模式搜索

摘要： 科技日报北京2022年7月11日电,澳大利亚科学家领导的一个国际团队研制出首款自校准光子芯片,其能“变身”数据高速公路上的桥梁,改变当前光学芯片之间的连接状况,提升数据传输的速度,有望促进人工智能和自动驾驶汽车等领域的发展。最新研究发表于《自然·光子学》杂志。光子电路能够操纵和引导信息传输的光通道,也可提供搜索图案等计算能力,而模式搜索是医疗诊断、自动驾驶车辆、互联网安全等许多应用的基础。芯片的快速可靠重编程能加快搜索速度,但要做到这一点,非常困难且极其昂贵,最新的自校准芯片则克服了这一难题。

摘要： 首先,针对智能车载域控制器的多任务信息特点,提出了基于多任务网络通信的数据导出系统。该系统将任务管理所需绝对路径分解为低耦合度的子目录字段,把单文件断点续传功能扩展到多任务场景,提高数据传输效率。其次,根据行车数据存储特点提出变步长数据提取方法,利用时间戳信息实现有效数据的快速检索定位。实验结果表明,该方法实现了数据的高效传输和准确提取,证明了该方法的有效性。

摘要： 针对模式识别算法全局性不好,对约束问题存在不稳定收敛等问题,设计了一种基于模式遗传混合算法。为了改进模式搜索算法的全局搜索能力,在模式算法中引入了信息向量用于表达每个方向的搜索状态,适时调整搜索速度,并用轴向增益改进组合模式搜索,模式不成功转入遗传交叉搜索。通过标准函数测试比较,改进的模式遗传算法具有较好的全局搜索能力,且精度高,速度快。把改进的模式遗传搜索方法用于实际微分PID控制器的参数优化,与遗传算法等多种方法的结果相比,优化性能满意。

摘要： 在常规16QAM星座图案基础上,提出了一种基于模式搜索算法的16QAM星座几何整形方案。该方案设计了一种以符号间误符号率为基础构造的目标优化函数,可以计算得到在不同信噪比条件下的16QAM几何整形星座图案。为了对比常规16QAM星座图案与几何整形16QAM星座设计的性能,搭建了加性高斯白噪声信道下的基带传输仿真系统,仿真测试了在不同的信噪比条件下常规16QAM调制与几何整形16QAM调制的误符号率。仿真结果表明几何整形16QAM方案相对于常规16QAM可以带来误符号率性能提升。

摘要： 随着风光新能源接入电网的比例不断增加,大型风电场和光伏电站也开始参与区域电网二次调频.为此,搭建了考虑风光新能源参与二次调频的多源最优协同控制模型,以解决区域电网二次调频的实时总功率在不同类型调频电源上的动态分配问题.为解决这个复杂非线性优化问题,采用简单模式搜索算法进行求解,以快速获得不同功率扰动情况下的高质量功率分配方案,从而提高整个区域电网的动态响应调节性能.最后,利用扩展的IEEE标准两区域模型对所搭建模型进行验证,并通过对比传统工程分配方法及智能优化算法来测试应用算法的性能.

摘要： 对既有区域供热系统清洁改造的经济优化配置问题进行深入研究,给出利用低价电能进行工业余热回收利用的系统改造方案,对改造系统的运行优化调度进行分析,基于增量比较法提出余热回收储备设备的双层优化配置模型.基于案例计算对提出的经济优化配置模型进行验证,结果表明:相比遗传算法,模式搜索在求解双层优化配置模型时,具有更快的收敛速度和更高的计算稳定性;合理配置余热回收储备设备能够获得可观的供暖期综合收益.

摘要： 针对随着阈值数量增加,导致传统的多级闽值处理方法已不能满足实时应用的状况,在分析群体智能算法和模式搜索的机理后,提出了一种用于多级图像阈值的基于模式搜索策略的改进IPS算法,以提高群体智能算法在多闽值搜索中的综合性能.该策略是应用步长固定模式搜索算法,在每次迭代中对IPS算法获得的全局历史最优解进行轴向精细搜索,从而从众多次有解中找到最优阈值.仿真实验结果表明,改进IPS的算法不仅具有良好的全局探索和局部优化能力,而且在分别基于BCV方法和KE方法的多级阈值处理方面具有优越的综合性能.

