改进算法

摘要： 随着列车速度的提高,越区切换更加频繁,其中乒乓切换是造成列车切换失败的主要原因。减少乒乓切换对列车运行而言至关重要。改进算法利用基于小区物理标识(PCI)的小区判别方法对接入小区进行实时判断,使列车触发正常切换和乒乓切换时采用不同的切换迟滞门限,并由此提出一种基于速度⁃方向的改进算法。在触发正常切换时,采用较低的切换迟滞门限提高切换成功率;在触发乒乓切换时,采用较高的切换迟滞门限,且令其随速度动态变化,减小乒乓切换概率。改进算法利用曲率不同的圆弧曲线作为速度与切换迟滞门限的动态函数曲线,从而提高切换判决条件,减少乒乓切换的发生。仿真结果表明,改进算法使列车的乒乓切换概率得到明显减小。

摘要： 提出了在HJ-1 CCD自带卫星观测角度数据的基础上,结合卫星自带几何解算参数推算连续像元的太阳天顶角、方位角,并将原始卫星观测角度、推算几何角度数据生成对应四波段合成数据的改进算法,以提高反演数据的精度。结合Kaufman暗目标法和改进算法后对应连续像元几何数据的6S模型调用表,对南宁市中心城区2018年8月、9月、10月的HJ-1CCD数据进行了气溶胶光学厚度反演。研究结果表明:经过改进算法的HJ-1 CCD数据具有较高的气溶胶反演精度,与ARONET地面监测数据的相关系数为0.779;与同时段的MODIS气溶胶反演结果相比,其具有更高的反演精度;与南宁市环境监测站的PM_(2.5)观测数据进行相关性分析,线性相关系数与多项式相关系数均为0.937,初步表明可利用HJ-1CCD数据反演的气溶胶成果对PM_(2.5)的时空分布进行研究。

摘要： 对于中小河流无黏性土堤防而言,堤防规范的渗流计算方法在靠近水边线或坡脚时计算出的比降存在奇异性,从而降低渗流稳定及边坡稳定的计算精度。以小沙河流域生态修复建设项目为例,探讨边坡强度自动折减的改进算法在无黏性土堤防渗流稳定及渗流作用下边坡稳定的有限元计算效果。研究成果对无黏性土河道堤防工程治理设计具有重要的参考价值。

摘要： 作为一种常用的图像分割算法,模糊C均值聚类(FCM)对噪声过于敏感。针对此缺陷,研究者们提出了诸多改进算法。然而,现有算法在面对较为复杂的噪声场景时,所得图像分割效果往往不令人满意。通过对经典FCM算法的目标函数施加非局部正则化,该文给出一个FCM非局部改进算法(FCM_UNL)。在复杂噪声场景下进行图像分割时,FCM_UNL能保持较高的分类精度。初步的图像分割实验表明了所提算法的有效性。

摘要： 对于5G环境而言,如何实现大量移动端的安全有效接入,是当前面对的一大问题。实际工作中可以考虑通过改进算法,用聚合认证的形式对现有工作框架进行改进,从而获取更优的时延效果和更高的安全水平。

摘要： 针对滚动轴承振动信号具有非平稳性以及工作情况下难以获得故障频率的情况,文章提出了一种基于小波分解改进算法和峭度最大原则对滚动轴承进行诊断的方法。首先,对小波分解改进算法进行验证,发现小波分解改进算法能够很好地克服小波分解传统算法过程中出现的频率混淆问题;然后,在小波分解改进算法的基础上,利用峭度最大原则选取故障频段,对其进行Hilbert包络解调和傅里叶变换来查看故障频率,最后通过美国凯斯西储大学实验室提供的数据对上述方法进行验证,并与小波分解传统算法进行了对比。结果表明,基于小波分解改进算法和峭度最大原则的故障诊断方法能够更加精准地识别故障频率,克服主频偏移的问题,有效地解决频率折叠现象和真实频率的映像问题,具有较好的可行性和优越性。

摘要： 配网DG接入导致智能优化算法在重构求解时易陷入局部收敛且寻优率较低。考虑配网拓扑特性与算法的关系,将两者深度结合,提出基于单环寻优策略的有源配网重构方法。首先引入莱维飞行对量子粒子群算法进行改进,建立了莱维系数量子粒子群算法。其次提出自适应环压有序环矩阵作为算法的解空间。最后根据配网拓扑与算法全局最优解之间的对应关系提出单环寻优策略,与算法深度结合进行求解。通过改进算法、优化解空间、配网拓扑与算法深度结合三个角度提高算法全局搜索能力和寻优效率。通过对多个电力系统进行仿真分析,验证所提算法和策略的有效性和适用性。

