自适应优化

摘要： 针对大棚温度调控存在明显的非线性滞后问题,提出一种基于自适应量化因子的离散模糊控制策略,其中量化因子通过粒子群算法自适应优化。首先,依据实验大棚的温度变化规律,对温度进行离散模糊处理,并基于误差建立模糊规则库,应用加权平均法解模糊,构建一种离线计算、在线查表的大棚温度离散论域模糊控制系统。然后,采用粒子群算法自适应优化控制器的输入量化因子和输出比例因子,从而在确保系统稳定的基础上提高系统控制精度。最后,针对某实际大棚模型的温度调节问题,利用所提出的控制策略,在Simulink中建模并进行比较仿真。仿真结果表明,粒子群优化算法能够显著提高系统性能,特别是温度达到稳态的时间缩短了46.3%。

摘要： 针对无线传感器网络中节点定位误差大的缺点,提出基于鲸鱼算法和生物共生演算法的融合算法(Whale Optimization Algorithm-Symbiotic Organisms Serarch,WOA-SOS)。首先阐述节点定位优化函数,其次在鲸鱼算法初始化过程中使用混沌思想提高种群多样化,对可能导致算法陷入局部最优的因子采用自适应优化,在个体更新中使用共生演算法进行筛选,最后进行仿真实验,将本文算法与鲸鱼算法在6个基准函数中进行对比,结果表明所提算法具有良好的性能,在无线传感网络节点定位的节点密度、锚节点比例、通信半径以及区域面积四个方面具有较好的对比效果。

摘要： 针对目前园区综合能源系统管理中分布式本地可再生能源利用率低、用户侧购电成本高、源-储-荷协调不充分等现实问题,提出了数据驱动的实时调度决策方法和模型。该混合模型首先基于大量用能数据,应用K-means算法对其特性指标与时间序列特征进行聚类分析,得出具有代表性的用能模式。然后引入参数化模糊推理系统与启发式优化算法,依据代表样本对模糊逻辑推理规则进行自趋优设计,从而得出实现园区综合能源系统经济化调度的实时控制模型。再通过实际数据集仿真计算验证了所提出方法和模型的有效性。

摘要： 针对湿法脱硫装置运行参数多且相互高度耦合,脱硫效率定量描述困难的问题,以及传统BP网络存在的问题,提出一种基于自适应优化多层GA-BP的脱硫效率预测模型。将基于主成分分析后的降维数据作为输入变量,采用双层基因优化BP网络结构,并引入自适应变异和交叉概率,对BP网络初始权值、阈值进行改进,利用优化后的网络对脱硫效率进行预测。该模型已成功应用于大唐三门峡1000MW机组脱硫装置,结果表明:实际脱硫效率平均绝对误差小于0.5%,较传统BP算法与GA-BP算法分别降低25.82%和16.10%,具有更高的预测精度。

摘要： 随机森林算法(random forest)是属于集成学习的一种组合分类方法,作为一种重要的机器学习算法,随机森林算法普遍适用于大部分数据集。通过使用PSO算法优化并采用对叶节点加权的方式,可以改善传统随机森林算法的性能,提升其分类能力。利用PSO算法全局搜索能力强、收敛速度快的优势,根据决策树分类能力的不同对其进行优化,获得叶节点的投票权重,最终采取多棵决策树投票法得出随机森林的结果。实验证明,改进后PSO优化的随机森林算法的准确度可比传统的随机森林算法提升19.1%。

摘要： 储能电站的安全稳定运行,备受业界关注。大功率等级的储能电站离不开若干储能电池舱间联合运行,合理的功率分配是保障储能电站运行安全、提升效率的重要手段。因此,该文针对典型的锂电池储能电站的系统功率优化分配问题展开研究。面向电化学储能电站安全性的能量管理问题,提出考虑电池舱健康状态(SOH)及荷电状态(SOC)双层控制下的系统功率分配策略。首先基于SOH设计一级功率均分、单独出力以及自适应分配三种分配模式;然后,考虑SOC设计防止过充过放的分配策略;最后设计二级功率分配策略联动,在优先保障电站运行安全性前提下,同时提升储能电站输出功率分配最优,并分别从电池舱级、逆变器级、系统级三个方面设计算例验证有效性,为后续电化学储能电池系统的工程实际应用重要参考价值。