摘要： 针对传统线性最优励磁控制系统的反馈增益不能随运行工况而自适应调整,控制特性达不到最优的问题,提出以反馈增益作为决策向量的自适应遗传算法控制策略.首先通过系统灵敏度分析求出反馈增益初始种群的可行解集;然后以二次型性能指标泛函作为适应度评价函数,在进化过程中自适应调整交叉、变异概率,兼顾了种群的多样性与收敛速度;最后通过模式搜索求出了最优反馈增益.仿真实验表明,提出的自适应遗传算法控制策略具有收敛速度快,系统动态调节性能好的特点.

摘要： 航空发动机自适应相当于性能仿真的反计算.自适应方法在性能故障诊断、几何优化调整、整机性能评估等方面有广泛的应用.本文从常规自适应方法的问题出发,结合测量精度,基于性能仿真模型和多位向量相似和搜索,建立了模式搜索算法.给出了算法的主要步骤.搜索出发，建立了模式搜索算法。以双轴分排涡扇发动机为例，对双部件特性并发衰退情况进行了带有噪声的数值试验研究，结果表明，模式搜索法自适应效果良好，均方根误差很小。同时对自适应结果错误的样本进行了分析。模式搜索自适应算法在测量参数模式集合产P(t)的产生速度上还有待继续加强。同时，在对特性参数搜索结果向量集合A(t+n)为空集和非单元素非空集条件下的处理方法程序化上也还有待加强。

摘要： 采用能耗仿真软件Energyplus对某航站楼建筑系统和空调系统建立仿真模型；在某典型年气象参数的基础上，对此航站楼空调系统进行能耗仿真，通过配对样本t检验法将能耗仿真值与实测值作比较来验证仿真模型，结果表明仿真模型与实际系统近似度较高。基于已验证的模型，建立空调系统能耗目标函数，并将PPD指标作为约束条件，借助模式搜索法寻优，在满足热舒适要求的前提下，搜索出最优的送风温度设定值使空调系统总能耗达到最小值。

摘要： 为了提高差分进化算法(differential evolution algorithm，DE)的寻优速度和寻优效能，提出了一种基于群体信息挖掘的协同差分进化算法。该算法首先利用协同进化的思想，将种群分解成不同的子种群，每个子种群采用不同的差分策略进行独立的差分和交叉操作，再将各个子种群合并成一个种群，并根据每个个体的适应度值挑选出最优个体；为了提高差分进化算法的局部搜索能力，引入了多元回归分析和模式搜索算法，对于整个种群，利用最小二乘法求得种群的寻优方向信息，并以此来指导种群中的每一个个体进行模式搜索。仿真试验和在精对苯二甲酸生产过程对羧基苯甲醛含量软测量模型参数估计中的实际应用表明：该算法的性能比传统的差分进化算法有较大的提高，取得了较好的效果。

摘要： 本文系统地阐述了求解无约束最优化问题的模式搜索方法,它的起始、发展和现状.特别是介绍有关模式搜索的最新研究成果:基于正基和框架(frame)的模式搜索方法.并讨论了这类算法的收敛性.

摘要： 该文针对自然光照和复杂背景条件下的特定目标模式识别，提出了一种仿生目标搜索策略－－ＢＯＥＳ（Ｂｉｏｎｉｃ Ｏｂｊｅｃｔ Ｅｘｐｌｏｒｉｎｇ Ｓｔｒａｔｅｇｙ）策略。这种方法充分利用了视觉生理学和认知心理学实验结果，应用在车牌识别系统中，设计出简捷实用的模式搜索算法，解决了快速准确定位车牌的难题。该算法已经在ＰｅｎｔｉｕｍⅡ机器上实现，并达到了实时性要求。

摘要： 基于交易的模式搜索算法简洁、快速且性能稳定，但这些算法实际上是基于不含空值无重复元组的二元关系的单表模式搜索算法，不能直接用于含有空值有重复元组的多元关系的单表和多表模式搜索。该文通过将多表开采转换为不含空值无重复元组的二元关系。从而实现了关系数据库系统的多表开采，并实现了支持各种数据类型的通用的DATAMINE系统。