摘要： 概述基于1/8波片产生正交干涉测振系统解调技术,重点在于通过严密的数学推导,提出改进的解调算法。通过LabVIEW软件编写信号解调过程,定量分析信号中的直流分量对于系统的边模抑制比的影响。理论分析和实验结果对于正交干涉系统解调方法的研究具有重要意义。

摘要： 针对DeepLab v3+网络中特征选择能力不足的问题,本文结合注意力机制提出一种改进算法。通过提出一种新的注意力模块,从空间以及通道两个维度进行特征依赖的计算,有效地提高了模型的性能,对于道路图像中细小目标的分割更为清晰完整,对于自动驾驶任务具有一定的实用价值。

摘要： YOLO系列算法以其优异的检测性能成为目标检测领域的热点问题。回顾了目标检测领域的发展历程,综述了基于深度学习的两类目标检测算法。分别以YOLO系列3个常用算法(YOLO V2、YOLO V3和YOLO V4),在复杂气象条件、复杂背景或复杂姿态下的目标检测任务为切入点,介绍了针对YOLO做出的改进,如:改进特征图、调整分辨率、优化NMS、替换目标函数、融合多模态、修改检测框等措施,并分析了改进算法与原算法的性能。分析研究了目标检测领域常用的数据集,总结了当前YOLO算法在目标检测领域存在的问题以及未来的研究发展趋势。

摘要： 针对对称差分法检测运动目标时容易产生空洞、目标尺寸较小时易出现漏检以及背景差分法检测出的运动目标边缘不够精确等问题,提出了一种基于差分的子弹提取改进算法。首先采用连续三帧图像的帧间差分结果相“与”检测出运动区域,然后将当前帧与背景图像进行差分运算,最后将两次运算获得的二值化图像进行逻辑运算来获取完整准确的子弹目标。实验结果表明,该算法具有较好的抗干扰性能,提高了子弹提取的准确度。

摘要： 卫星遥感观测技术由于其观测范围广，周期性重访等独特优势，广泛应用于水利、环境保护、防灾减灾等多个领域。水体检测是利用遥感影像进行水体检测的基础。本文在总结分析现有遥感影像水体提取算法的基础上，面向环境卫星CCD数据的特点，提出一套适用于环境卫星数据的水体检测改进算法。并通过在不同成像质量影像上的应用，在对城区、薄云、云层阴影去除方面，改进算法都有较好的表现.

摘要： 支持向量机(support vector machine，SVM)是Vapnik等人提出的一种机器学习算法。研究了用于建模和预测的支持向量回归机,为提高回归精度,给出了一种基于反馈的支持向量回归机改进算法.首先引入反馈思想,设计反馈环节,定义误差收敛系数,将样本回归输出与真实值的误差通过反馈环节后修正回归函数;其次理论上推导了反馈后误差减小需要满足的条件,并提出了一种根据预设的收敛系数计算反馈环节的方法,使得反馈后误差达到期望的范围内;最后通过对一些回归例题进行仿真,并与传统支持向量回归方法进行对比,结果显示所提出的改进算法回归精度显著提高.

摘要： 本文针对既有桩筏基础下的基坑开挖过程，以采用排桩结构支护的基坑为研究对象，分析既有结构物对排桩支护结构的有利影响，通过改变支撑的约束形式以及修正参数m的取值,得到一种更接近实际工况的改进算法.计算结果对比发现,改进算法得出的支护结构桩身侧移及桩身内力都明显小于常规算法,且基坑的稳定性有小幅上升.影响基坑稳定性的因素当中,是否设置内支撑以及排桩的嵌固深度对基坑的整体稳定性影响较大,内支撑间距的改变只对支护结构的抗倾覆稳定性有影响,而支撑刚度及参数m对基坑稳定性无明显影响.

摘要： 给定一棵树,树上的每个节点被赋予一对数值,它们分别表示节点的值和权重.基于权重约束的最大密度路径算法用于搜索树上的最大密度路径,即最大密度路径上所有节点的值之和与节点的权重之和的比值是所有路径中最大的.通过研究发现,现有的基于权重约束的最大密度路径算法有一定的局限性.文中提出了突破该局限性的可行性方案,进而设计并改进了基于权重约束的最大密度路径算法.

