检索结果-南通市图书馆

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

具有振荡搜索和自适应突变的教与学优化算法

计算机科学与应用 2024年第4期14卷 383-391页

作者：刘紫惠尹欣洁王培崇河北地质大学信息工程学院河北石家庄河北化工医药职业技术学院信息工程系河北石家庄

为了克服标准教与学优化(TLBO)算法在求解高维问题中表现出的后期收敛速度慢、容易早熟的问题,提出了一种具有振荡搜索和自适应突变的改进教与学优化算法(ITLBOA)。该算法首先在“教”算子中引入二阶振荡搜索策略,期望在早期抑制粒子向... 详细信息

为了克服标准教与学优化(TLBO)算法在求解高维问题中表现出的后期收敛速度慢、容易早熟的问题,提出了一种具有振荡搜索和自适应突变的改进教与学优化算法(ITLBOA)。该算法首先在“教”算子中引入二阶振荡搜索策略,期望在早期抑制粒子向最优粒子的过快收敛,而在后期使其具有较强的勘探能力,提高算法的解精度。其次,引入自适应突变,随着迭代的进行逐渐提高粒子的突变概率,并随机选择部分维度变异,赋予算法摆脱局部最优约束的能力。在5个标准Benchmark函数上的测试,结果表明该算法具有较好的全局搜索能力和解精度。选择8个UCI数据集上进行特征选择问题求解,ITLBOA获得的有效特征数目比TLBO平均减少了1.35个,最优适应度值下降了15.91个百分点。一系列的实验表明,ITLBOA不仅适合求解较高维度的函数优化问题,同样也能够高效求解组合优化问题。

关键词：教与学优化算法振荡搜索自适应突变特征选择

维普期刊数据库博看期刊评论

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

硫系非晶态半导体人工神经突触的可塑性

半导体光电 2024年第1期45卷 90-95页

作者：陈直曾敏范晓燕原甜甜上海电子信息职业技术学院通信与信息工程学院上海201411

模拟大脑中的神经突触是实现下一代计算机--类脑神经形态计算的关键一步。为了利用光子模拟神经突触的可塑性进而发展全光人工神经突触器件,文章开展了基于可控光诱导抑制效应的硫系非晶态半导体人工神经突触的实验研究。分析了材料化... 详细信息

模拟大脑中的神经突触是实现下一代计算机--类脑神经形态计算的关键一步。为了利用光子模拟神经突触的可塑性进而发展全光人工神经突触器件,文章开展了基于可控光诱导抑制效应的硫系非晶态半导体人工神经突触的实验研究。分析了材料化学组分和抽运光功率对该人工神经突触的调控作用,描述了该人工神经突触的可塑性。结果表明掺入不同杂质的硫系非晶态半导体平面波导具有不同的可控光诱导抑制过程,且抑制深度受控于抽运光功率的变化。基于这些特性,该人工神经突触展现出了配对脉冲易化功能、短程抑制功能、长程抑制功能,具有良好的可塑性。

关键词：人工神经突触可塑性硫系非晶态半导体可控光诱导抑制效应

基于深度视觉的智能卸垛机快递箱边界检测系统

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

光学技术 2024年第2期50卷 220-227页

作者：黄辉城李建新广州市公用事业技师学院社会服务系广州510100 东莞职业技术学院电子信息学院广东东莞523808

在智慧物流领域中,智能卸垛机利用视觉传感器采集的信息来指导机械臂抓取托盘上堆叠的快递箱,精确的快递箱边界检测是决定机械臂抓取点性能的关键。快递箱的无序分布、快递标签与印刷图文对快递箱边界检测的精度造成不利的影响,针对此问... 详细信息

在智慧物流领域中,智能卸垛机利用视觉传感器采集的信息来指导机械臂抓取托盘上堆叠的快递箱,精确的快递箱边界检测是决定机械臂抓取点性能的关键。快递箱的无序分布、快递标签与印刷图文对快递箱边界检测的精度造成不利的影响,针对此问题,提出一种基于深度视觉的快递箱边界检测方法。首先,基于深度图像计算快递箱的粗粒度边界,从而增强快递箱边界的检测能力,并提高对快递箱姿态的识别能力。然后,将粗粒度边界图与RGB图像的融合图像输入U-Net网络进行语义分割,U-Net网络使用水平集损失与交叉熵损失的混合损失函数进行训练,以提高快递箱边界检测的精度。实验结果表明,所提方法提高了快递箱边界检测的精度,检测误差可降至7mm以下。

关键词：智慧物流智能分拣系统快递箱卸跺深度视觉深度神经网络机械臂

机械设备用感应电机电磁力动态特性计算与研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机械设计与制造 2024年