摘要： Ｍａｕｒｉｃｅ Ｈｏｕｔｓｍａ基于交易面向集合的模式搜索算法ＳＥＴＭ简洁、快速且性能稳定，但该算法实际上是基于不含空值无重复无组的二元关系的单表模式搜索算法，不能直接用于含有空值有重复元组的多元关系的单表和多表模式搜索。通过将这类表格转换为不含空值无重复元组的二元关系，该文扩大了ＳＥＴＭ算法的应用范围，并实现了一个能够支持数据库管理系统提供的各种数据类型的通用的ＤＡＴＡＭＩＮＥ系统。

摘要： 为了提高GM(1，1)模型在基坑变形分析中的预测精度，采用三种方法对背景值改进的GM(1，1)模型进行优化，包括：对初始值添加修正项，使其符合最小二乘法的思想；对时间响应式参数添加修正项，解决近似指数序列下改进GM(1，1)模型的背景值实用性问题；对基坑变形数据进行直接建模，使其适应于基坑变形的发展。建立了基坑变形预测的二次优化GM(1，1)模型，将该模型应用于基坑变形预测实例中，结果显示再次优化后的模型具有较高的预测精度，具有较好的工程应用价值。

摘要： 为了提高GM(1，1)模型在基坑变形分析中的预测精度，采用三种方法对背景值改进的GM(1，1)模型进行优化，包括：对初始值添加修正项，使其符合最小二乘法的思想；对时间响应式参数添加修正项，解决近似指数序列下改进GM(1，1)模型的背景值实用性问题；对基坑变形数据进行直接建模，使其适应于基坑变形的发展。建立了基坑变形预测的二次优化GM(1，1)模型，将该模型应用于基坑变形预测实例中，结果显示再次优化后的模型具有较高的预测精度，具有较好的工程应用价值。

摘要： 为了提高GM(1，1)模型在基坑变形分析中的预测精度，采用三种方法对背景值改进的GM(1，1)模型进行优化，包括：对初始值添加修正项，使其符合最小二乘法的思想；对时间响应式参数添加修正项，解决近似指数序列下改进GM(1，1)模型的背景值实用性问题；对基坑变形数据进行直接建模，使其适应于基坑变形的发展。建立了基坑变形预测的二次优化GM(1，1)模型，将该模型应用于基坑变形预测实例中，结果显示再次优化后的模型具有较高的预测精度，具有较好的工程应用价值。

摘要： 本发明涉及一种基于模式搜索的超密集组网传输模式的选择方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：令每个基站与离其最近的一个用户服务的初始化传输模式为X

摘要： 本发明提供了一种并行模式搜索空间构造系统和方法，该方法为：初始化输入逻辑张量；计算并输出逻辑张量真值；构造所有候选并行模式，确定输入和输出张量并行模式迭代内容；结合输入张量并行模式迭代内容，切分输入逻辑张量为物理张量；判断物理张量计算合法性，若合法，计算物理张量结果并输出；若非法，继续输入张量并行模式迭代过程；结合输出张量并行模式迭代内容，合并物理张量运算结果为逻辑张量；对比逻辑张量真值和逻辑张量，若相等，将该并行模式添加到合法并行模式搜索空间中，并直接继续输入张量并行模式迭代过程；若不相等，继续输出张量并行模式迭代过程，直到迭代完成后，重复所述以上步骤，直到所述输入张量并行模式迭代过程完成。

摘要： 本发明公开了一种二自由度机械臂最优控制问题的全局模式搜索方法，先在搜索空间内对均匀分布的数个点进行计算，在具有最小函数值的点附近才展开迭代搜索。这种搜索方法既有传统模式搜索方法的快速迭代特点，又使得到的最优点在整个搜索空间内也是全局最优的，提高了搜索方法的实用性。另外，本发明在每次迭代搜索后均利用现有点集计算单纯形梯度，根据单纯形梯度来设计新的搜索向量集，使得每一次迭代的搜索向量都能更准确地反映目标函数的梯度下降方向，从而进一步降低搜索成本，提高搜索速率。

摘要： 本发明属于阵列天线设计技术领域，涉及一种基于模式搜索的近场稀疏阵设计方法。本发明首先根据给定初始均布阵列，并计算好能够实现近场聚焦波束的权向量，将其作为稀疏阵列设计的基础。在计算过程中，采取模式搜索算法寻找当前步骤下满足条件的局部最优解，前期采用大步长的搜索策略，后期逐渐减少搜索范围，提高搜索精度，完成一轮模式搜索算法。当达成阵列稀疏率目标后，停止搜索，完成阵列的稀疏设计。本发明相对于传统遗传算法和贪婪搜索算法，在时间复杂度和设计性能上做到较好的兼顾，以局部最优替代全局最优，在最小化性能损失的前提下完成高效的设计。本发明对于实际工程中的大型阵列能够进行高性能的全局搜索，找到更优的可行解。