摘要： 自动张紧器直接影响发动机前端附件皮带传动系统的功能与性能。本文针对张紧器的设计开展优化算法研究。首先介绍了轮系振动模型及其特征方程,并以系统基频最大为目标建立了优化模型,然后以坐标轮换法为基础给出了两种改进算法。通过对某实际轮系张紧装置的优化,分析了各算法对设计变量初值的敏感性,阐述了改进方法的效果与效率。

摘要： 随着数字矿山的提出，各种矿业软件不断应用于矿体三维可视化和露天开采境界优化。借助Surpac矿业系统软件对某磷矿进行研究，建立了矿体三维实体模型以及地表模型。在不同矿石销售价格和边坡角的条件下，分别用L-G图论法和浮动圆锥法对矿体进行了境界优化，并对优化结果进行了比较分析。最后应用L-G图论法和浮动圆锥法结合的改进算法对矿体进行境界优化，其优化效率明显高于L-G图论法。

摘要： 文章分析了逆变器侧传统的孤岛检测方法,在综合考虑原电压有功正反馈优缺点的基础上,提出了一种改进电压有功正反馈孤岛检测方法.通过Matlab/simulink仿真表明,该方法相比已有电压有功正反馈加快了检测速度,且无检测盲区,对电能质量影响小.

摘要： 本文基于Mean Shift算法，提出了结合IMM的改进算法。在跟踪过程中将目标的运动方式设定为多个运动模型的合成，在时刻k对目标状态估计的计算中，以不同模型分别进行匹配，随后在对各自的滤波结果融合输出，从而得到较为精确的目标位置。实验表明，在环境和目标运动都不确定的实际跟踪过程中，该算法能够更好的提高目标跟踪的效果。

摘要： 旅行商问题(TSP)作为经典的组合优化问题,广泛应用与各个领域.本文基于禁忌搜索算法在求解该问题时对初始解较强的依赖性,提出了一种改进的禁忌搜索算法,即首先采用最近邻点法产生较好的初始解,再以此为基础进行禁忌搜索,并用该算法求解了TSP的经典案例,经实验对比分析,算法具有良好的性能.

摘要： 基于蚁群算法和改进型遗传算法的仓储物流AGV路径规划算法，它涉及蚁群算法、遗传算法，解决了传统方法计算耗时、易早熟收敛、易陷入局部最优的缺陷。本发明的步骤为：一、对场地建立网格化划分与编码；二、用基于障碍物信息的改进蚁群算法生成用于遗传进化的初始AGV路径；三、用基于三阶段遗传算法迭代选择AGV最优路径；四、对具有重合点的不同AGV路径进行末端交叉；五、对AGV路径进行有利变异；六、重新计算AGV路径适应度，判定迭代是否终止，对终止后的AGV路径进行轨迹圆滑处理。本发明的基本思想是将改进的蚁群算法和改进的遗传算法相结合，加快迭代收敛速度，得到运行效率更高的AGV路径，工程适用性强。

摘要： 本申请提供一种基于狼群算法和人工势场的移动机器人改进A*算法，该算法包括以下步骤：创建栅格地图；根据A*算法，计算每个第二栅格的评价函数；释放人工狼群；人工狼群包括由第一狼群和第二狼群组成的若干人工狼；从第二狼群中挑选出对应第二栅格的评价函数最低的m只人工狼并作为头狼；将其余人工狼作为普通狼；对第一栅格施加斥力场，以使人工狼在搜寻时寻优方向倾向远离障碍物；根据狼群算法以及斥力场，生成若干人工狼路径，输出最终路径；该算法将A*算法与狼群算法结合，提高了搜索效率。同时通过对第一栅格施加斥力场，使得人工狼在搜寻寻优过程倾向远离障碍物，避免产生局部最优。

摘要： 本发明涉及数据密集型科学工作流技术领域，特别是一种基于改进二进制粒子群算法的科学工作流任务调度算法。主要技术特点是：改进二进制粒子群算法，该算法提高了最优解的探测能力，所得最优解具有更好的实际调度效率和成本，提高了资源利用率。按照粒子群算法的寻优模式，粒子在飞行过程中，粒子越来越靠近最优粒子，位变化概率应该越小，而二进制粒子群算法反而越大，影响算法的搜索能力。提出的算法基于粒子群算法的寻优模式进行调整，粒子速度作为粒子位置的修正项，在对二进制粒子群算法进行改进中，速度迭代公式仍保持不变，速度归一化公式sigm函数以及位置迭代公式进行修整。

摘要： 本发明公开了一种基于模糊逻辑控制算法的A星算法改进方法、系统及介质，其中方法包括：根据无人机飞行的过程中采集的环境信息进行环境建模，获得模糊控制器，所述环境信息包括无人机与障碍物之间的距离信息和方向信息；为无人机飞行设置多个不同值的搜索步长，并采用模糊控制器控制搜索步长；在无人机飞行中，当检测到距离障碍物较远时，增大搜索步长；当检测距离障碍物较近时，减小所述搜索步长；其中，所述搜索步长的数值根据模糊逻辑控制算法进行动态控制。本发明利用模糊逻辑控制算法动态调整步长，以及为A星算法估价函数的启发式函数动态分配权值，以提高路径搜索的效率。本发明可广泛应用于无人机避障及路径规划的技术领域。