摘要： 电阻点焊是白车身制造过程中主要的装配工艺手段,其数量和布置会对白车身动刚度和静刚度产生很大的影响,但这两种影响并不总是一致的.因此,在以同时提升动/静刚度为目标的焊点优化中,需要一种能够兼顾动刚度和静刚度的指标,同时还要确保生产中的工业鲁棒性,使焊点设计方案实施效果不会轻易受到焊点制造缺陷的影响.本文中提出了一种以焊点及相邻单元应变能为基础,兼顾动刚度性能和静刚度性能的焊点优化决策指标,并利用该指标,构建了高效的鲁棒性分析方案,从而形成了一种多目标的焊点自适应优化方法,能实现同时考虑多种性能指标和鲁棒性的焊点优化过程.该方法被应用于某款轻型客车白车身焊点的性能优化和鲁棒性分析,并通过试验验证了其有效性.

摘要： 深度学习使用最广泛的模型是神经网络.而神经网络的结构设计是神经网络研究的热点问题之一.隐含层的设计和节点数量的确定是神经网络结构设计的核心,对神经网络的收敛速度、泛化能力等有着很大的影响.遗传算法是模拟生物遗传和进化而形成的一种自适应优化概率搜索算法,其核心思想源于生物遗传学和适者生存的自然规律,是具有"生存+检测"迭代过程的搜索算法.但是遗传算法参数的选择带有主观性、收敛慢并且容易陷入早熟收敛.为了解决这些问题,提出了一种自适应遗传算法并用于寻找最优的神经网络结构.自适应遗传算法在每次迭代寻优过程中选取前n个最优个体并加入一定量的随机个体进行种群更新,并自适应优化种群搜索步长,可在保证种群多样性的同时提高收敛速度.然后对神经网络的结构进行编码处理,应用自适应遗传算法,进行神经网络结构寻优,确定最优网络结构和参数取值以提高神经网络的准确率.实验结果表明,本算法对函数的拟合度效果优于传统机器学习方法;在breast cancer数据集上的检测准确率为97.57％,检测误差为2.07％.优于传统的机器学习方法.

摘要： 为了研究多参数多目标自适应优化,通过Ti6Al4V铣削试验采集了各铣削参数水平下的铣削力和工件表面粗糙度数值,以控制铣削力和表面粗糙度值为目标,对各水平铣削参数进行稳健设计优化,获得铣削参数的非劣解集。基于非劣解集数据,采用广义神经网络算法建立铣削参数自适应优化训练模型,将训练模型预测的数据与非劣解集中的参数进行对比,结果显示二者具有很好的一致性。因此,该自适应模型能够通过限定的铣削力和粗糙度目标值预测得出自适应优化的切削速度、进给量、轴向切削深度和径向切削深度参数值。铣削参数的自适应调节方法为:当所限定的铣削力和粗糙度值所对应的参数值与预测值之间的均方误差超过10%时,则先前的铣削参数会自适应调节为广义神经网络模型预测的值。