作者：赖啸刘勇罗文果宜宾职业技术学院现代制造系航空工业宜宾三江机械有限责任公司

机械设备用感应电机的动态性能是不可忽略的设计要求。为抑制电机动态电磁振动和噪声水平，展开了对电机电磁力动态特性分析及相应削弱措施的研究。首先利用经典气隙谐波磁场理论，确定磁场中的谐波磁势和谐波磁导来源，由此再通过张量... 详细信息

机械设备用感应电机的动态性能是不可忽略的设计要求。为抑制电机动态电磁振动和噪声水平，展开了对电机电磁力动态特性分析及相应削弱措施的研究。首先利用经典气隙谐波磁场理论，确定磁场中的谐波磁势和谐波磁导来源，由此再通过张量法计算电机径向电磁力，并对比主要谐波分量的幅值、极对数和频率特征。然后采用有限元仿真和傅里叶分解法，确定电磁力时空行波的基本特征，推断主要力波的谐波磁场产生来源。结果表明谐波径向力绝对幅值的变化很难影响其占基波的相对比值。最后建立磁性槽楔理想模型对比仿真，谐波电磁力的削弱程度与槽楔磁导率正相关，样机振动测试试验间接验证了磁性槽楔的优越性，为电机动态特性研究及优化设计提供理论依据。

关键词：动态特性谐波磁场理论电磁激振力有限元仿真

在线全文

同方期刊数据库

学校读者我要写书评

暂无评论

河北省农村清洁取暖现状及改进措施探析

农村科学实验 2024年第4期 31-33页

作者：张志英徐越群张伟宁杨玉韩春恒石家庄铁路职业技术学院建筑系河北石家庄050041 河北天创工程项目管理有限公司河北石家庄050024

河北省农村地区取暖长期以燃烧散煤为主,自2017年实施清洁取暖项目以来,“煤改气”“煤改电”等清洁取暖项目的实施取得了良好成效,取暖季污染物排放量减少,空气质量明显提高。然而,在清洁取暖项目实施过程中也出现了一些问题。该文以... 详细信息

河北省农村地区取暖长期以燃烧散煤为主,自2017年实施清洁取暖项目以来,“煤改气”“煤改电”等清洁取暖项目的实施取得了良好成效,取暖季污染物排放量减少,空气质量明显提高。然而,在清洁取暖项目实施过程中也出现了一些问题。该文以河北省农村取暖现状为基础,对农村地区“煤改气”“煤改电”项目实施过程中存在的问题进行了调研总结,提出了改进措施,旨在为农村低碳清洁取暖的可持续发展提供借鉴。

关键词：清洁取暖农村取暖 “煤改电” “煤改气”

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

基于YOLOv7的矿工吸烟识别方法研究

现代信息科技 2024年第6期8卷 66-69,73页

作者：王彬赵作鹏中国矿业大学计算机科学与技术学院江苏徐州221116 江苏联合职业技术学院信息技术系江苏徐州221008

井下矿工的吸烟行为严重影响煤矿生产安全,对井下矿工吸烟行为的有效识别迫在眉睫。针对煤矿井下的特殊环境和传统识别方法准确率低的问题,提出一种基于YOLOv7的矿工吸烟行为识别算法YOLO-SFN。将SimAM嵌入到YOLOv7的网络结构中,用Focu... 详细信息

井下矿工的吸烟行为严重影响煤矿生产安全,对井下矿工吸烟行为的有效识别迫在眉睫。针对煤矿井下的特殊环境和传统识别方法准确率低的问题,提出一种基于YOLOv7的矿工吸烟行为识别算法YOLO-SFN。将SimAM嵌入到YOLOv7的网络结构中,用Focus模块替换MPConv下分支中的3×3卷积核,提高模型在复杂背景下的特征提取能力。在后处理阶段采用Soft-NMS作为网络模型的后处理算法,解决了传统NMS算法在复杂密集环境中的漏检问题。实验结果表明,该方法的准确率为96.45%,召回率为92%,精确率为97.05%。研究成果已经在陈四楼煤矿得以推广应用,实现了对煤矿井下矿工吸烟行为的有效监管。

关键词：目标检测注意力机制 YOLOv7 NMS算法吸烟识别

基于CMMFDE与多传感器信息融合的旋转机械故障诊断研究

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机电工程 2024年第5期41卷 807-816页

作者：程志平王潞红欧斌吴军良江西师范大学计算机信息工程学院江西南昌330022 南昌交通学院人工智能学院江西南昌330100 长治职业技术学院机械电子工程系山西长治046000

采用单一传感器采集的振动信号难以准确描述旋转机械动态特性,导致提取的故障特征无法准确辨识旋转机械故障。针对这一缺陷,提出了一种基于复合多元多尺度波动散布熵(CMMFDE)、多传感器信息融合和哈里斯鹰算法优化极限学习机(HHO-ELM)... 详细信息

