检索结果-南通市图书馆

TSP邻近算法在Euclid平面上的性能比分析

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华东理工大学学报（自然科学版） 2004年第3期30卷 336-338页

作者：刘剑平华东理工大学数学系上海200237

旅行推销员问题(TSP)邻近算法的性能比已经被证明有一个关于点数的对数函数上界,本文就该方法在欧几里得平面上给出了性能比的一个对数下界。

关键词：旅行推销员问题启发式算法邻近算法性能比

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邻近算法在一维大地电磁反演中的应用

物探与化探 2016年第5期40卷 974-979页

作者：黄卫航金维浚张文辉中国科学院地质与地球物理研究所北京100029 中国科学院大学北京100049

总结了大地电磁法(MT)中常用的各种反演算法,并指出其局限性。对邻近算法(NA)加以概述,并将其引入MT反演中。对一维MT合成数据进行反演分析,得到的最大似然模型十分接近理论模型。虽然NA与遗传算法(GA)抗陷入局部极小值的能力大体相等,... 详细信息

总结了大地电磁法(MT)中常用的各种反演算法,并指出其局限性。对邻近算法(NA)加以概述,并将其引入MT反演中。对一维MT合成数据进行反演分析,得到的最大似然模型十分接近理论模型。虽然NA与遗传算法(GA)抗陷入局部极小值的能力大体相等,但NA算法生成的采样点分布密度与误差函数大体一致,因此NA更有利于应用基于积分的参数估值方法。本研究表明,NA收敛速度比GA更快。这说明在一维MT反演中,NA算法比GA算法更具优势。

关键词：大地电磁邻近算法遗传算法反演收敛速度

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具有最小压缩功的氢网络优化设计

化工学报 2015年第12期66卷 4883-4887页

作者：邓春周宇航周业扬冯霄重质油国家重点实验室中国石油大学北京化学工程学院北京102249 西安交通大学化学工程与技术学院陕西西安710049

炼油厂用氢装置多在高压下操作,为此配置有很多新氢和循环氢压缩机用于提升氢气流股的压力,从而消耗大量的压缩功,同时大量地增加了炼油厂的操作费用。因此,氢网络的优化,除了需要优化氢气公用工程的用量,减少整个网络的压缩功也十分重... 详细信息

炼油厂用氢装置多在高压下操作,为此配置有很多新氢和循环氢压缩机用于提升氢气流股的压力,从而消耗大量的压缩功,同时大量地增加了炼油厂的操作费用。因此,氢网络的优化,除了需要优化氢气公用工程的用量,减少整个网络的压缩功也十分重要。本文借鉴邻近算法的思想,进一步考虑压力约束,提出了改进邻近算法以及压力-浓度图,能够设计具有最小压缩功的氢网络。案例分析所求得的最小压缩功为16.435 MJ,压缩机数目为9个,比文献优化结果减少两个。

关键词：过程系统优化设计氢图示法压缩功邻近算法

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基于案例推理的智能电源故障诊断算法研究

地震地磁观测与研究 2023年第2期44卷 164-169页

作者：胡玉良穆慧敏吴晓赢邓红霞李颖太原大陆裂谷动力学国家野外科学观测研究站山西030025 山西省地震局太原030021 四川省地震局成都610041 太原理工大学山西030024

为提升地震台站供电系统故障诊断的准确性和实时性,以山西地震监测站网智能电源故障为例,整理统计智能电源故障案例集,建立故障案例库,提取特征属性和故障类型;对于原始和经特征属性处理的故障数据集,采用邻近算法,计算分析源案例和目... 详细信息

为提升地震台站供电系统故障诊断的准确性和实时性,以山西地震监测站网智能电源故障为例,整理统计智能电源故障案例集,建立故障案例库,提取特征属性和故障类型;对于原始和经特征属性处理的故障数据集,采用邻近算法,计算分析源案例和目标案例的相似度,发现经特征属性处理的故障数据,案例检索的准确性较高。

关键词：故障维修案例推理智能电源邻近算法相似度

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针对超市购物数据的深度分析算法

计算机工程与应用 2017年第14期53卷 18-23,44页

作者：王丽科赵菊敏李灯熬太原理工大学信息工程学院山西晋中030600

针对实体店很难对顾客整个购物过程进行深度分析的问题,提出了一种深度购物数据分析方法。该算法通过使用阅读器收集无源RFID标签的相位信息,以此间接计算商品的相对移动速度,再根据相对移动速度对购物过程进行分析。在考虑到超市商品... 详细信息

