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21.
在无线传感器网络构架下,基于FPGA和KNN粒子聚类算法进行系统控制算法设计,提出一种改进的商场多元安防监测系统设计方案,进行系统硬件层设计、系统软件层设计。功能模块设计中进行了商场环境信息采集模块、火灾自动报警模块、温湿度自动预警模块、烟气报警模块和安全防盗模块设计。软件实现中引入商场火灾、温湿度等信息报警数据融合的KNN粒子聚类算法。算法仿真和系统测试结果表明,该系统对数据融合精度较高,聚类性好,为实现多元安防监测提供准确的数据基础,系统功能健全,实时性好,用户终端界面友好,交互性强,稳定性高,具有非常好的应用价值。 相似文献
22.
23.
嫦娥三号已成功完成软着陆,其着陆准备轨道的位置和着陆轨道及其控制策略是嫦娥三号月球着陆的关键问题。运用天体物理相关理论及智能优化算法构建了基于复杂网络的滤波模型和基于粒子群算法的着陆轨道优化模型,并通过matlab计算及matlab仿真,给出了着陆轨道及其控制策略。 相似文献
24.
提出了改进粒子群算法(IPSO)和支持向量机(SVM)的管道泄漏检测与定位的方法.采用IPSO-SVM方法对管道单孔泄漏和多孔泄漏分别进行泄漏孔的定位.提取出口压力和进口流量为特征向量,采用IPSO算法优化超平面参数并采用SVM算法对泄漏孔位置进行定位.对于两孔泄漏,将单输出支持向量机算法进行改进,使其能够用于多输出回归,从而适用于定位管道的多孔泄漏情况.在此基础上,将IPSO-SVM方法与PSO-SVM方法进行比较.预测结果显示IPSO-SVM方法对泄漏有较强的识别与定位效果,并且比PSO-SVM有更快的收敛速度,更高的预测精度. 相似文献
25.
航班舱位控制是航空公司收益管理的核心,截止到目前为止,收益管理中有关舱位优化控制问题一般都是基于单航段、多航段、轮辐式等航线网络来进行建模分析和研究。本文从实际航班运行的角度出发,构造航班运行时空网络,建立基于时空网络的舱位控制优化模型,并运用粒子群算法对模型进行求解。研究结果证明了模型的有效性。此外,将粒子群算法应用于此舱位优化控制模型,可得到满意的解,该算法简化了变量间复杂的约束关系,易于实现,具有明显的优势。 相似文献
26.
为了提高大储量液化石油气罐车紧急切断阀失灵检测的精度和效率,提出了基于增强模糊支持向量机的罐车紧急切断阀失灵检测方法。首先通过对大储量液化石油气罐车紧急切断阀的常见失灵类型进行分析,将其样本数据进行训练集和测试集的训练。其次利用模糊支持向量机算法进行罐车紧急切断阀失灵检测模型建立。然后利用粒子群进化算法进行该模型的最优参数、惩罚系数和隶属度的确定,最后利用优化的参数进行支持向量机的分类。通过训练集和测试集对该模型进行仿真实验,仿真实验结果表明,该方法的失灵检测准确率均在95%以上,具有较高的鲁棒性和可靠性。 相似文献
27.
用蒙特卡洛方法研究了夸克喷注和反夸克喷注内部的动力学起伏。夸克和反夸克喷注从91.2GeV正负电子湮灭的2-喷注事件中在部分子层次上被区分出来.结果显示,在这两种喷注中都存在着一个转变点.在转变点处,动力学起伏在纵-横平面内是各向异性的,而在横平面内是各向同性的,由此得到了实验中可观察喷注的物理标度。 相似文献
28.
中国大陆开展的聋教育双语双文化模式的实验在走过了十年之久的探索之路后,成功的做法已经得到了验收,并从多方面总结了经验,以期为今后的发展奠基铺路。但今后的路要朝哪方面继续走下去,可以从四个方面来回答这个问题:1.从政策层面上,要完成由民间主导向行政主导的转变;2.实验本身还有待深化,时间太短;3.从实验过程中显露出来的问题,需要查漏补缺;4.今后还应增加做的事情。 相似文献
29.
新疆山区低层冰云云水资源初探 总被引:1,自引:1,他引:0
本文采用NASA地球观测系统(EOS)的"云与地球辐射能量系统(CERES)"2003年至2007年CERES SSF Aqua MODIS Edition 2B/2C云资料,以新疆天山、阿尔泰山和昆仑山三大山区为主要研究对象,通过考察云水柱含量和粒子有效直径,对低层冰云云水资源时空分布特征进行了初步分析。结果表明,无论是冰云云水柱含量还是冰云粒子有效直径,多年平均的高值区集中在天山和昆仑山;盆地及其沙漠地区则是低值区,阿尔泰山处于高值区和低值区的过渡带上。新疆地区的低层冰云云水柱含量的多年平均值在(70~135)g/m2之间,冰云粒子有效直径的多年平均值在37~48μm之间。三大山区附近城市的低层云冰云云水柱含量多年平均值较高,部分城市如伊宁、乌鲁木齐、塔城、博乐达(100~150)g/m2。按季节来分析,三大山区多年平均的冰云云水柱含量夏季最高,冬季最低,春季和秋季较接近,而冰云粒子有效直径的季节变化各山区不相同。 相似文献
30.
张莹 《蒙自师范高等专科学校学报》2014,(2):36-38
为了提高异步电机故障诊断的准确性,引入了一种基于模拟退火粒子群算法优化BP神经网络(SAPSO-BP算法)的故障诊断方法.根据电机转子振动频谱中所提取的特征参数与故障类型之间的关系数据,利用模拟退火粒子群算法来优化BP神经网络的权、阈值参数,再由优化好的BP网络进行故障诊断.实验结果表明,该方法具有较好的故障模式的识别效果,明显提高了异步电机故障诊断的准确性. 相似文献