摘要： 本发明提供模式搜索程序、模式搜索装置以及模式搜索方法。基于有关多个属性模式所包含的各属性的在多个样本中的出现集合的包含关系，来决定多个属性模式所包含的各属性的优先级，其中，上述多个属性模式分别表示一个以上的属性，根据基于决定的优先级的搜索顺序，来进行多个属性模式中的每个属性模式是否是显露模式的判定，在进行判定的处理中，在第一属性模式在多个样本中的出现频率为第二属性模式在多个样本中的出现频率以上的情况下，不进行有关第一属性模式的判定，其中，第二属性模式具有第一属性模式所包含的属性中的除了优先级最低的属性以外的所有属性。

摘要： 本发明涉及一种基于视觉引导与有源模式的渐进式模式搜索耦合方法，1，校准垂直相机坐标系；2，校准水平相机坐标系；3，对两个坐标系进行对准；4，测量激光器的光功率，形成标准光功率值表；5，测量积分球转换的电流值，形成测量电流值表；6，拟合测量电流值表与标准功率值表的线性关系，并存储；7，确定激光器出光口的中心位置；8，调整光纤的位置并获取最大测量电流值处光纤所处的位置，完成耦合过程。在激光器光纤耦合的过程中，实现光纤和激光器相对位置的自行调节，以保证光纤可以顺利的与激光器内的发光中心对位，进行高精度的耦合，避免光纤与激光器碰撞，有效避免大功率下直接大范围耦合，损毁光纤，提高耦合效率，且降低成本。

摘要： 本发明涉及一种基于模式搜索的超密集组网传输模式的选择方法，属于无线通信技术领域。该方法包括：令每个基站与离其最近的一个用户服务的初始化传输模式为X

摘要： 本申请涉及一种应用模式搜索法在地震作用下线性结构最优设计方法，包括以下步骤：确定结构设计的设计变量、优化目标以及约束条件，并定义优化目标为设计变量的函数，定义约束条件为设计变量的函数，以得到通用结构优化模型的通用方程。应用刚度识别法对结构设计进行结构降阶得到降阶结构的重量矩阵和刚度矩阵。应用多目标优化设计和应用模式搜索法对降阶结构进行优化，得到降阶结构的优化设计方程。应用帕累托最优边界求解降阶结构的优化设计方程，求得优化设计方程的最优解。相比传统结构设计的结果，本方法的最优解达到了帕累托最优，解决了传统结构设计无法得到最优设计的问题。

摘要： 本发明属于建筑结构损伤检测技术领域，具体涉及基于广义模式搜索算法的结构损伤检测方法。本发明基于单自由度体系推导的统计矩理论，结合无模型快速损伤定位检测，融入广义模式搜索算法，利用融合位移四阶矩和加速度八阶矩作为指标，对12层结构数值模型有无噪声工况进行数值模拟，分析了该方法的精确性及抗噪性，并与相同指标下的统计矩二范数优化方法和类贝叶斯思想方法进行对比，验证了该方法在损伤检测精度、稳定程度及快速检测计算时间上的优越性，通过12层标准框架振动台试验数据，选取3个典型工况分别进行损伤诊断，并与实测报告分析对比，其结果表明该方法相对其他方法更能反映试验工况累积而表现出来的单元损伤程度变化。

摘要： 本发明公开了一种基于模式搜索的水泥烧成模型优化方法，包括确定水泥烧成过程中的优化变量、目标函数和限制条件；对优化过程中的最大迭代次数、初始步长、最小步长、步长衰减函数、步长扩增函数、曲率函数、初始方向集以及附加方向集进行初始化；进入循环迭代。本方法在确定了目标函数之后，根据所要调整的变量初设方向集并可选择地进行拓展，随后据其进行优化迭代。优点是：相比传统基于梯度的优化方法在目标函数形式复杂、梯度计算量较大甚至根本难以计算时，该方法无需梯度计算，一定程度上降低了优化计算量；相比进化算法，该法实际运行接近基于梯度的优化方法，运行速度较快、适用于水泥烧成系统优化这类需要即时优化的问题。