针对实体店很难对顾客整个购物过程进行深度分析的问题,提出了一种深度购物数据分析方法。该算法通过使用阅读器收集无源RFID标签的相位信息,以此间接计算商品的相对移动速度,再根据相对移动速度对购物过程进行分析。在考虑到超市商品的密集分布特点后,提出改进的I-k NN算法,采用I-k NN算法和HAC算法进行深入的速度数据分析,识别出感兴趣商品、热销商品、热点区域以及相关商品。随后利用现有的商用设备,对所提出的系统建立了原型,在实际环境中进行测试。理论分析与实验结果表明,该算法在购物数据分析上是可行的,准确率在78%以上,且能够减少需要分析的数据量,降低计算复杂度。

关键词：时频识别(RFID) 相位速度改进k 邻近算法动态时间规划层次聚类算法

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基于区域语义的图像检索

基于区域语义的图像检索

作者：吕明磊福建师范大学

学位级别：硕士

目前基于语义层次的图像检索逐渐成为图像检索领域里的一个热点。本文的主要研究工作就是区域语义的图像检索。本文的主要贡献和创新在以下几点： 1.实现了JSEG图像分割算法。用该算法进行图像分割,得到的目标区域能够很好的代表真正的... 详细信息

目前基于语义层次的图像检索逐渐成为图像检索领域里的一个热点。本文的主要研究工作就是区域语义的图像检索。本文的主要贡献和创新在以下几点： 1.实现了JSEG图像分割算法。用该算法进行图像分割,得到的目标区域能够很好的代表真正的目标区域。 2.把颜色直方图特征和纹理特征加权融合,用融合的特征作为图像的特征。 3.提出了基于K-means聚类算法和最邻近节点算法(K-Nearest Neighbor Algorithm)相结合的方法进行区域语义标注。大量实验结果表明,本文算法具有较高的检索准确率。

关键词：图像分割语义标注图像检索 Kmesans聚类算法邻近算法

基于数据驱动的风力发电机叶片结冰诊断与预测方法研究

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同方学位论文库

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基于数据驱动的风力发电机叶片结冰诊断与预测方法研究

作者：池昊湖南工业大学

学位级别：硕士

传统能源危机使各国都愈加重视风力发电这种无公害可再生能源的开发。为了更高效地获取风能,风力发电机也被越来越多地安装到风能资源丰富的高海拔地区或海面上,但高海拔地区更接近湿润云层、海面上的过高湿度等问题,让风力发电机叶片... 详细信息

传统能源危机使各国都愈加重视风力发电这种无公害可再生能源的开发。为了更高效地获取风能,风力发电机也被越来越多地安装到风能资源丰富的高海拔地区或海面上,但高海拔地区更接近湿润云层、海面上的过高湿度等问题,让风力发电机叶片结冰这一故障出现得愈加频繁,且一直没有得到很好的解决。在中国这一问题也很明显,因为在现有风电产业最集中的北方地区,也正是最容易发生风力发电机叶片结冰故障的地区。本文基于真实风力发电机组的SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)监测数据,运用数据驱动的方法,对风力发电机叶片结冰进行诊断与预测。主要研究工作如下:(1)针对各类监测数据与风机叶片结冰的不同关联度,通过动态PCA算法从26类特征数据中选取贡献率最高的3类特征作为风机结冰故障诊断与预测的关键特征,并结合行业经验和数据可视化排除了关联度最低的8类特征,定量地分析了各类监测数据与风机叶片结冰故障之间的特性关系,得出一些与风机叶片结冰最相关的,且有利于后续分析的数据特征。(2)由于风力发电机SCADA监测数据量大且变化快,各种工况数据占比不平衡导致故障特征数据处理困难,针对合成少数类过采样技术SMOTE(Synthetic Minority Oversampling Technique)在平衡数据过程中未考虑边界情况的不足,提出了一种改进的过采样平衡化算法SC-SMOTE(Safe Circle-SMOTE),优化工况数据集。基于SC-SMOTE算法处理后的数据集,提出了一种基于k-NN(k-Nearest Neighbors)分类的风力发电机叶片结冰故障诊断方法。通过与SMOTE算法平衡数据的实验对比,验证了该方法对风机叶片结冰故障诊断的有效性以及对诊断准确率的提高作用。(3)针对风力发电机叶片结冰故障预测难的问题,提出了一种结合多种机器学习算法的风机叶片结冰故障预测方法。首先利用上文得到的多类与风机叶片结冰最相关的特征,通过Elman人工神经网络和支持向量机回归SVR(Support Vector Machines for Regression)进行对比预测实验,将预测出的各类特征在未来一段时间的特征值(趋势),输入用大量标签数据训练好的BP(Back Propagation)人工神经网络进行分类判断,预测在未来一段时间内是否会出现风机叶片结冰的故障。最后实验验证了通过Elman人工神经网络的预测误差更小和该方法的有效性。

关键词：风力发电机故障诊断故障预测邻近算法 SMOTE 人工神经网络

基于Speckle噪声的图像复原模型和算法的研究

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基于Speckle噪声的图像复原模型和算法的研究

作者：杨泽平深圳大学

学位级别：硕士

图像已成为人们获取信息的重要途径之一,但在获取与传输的过程中,往往会遇见如噪声污染,视觉模糊等情况使图像质量退化.作为数字图像处理技术最核心的工作之一,图像复原是通过计算机处理退化后的图像并加以重建的过程.Speckle噪声有关... 详细信息