采用单一传感器采集的振动信号难以准确描述旋转机械动态特性,导致提取的故障特征无法准确辨识旋转机械故障。针对这一缺陷,提出了一种基于复合多元多尺度波动散布熵(CMMFDE)、多传感器信息融合和哈里斯鹰算法优化极限学习机(HHO-ELM)的旋转机械故障诊断方法。首先,引入复合多元粗粒化处理,提出了CMMFDE方法,避免了传统单变量分析方法只能处理单一通道振动信号而导致特征的表征性能不足的缺陷,增强了故障特征的表征性能;随后,利用布置在旋转机械不同部位的传感器收集了多种类型的信号,组成混合多通道信号,并进行了CMMFDE分析,构建了故障特征;最后,采用HHO对极限学习机的参数进行了自适应优化,并对特征样本进行了训练和测试,完成了旋转机械的故障识别工作;利用齿轮箱、离心泵两种典型的旋转机械数据集进行了实验分析。研究结果表明:该方法对多个通道的信号进行分析时,所获得的准确率达到了100%和98%,优于对单个通道信号进行分析时获得的准确率,同时CMMFDE方法的准确率和特征提取时间均优于精细复合多元多尺度熵(RCMMSE)、精细复合多元多尺度模糊熵(RCMMFE)、精细复合多元多尺度排列熵(RCMMPE)、多元多尺度波动散布熵(MMFDE)。

关键词：旋转机械故障诊断齿轮箱离心泵复合多元多尺度波动散布熵哈里斯鹰优化极限学习机

复合多尺度注意熵在旋转机械多工况损伤识别中的应用

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

机电工程 2024年第3期41卷 418-429页

作者：张伟卞其翀叶丹茜山西师范大学数学与计算机科学学院山西临汾041004 长治职业技术学院信息工程系山西长治046000 福州外语外贸学院经管学院福建福州350200 台州科技职业学院机电与模具工程学院浙江台州318020

针对传统旋转机械损伤识别方法存在模型精度低和抗噪性差的问题,提出了一种基于复合多尺度注意熵(CMATE)和随机森林(RF)的旋转机械多工况损伤识别方法。首先,提出了一种新的测量时间序列复杂度的非线性动力学工具——复合多尺度注意熵;... 详细信息

针对传统旋转机械损伤识别方法存在模型精度低和抗噪性差的问题,提出了一种基于复合多尺度注意熵(CMATE)和随机森林(RF)的旋转机械多工况损伤识别方法。首先,提出了一种新的测量时间序列复杂度的非线性动力学工具——复合多尺度注意熵;然后,利用CMATE提取旋转机械振动信号的损伤特征,其表征了旋转机械不同工况下的损伤特性;接着,将损伤特征输入至基于随机森林构造的多类别分类器中,进行了损伤识别;最后,采用滚动轴承-齿轮箱、齿轮箱和离心泵3种旋转机械数据集,并分别构造了9种工况和20种工况的多工况损伤数据集,对该损伤识别方法进行了实验研究。研究结果表明:该旋转机械损伤识别方法分别取得95%、97%和100%的识别准确率,在准确率和特征提取效率两方面优于其他的非线性动力学工具;并且在0 dB、1 dB、2 dB和3 dB这4种不同信噪比的噪声干扰下,依然取得了不错的损伤识别结果,证明了该模型具有可观的抗噪性;同时,该损伤识别方法能够稳定地识别旋转机械的不同负载和转速下的损伤,平均识别准确率分别达到了97.2%和93.5%,具有较好的实际应用潜力。

关键词：复合多尺度注意熵随机森林旋转机械齿轮箱滚动轴承离心泵多工况损伤识别

自动化技术在水电站计算机监控系统中的应用——评《水电站计算机监控系统分析与应用》

在线全文

学校读者我要写书评

暂无评论

人民黄河 2024年第3期46卷 I0004-I0004页

作者：何婞媛石家庄铁路职业技术学院

水电站作为重要的能源供应来源,其稳定运行和高效发电对于经济社会发展至关重要。自动化技术在水电站计算机监控系统的应用是水电站提高运行效率、优化资源利用和实现安全稳定运行的关键因素,其通过远程监测与控制等功能,帮助运营人员... 详细信息

水电站作为重要的能源供应来源,其稳定运行和高效发电对于经济社会发展至关重要。自动化技术在水电站计算机监控系统的应用是水电站提高运行效率、优化资源利用和实现安全稳定运行的关键因素,其通过远程监测与控制等功能,帮助运营人员更加科学。

关键词：水电站计算机监控系统自动化技术能源供应高效发电监测与控制分析与应用经济社会发展稳定运行