摘要： 到目前为止,基于发光二极管(Light Emitting Diodes-based,LED)的照明器被广泛用于除自然光之外的温室植物照明,以及没有自然光的植物工厂.优化人工光照参数,如日光照积分和不同光谱成分的比值,可以显著降低生物生命支持系统(Biological Life Support Systems,BLSS)包括空间温室(Space Greenhouses,SG)中光栽培作物的生产成本.然而,由于缺乏关于窄带辐射引起的生理效应的信息,以及数学描述植物作物对LED照明参数变化的反应的复杂性,LED照明系统的优化一直受到限制.在人工照明的条件下,作物生产者通常力图建立一个恒定于整个生长季节的最佳光照制度.然而,有实验数据表明,随着植物年龄的增加,作物对光照制度的要求会发生变化.基于生物反馈的自适应搜索优化方法是改进作物LED照明参数的潜在途径.描述了建立于生物医学问题研究所(莫斯科,俄罗斯)用于大白菜栽培的基于红色和白色LED光源的自适应照明系统(Adaptive Lighting System,ALS).其自适应控制程序实现了对实时支持最佳植物生长特性的当前照明参数的连续自动搜索.ALS包括一个封闭的生长室,带有基于红色和白色LED灯的光组件(Light Assembly,LA),并配有一个气体二氧化碳分析仪(Gas CO2 Analyzer,GA).每一种发光二极管的光子通量密度(Photosynthetic photon flux density,PPFD)由微处理器(MicroProcessor,MP)中的程序相互独立控制.红外GA定期测量生长室内由作物的表观光合作用(Visible Photosynthesis,VF)引起的CO2浓度下降.MP接收来自遗传算法输出的信号,并计算作物的光合速率,以及当前的光照质量功能值.然后程序比较在当前时刻和上一步得到的优化准则值,并根据选择算法和LED电源电流的新值计算梯度的方向,使优化准则的值朝着正确的方向变化.此外,供电单元为各类型的LED链提供电流,LA变换植物的照明模式.我们用等效系统质量(Equivalent System Mass,ESM)的最小比值作为SG照明质量的标准,该值取决于植物的照明状况.SG单位种植面积等效质量和SG单位耗电量的成本系数在很大程度上取决于航天器设计和空间探测方案.根据文献,基于光子通量密度和作物光效率的等效系统质量估计值已经在一艘用于长期使用的月球基地的空间探测场景,有4名宇航员的航天器中计算出来.为了寻找植物生长过程中的当前最优光照参数,采用了梯度和单纯形算法.采用入射于作物茎尖的整体光子通量密度水平和红色与白色光通量密度的比值(因子X1和X2)作为优化因子.X1的调节范围为200～700μmol/(m2·s),X2的调节范围为0～1.5.通过对照实验比较使用ALS或最佳恒定LED照明时的等效系统质量来评估自适应照明系统的效果.根据月球基地考察的最小ESM准则(1),在植物生长第14～24 d期间对大白菜作物光照进行自适应优化,使得SG等效质量节约了14.9％.具有其它优化准则的类似系统可用于陆生植物工厂.

摘要： 针对大范围近海浪可视化中海浪模型计算复杂且实时性不足的问题,提出了一种基于自适应优化算法的大范围近海浪实时绘制方法.引入自动融合算法构建复杂海浪数学模型;利用碰撞检测算法并根据海岸特征优化海浪网格;加入海浪表面噪声扰动,以增加真实感;应用动态纹理贴图技术实现了浪花和倒影等海面特效.实验结果表明:该方法生成的大范围近海浪场景逼真度高,满足实时性的要求.

摘要： 本文提出的骨重建数值模拟的自适应优化模型,是在骨重建理论中考虑了感受细胞对外界刺激的作用,将骨重建用数学方法描述为自组织生物控制过程,感受细胞对周围各点的影响取决于它们的空间距离.用这种模型并结合结构优化和有限元分析的数值方法,对骨重建行为进行数值模拟.通过对股骨头二维和三维模型的重建模拟,验证了本文方法,并讨论了重建过程中骨内部密度变化的时间相关性.

摘要： 本文通过理论计算和仿真对几种波束形成方法进行了深入的分析和对比.文中给出了自适应优化波束形成和STMV波束形成方法的理论推导,通过仿真验证了两种方法的有效性.通过理论分析和仿真计算可以看出，常规波束形成运算量小，易于实现，但是旁瓣高，主瓣宽度较宽，难以分辨同一波束内的多个目标。自适应优化波束形成的关键是构建干扰谱，根据设计指标对干扰谱进行设计，能够达到较低的旁瓣级，但该方法对信噪比较敏感。STMV方法形成的波束主波束窄，旁瓣级较低，具有较高的方位分辨率，能够区分方位上较近的目标。同时，STMV方法还更适应于对宽带信号的处理。