图像已成为人们获取信息的重要途径之一,但在获取与传输的过程中,往往会遇见如噪声污染,视觉模糊等情况使图像质量退化.作为数字图像处理技术最核心的工作之一,图像复原是通过计算机处理退化后的图像并加以重建的过程.Speckle噪声有关的图像复原问题已在应用数学和图像处理研究领域引起了广泛的关注.Speckle噪声经常出现在医学图像中.伴随着医疗技术的不断进步,人们关于医学图像的研究课题也越来越多.本文主要研究基于Speckle噪声的图像复原问题,采用不同于以往文献中的全变分方法来构造模型的正则化项.本文首先介绍了两种常见噪声即加性噪声和乘积噪声以及噪声模型产生的原因和背景.其次,本文提出了基于框架正则化约束的方式来构建新模型用于处理Speckle噪声.为了求解模型,我们研究了两种新的逼近策略,这两种方案来源于最优化中的变量分裂和惩罚技术.通过采用交替最小值算法可以近似求解两个变量分裂近似模型的最优化问题.具体来说,我们将近似模型转化为两个子模型,而两个子模型最优化问题将采用牛顿迭代算法和邻近算法分别进行近似求解.此外,我们从理论上详细分析了两个变分近似模型算法的收敛性,模型最小值解的存在性和唯一性以及目标函数的严格凸性.最后,通过大量模拟真实图像和医学图像的数值实验结果表明,本文所提出算法运用在图像复原中的有效性和可行性并与其它算法比较的优越性.

关键词：乘积噪声不动点邻近算法图像复原非扩张算子

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稀疏恢复算法研究及其在通信系统中的应用

稀疏恢复算法研究及其在通信系统中的应用

作者：叶新泉西安电子科技大学

学位级别：硕士

大规模、非精确、无标签的信息在社会系统的各个环节不断产生与传递。对于确定信号,如何快速精确地传递?对于未知信号,如何精确地重构、识别?对于无标签的数据如何精准地归类、跟踪?对于未知系统如何准确地辨识?针对上述问题可以直接或... 详细信息

大规模、非精确、无标签的信息在社会系统的各个环节不断产生与传递。对于确定信号,如何快速精确地传递?对于未知信号,如何精确地重构、识别?对于无标签的数据如何精准地归类、跟踪?对于未知系统如何准确地辨识?针对上述问题可以直接或者间接转成相应的线性方程,挖掘潜在的先验信息至关重要,稳健高效的稀疏恢复算法有助于解决该类问题。然而现有的稀疏恢复算法在重构精度方面有待进一步提高。为了克服现有算法的不足,本文在渐进稀疏的SL0算法框架下,就稀疏约束项和最优化策略两方面做了调整。在稀疏约束项方面构造出新的SL0DL2约束项,在算法优化策略上采用邻近算子,结合两者提出新的SL0DL2算法。大量的仿真实验证明SL0DL2算法在主要的性能指标上优于典型的稀疏恢复算法。高速可靠地通信是保证日常生活和社会发展的前提,然而实际的通信环境并不理想,噪声严重影响着通信质量,特别是脉冲噪声。传统的脉冲噪声抑制方案并没有充分挖掘通信中信号的先验特性,通信质量不尽如人意。为了实现更好的脉冲噪声抑制效果,本文充分利用脉冲噪声本身稀疏先验特性及通信系统中空载波信息,搭建了基于稀疏恢复算法的脉冲噪声抑制系统,并在三种典型脉冲噪声场景下进行大量的仿真实验。实验表明稀疏恢复算法取得很好的脉冲噪声抑制效果,并且相对于其他典型的稀疏恢复算法而言,SL0DL2算法在脉冲噪声抑制方面有着显著的优势。基于接收信号强度定位的方案,因为非常低的设备成本,所以被广泛地应用于室内定位之中。然而受到多径效应、人员走动、环境变化等诸多因素的影响,传统的基于接收信号强度的定位方案并不能实现很好的定位效果。在最新基于聚类的指纹定位方案中,通常把离线指纹库分成互不重叠的组,却忽视了不同分组可以共享成员这一合理的可能性。因此本文提出了一种基于稳健稀疏组Lasso的无线室内定位系统。首先根据在线测试点指纹与离线指纹库的相似性,使用模糊C均值聚类得到重叠的组,然后通过快速重叠组Lasso算法重构测试点的指纹,并通过实验证明新提出的算法明显优于传统的指纹定位算法。

关键词：稀疏恢复 SL0DL2 邻近算法脉冲噪声抑制稳健稀疏组Lasso 模糊C均值聚类室内定位