摘要： 本发明公开了一种基于改进PSO算法辅助SVM算法的切削力预测方法，基于历史工艺数据，按照以下步骤进行切削力的预测，确定基于SVM算法切削力预测模型的输入、输出；进行SVM参数模型训练；使用改进PSO算法优化SVM算法参数。本发明将改进PSO算法和SVM算法同时引入切削力预测中,采用SVM模型挖掘切削力参数和相关影响参数的非线性回归关系，建立切削力的预测模型。并且通过改进PSO算法来优化模型参数，提升搜索精度,加快收敛,提高了程序的准确性，进一步提高切削力预测模型的预测性能。对实现切削力的精准预测，提高工件加工质量、建设智能化车间具有重要意义。

摘要： 本发明涉及极限学习机分类算法技术领域，具体涉及基于改进乌鸦搜索算法的极限学习机分类算法；包括以下步骤：搭建ELM网络模型，采用ICSA算法，对ELM模型随机生成的输入权重和阈值进行优化通过引入AP值动态递变函数去平衡全局和局部搜索性能，引入莱维飞行搜索方法避免盲目搜索，引入多个体变因子加权学习方法保证种群多样性，引入邻代维度交叉方法增强最优个体藏食位置质量，避免获得局部最优值，从而实现准确预测结果。本发明弥补随机生成输入权重和阈值带来的一系列缺陷，提高ELM模型分类精度，并在对ELM模型参数进行优化时，基于传统CSA算法，通过引入AP值动态递变函数去平衡全局和局部搜索性能，引入莱维飞行搜索方法避免盲目搜索。

摘要： 本发明公开了一种基于改进A*算法与人工势场法的混合路径规划方法，将全局预测和局部实时规划结合成一个混合的两层算法，即采用改进A*算法完成全局预测，得到全局最优的路径节点；然后在这些节点中选择拐点作为实时规划的指导，实时规划层采用改进人工势场法实时动态避开障碍物，连续运行每个子目标点，最终到达目标点完成任务；该方法针对两种算法各自的优缺点进行算法结合，大大简化了算法的复杂度，使得算法更加利于实际用途。可以有效地弥补单个算法的不足，达到取长补短，1+1＞2的效果。

摘要： 本发明公开了一种基于改进蚁群算法的火灾逃生疏散仿真算法，通过设置格栅地图和环境参数火源点、人流量密度、烟气扩散信息等环境因素，进一步设定目标函数、约束条件、改进启发函数以及设定综合影响指数函数、温度变化函数、CO浓度变化函数、能见度变化函数，并通过改进信息素含量更新方式，建立符合人群疏散过程下的信息素更新模型，对传统的信息素更新方式进行改进，计算速度加快，同时避免陷入局部最优解。对ρ的设定需要综合考虑收敛速度和算法的全局搜索能力，使ρ值自适应调整。对人员在火灾环境下的疏散有现实的价值。

摘要： 本发明公开了改进量子粒子群优化算法的方法及基于改进算法的应用。其中，该方法包括：寻找粒子群中的拐点，其中，拐点是在任一方向上所能进行搜索的极限位置，拐点至少为两个；计算拐点的适应度值；对拐点的适应度值与个体极值的适应度值进行比较，根据比较结果更新粒子的个体极值；更新种群的历史最优位置和中心粒子，其中，中心粒子为所有粒子的个体极值所形成的中心；通过种群的历史最优位置和中心粒子之间的差分结果更新种群的全局极值；根据个体极值和全局极值更新粒子的位置。本发明解决了处理复杂问题时容易产生过早收敛的问题，在算法迭代后期，粒子多样性迅速下降，收敛速度较慢的技术问题。

摘要： 本发明公开了改进量子粒子群优化算法的方法及基于改进算法的应用。其中，该方法包括：寻找粒子群中的拐点，其中，拐点是在任一方向上所能进行搜索的极限位置，拐点至少为两个；计算拐点的适应度值；对拐点的适应度值与个体极值的适应度值进行比较，根据比较结果更新粒子的个体极值；更新种群的历史最优位置和中心粒子，其中，中心粒子为所有粒子的个体极值所形成的中心；通过种群的历史最优位置和中心粒子之间的差分结果更新种群的全局极值；根据个体极值和全局极值更新粒子的位置。本发明解决了处理复杂问题时容易产生过早收敛的问题，在算法迭代后期，粒子多样性迅速下降，收敛速度较慢的技术问题。