摘要： 在自适应性能优化技术中，优化参数的搜索过程往往要花费较大的时间开销，但通常在搜索一定时间后，性能很难再得到显著的提高。为了有效的控制优化搜索过程，提高搜索效率，本文提出了一个对优化搜索过程的评价指标Pt。并用此指标对在两种不同硬件平台上ATLAS的GEMM优化过程进行了分析和评价，力图发现一种更实用的自适应性能优化搜索过程评价指标。

摘要： 在自适应性能优化技术中，优化参数的搜索过程往往要花费较大的时间开销，但通常在搜索一定时间后，性能很难再得到显著的提高。为了有效的控制优化搜索过程，提高搜索效率，本文提出了一个对优化搜索过程的评价指标Pt。并用此指标对在两种不同硬件平台上ATLAS的GEMM优化过程进行了分析和评价，力图发现一种更实用的自适应性能优化搜索过程评价指标。

摘要： 在自适应性能优化技术中，优化参数的搜索过程往往要花费较大的时间开销，但通常在搜索一定时间后，性能很难再得到显著的提高。为了有效的控制优化搜索过程，提高搜索效率，本文提出了一个对优化搜索过程的评价指标Pt。并用此指标对在两种不同硬件平台上ATLAS的GEMM优化过程进行了分析和评价，力图发现一种更实用的自适应性能优化搜索过程评价指标。

摘要： 在自适应性能优化技术中，优化参数的搜索过程往往要花费较大的时间开销，但通常在搜索一定时间后，性能很难再得到显著的提高。为了有效的控制优化搜索过程，提高搜索效率，本文提出了一个对优化搜索过程的评价指标Pt。并用此指标对在两种不同硬件平台上ATLAS的GEMM优化过程进行了分析和评价，力图发现一种更实用的自适应性能优化搜索过程评价指标。

摘要： 本发明包括：频带分割滤波器(102、103、104、105)，具有预先设定的不对称的冲击响应，输入语音信号，将输入的语音信号的频带分割为预先设定的多个子带，取得频带分割出的多个子带语音信号；多个量化部件(110、111、112、113)，按预先设定的分割数对频带分割出的多个子带语音信号分别进行量化；以及编码部件(115)，对量化过的多个子带语音信号进行自适应差分脉冲编码调制编码。

摘要： 一种自适应光学系统中，包括：空间光调制器，其对入射到包含排列成二维状的N个区域的调制面的光学像的相位进行空间调制；和从上述空间光调制器接收调制后的上述光学像的波前传感器，其具有与上述N个区域分别对应的N个透镜排列成二维状的透镜阵列和检测包含由该透镜阵列所形成的K个会聚光斑的光强度分布的光检测元件，在该自适应光学系统中，确定上述空间光调制器的上述区域与形成于上述波前传感器的上述会聚光斑的对应关系。

摘要： 自适应光学系统包括：对入射到调制面上的光学像的相位进行空间调制的空间光调制器；和从所述空间光调制器接收调制后的所述光学像的波前传感器，其包括由多个透镜二维状排列而成的透镜阵列，和对包含由所述透镜阵列形成的会聚光斑的光强度分布进行检测的光检测元件，所述自适应光学系统基于根据所述光强度分布得到的所述光学像的波前形状，对显示在所述空间光调制器上的相位图案进行控制来补偿波前畸变，在所述自适应光学系统中调整所述调制面与所述波前传感器的对应关系。

摘要： 自适应光学系统包括：对入射到包含排列成二维状的N个区域的调制面上的光学像的相位进行空间调制的空间光调制器；从上述空间光调制器接收调制后的上述光学像的波前传感器，该波前传感器包括由与上述N个区域分别对应的N个透镜二维状排列而成的透镜阵列，和对包含由该透镜阵列形成的M个会聚光斑的光强度分布进行检测的光检测元件，上述自适应光学系统基于根据上述光强度分布得到的上述光学像的波前形状，对显示于上述空间光调制器的相位图案进行控制来补偿波前畸变，在上述自适应光学系统中，在执行上述波前畸变的补偿时，确定上述空间光调制器的上述区域与形成于上述波前传感器的上述会聚光斑的对应关系。

摘要： 本发明包括：频带分割滤波器(102、103、104、105)，具有预先设定的不对称的冲击响应，输入语音信号，将输入的语音信号的频带分割为预先设定的多个子带，取得频带分割出的多个子带语音信号；多个量化部件(110、111、112、113)，按预先设定的分割数对频带分割出的多个子带语音信号分别进行量化；以及编码部件(115)，对量化过的多个子带语音信号进行自适应差分脉冲编码调制编码。

摘要： 一种示例方法包括：经由视频比特流的第一语法级别对第一去块滤波控制语法元素进行解码，该第一去块滤波控制语法元素具有指定去块滤波信息是否存在于比特流的第二语法级别中的值；经由译码视频比特流的第一语法级别对第二去块滤波控制语法元素进行解码，该第二去块滤波控制语法元素具有指定去块覆盖是否被启用的值；响应于第一去块滤波控制语法元素指定去块滤波信息存在于比特流的第二语法级别中，并且不管第二去块滤波控制语法元素的值如何，经由第二语法级别对指定去块滤波信息的一个或多个语法元素进行解码；以及基于去块滤波信息，对视频数据的块应用去块滤波。

摘要： 在自适应辨识系统、自适应辨识装置及自适应辨识方法中，能够以比近似最速下降算法少的运算量得到与近似最速下降算法同等的辨识精度。自适应辨识系统，使用自适应滤波器辨识传递系统的特性，具有：信号生成部，生成包含基本频率的整数倍的频率成分、且满足持续激励性条件的周期性的辨识用输入信号；设定部，将移动平均时间设定为辨识用输入信号的基本周期；以及自适应算法执行部，使用移动平均值和对角化矩阵来更新自适应滤波器的系数，移动平均值是将辨识用输入信号向量和观测信号的互相关向量用移动平均时间进行移动平均后的值，对角化矩阵是对将辨识用输入信号向量的自相关矩阵用移动平均时间进行移动平均后的矩阵进行对角化后的矩阵。

摘要： 本发明提供一种自适应吸油装置、自适应油箱及自适应吸油方法，属于油箱的技术领域，自适应吸油装置包括横向通道、垂直通道Ⅰ、油位传感器Ⅰ、通道切断组件Ⅰ、垂直通道Ⅱ、油位传感器Ⅱ、通道切断组件Ⅱ和主控器；横向通道横向设置在油箱本体内，两端分别为封闭端和出油端；垂直通道Ⅰ和垂直通道Ⅱ均与横向通道连通，分别位于油箱本体的前部和后部，顶端均与油箱本体顶板连接，底端均为进油口；油位传感器Ⅰ和油位传感器Ⅱ均安装在油箱本体上；通道切断组件Ⅰ与油位传感器Ⅰ和垂直通道Ⅰ对应；通道切断组件Ⅱ与油位传感器Ⅱ和垂直通道Ⅱ对应。自适应吸油装置可以自行判断最佳吸油位置，可以有效避免油泵的吸空，不需要人工干预。

摘要： 本发明实施例公开了一种自适应降噪方法、系统、设备及计算机可读存储介质，涉及主动降噪技术领域。其中方法包括：通过位于耳道内的音频采集装置实时采集传入人耳的残留噪音信号，所述残留噪音信号为外部噪音信号与ANC反向声波信号叠加后的声波信号；计算残留噪音信号的RMS值；根据所述RMS值动态调整所述ANC反向声波信号的增益值，使所述残留噪音信号的RMS值保持在预设噪音阈值范围内。本发明实施例可以实现根据不同人的不同佩戴方式自动调整ANC反向声波信号的增益值，使得传入人耳残留噪音信号的RMS值保持在预设噪音阈值范围内，提高了设备的降噪效果及用户体验。

摘要： 一种自适应光学系统中，包括：空间光调制器，其对入射到包含排列成二维状的N个区域的调制面的光学像的相位进行空间调制；和从上述空间光调制器接收调制后的上述光学像的波前传感器，其具有与上述N个区域分别对应的N个透镜排列成二维状的透镜阵列和检测包含由该透镜阵列所形成的K个会聚光斑的光强度分布的光检测元件，在该自适应光学系统中，确定上述空间光调制器的上述区域与形成于上述波前传感器的上述会聚光斑的对应关系。