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1.
《西安文理学院学报》2021,(4)
为了提高数字媒体物联网(DMIoT)的数据库资源调度效率,提出一种基于机器学习的快速调度(MLS)方法.该方法利用数据融合技术,以实现用户体验质量的优化.MLS采用一种多模式数据融合方法,以建立不可控用户数据与可控网络相关因素之间的体验质量映射.MLS建立了融合结果的自动体验质量优化模型,能够自动调整与网络相关的系统数据,以实现最佳的用户满意度.仿真结果表明,MLS将大大提高体验质量水平,并适应动态网络变化. 相似文献
2.
首先利用了动态特性的响应曲面方法对某热膨胀仪进行了稳健实验设计;然后把得到的优化结果与利用田口的SN比方法得到的优化结果进行了比较,结果表明响应曲面方法较SN比方法有很多优良性质,是对田口玄一博士的SN比方法的一种有效改进途径。 相似文献
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首先利用了动态特性的响应曲面方法对某热膨胀仪进行了稳健实验设计；然后把得到的优化结果与利用田口的SN比方法得到的优化结果进行了比较，结果表明响应曲面方法较SN比方法有很多优良性质，是对田玄一博士的SN比方法的一种有效改进途径。 相似文献
4.
为了提高非视距(NLOS)环境下无线定位的准确性和可靠性,提出了一种利用数字广播信号进行移动台定位的神经网络方法.该方法利用神经网络的学习特性和逼近任意非线性函数的能力,建立到达时间(TOA)和到达时间差(TDOA)测量数据与坐标之间的映射关系.将神经网络的连接权值作为非线性动态系统的状态量进行估计,用基于扩展卡尔曼(EKF)的实时神经网络训练算法来训练多层感知器网络.由于基于EKF的训练算法给出的是连接权值的近似最小方差估计,其收敛性要优于误差反向传播(BP)算法.仿真结果表明,该算法在NLOS环境下有较高的定位精度,性能优于BP基的神经网络算法和最小二乘算法;且该定位方法不依赖于特定的NLOS误差分布,也无需视距(LOS)和非视距识别. 相似文献
5.
将神经网络和PID控制相结合,提出了一种神经网络整定的PID控制策略,并将其应用于交流伺服系统的控制.利用一个两层神经网络在线自适应调整PID控制器的参数;从而使系统的静态和动态性能指标较为理想.径向基函数神经网络用来辨识交流伺服系统的Jacobian信息,用正交最小二乘算法得到径向基函数神经网络的结构;然后用BP算法对该网络的权值进行训练使它逼近给定的函数.实验结果表明,这种系统具有响应速度快、稳态精度高和鲁棒性强等特点. 相似文献
6.
针对具有时延非线性系统提出一种神经网络预测控制．相应的预测模型通过递阶遗传算法离线训练数据并实时多步递推得到;性能函数中引入模型误差校正以克服模型失配及干扰等对系统造成的影响．仿真结果表明该系统具有良好动态响应及鲁棒性． 相似文献
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基于神经网络和多小波变换的数字水印算法 总被引：1，自引：0，他引：1
基于图像多小波域低频系数子块的相似性,利用神经网络的学习特性,提出了新的盲数字水印算法.将宿主图像变化为多小波域,把水印加入到宿主图像多小波变化后的低频系数中.通过后向传播算法的神经网络训练出宿主图像与嵌入的水印信号之间的关系特征,利用神经网络具有学习和自适应的特性,训练后的神经网络能够完全恢复嵌入到宿主图像中的水印信息.仿真实验表明,该算法针对各种攻击具有很好的鲁棒性,特别是在水印检测时不需要原始图像. 相似文献
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一种利用等效模型与遗传算法的动态有限元模型修正方法 总被引：3，自引：0，他引：3
为了解决现有动态有限元模型修正方法计算效率不高或者可能获得局部最优解的问题,提出了一种利用等效模型和遗传算法的动态有限元模型修正新方法.首先,在设计参数的取值范围内,根据预设的多项式模型的阶次以及自变量的个数,利用试验设计方法获得拟合响应面模型所需要的最优样本点;通过有限元分析获得样本数据,并利用回归分析获得响应面模型,从而以响应面模型逼近结构特征与设计参数之间的函数关系.然后,在遗传算法的适应度评估环节,利用响应面模型替代有限元模型计算对应于一组设计参数的结构特征,并计算遗传个体的适应度,最终通过进化获得最优解,即为修正后的设计参数.以汽车车架模型为例,对其进行有限元分析与模态试验,并利用所提出的方法进行模型修正.修正后,模态频率误差的均方值小于2%.用修改后结构的动态特性的测试结果,对修正后有限元模型的预测能力进行检验,模态频率预测误差的均方值小于2%. 相似文献
9.
中值滤波的神经网络实现 总被引：1，自引：0，他引：1
利用信号的阈值分解,导出适合神经网络实现的信号分解和信号恢复算法。二元信号的中值滤波函数是一对称布尔函数,可以用神经网络实现中值滤波。本文给出一种中值滤波的神经网络实现结构,它具有实时中值滤波特性。 相似文献
10.
万有特性曲线是具有多参数的特性曲线,最内层的等燃油消耗率曲线是最经济的区域,耗油率最低。曲线愈向外,经济性愈差,从中很容易找出最经济的负荷和转速。利用Matlab软件,建立了发动机特性模型,绘制了发动机的万有特性曲线,以汽车原地起步换挡加速时间和等速行驶工况燃油消耗作为衡量动力性和燃油经济性的目标,分别建立动力性目标函数和经济性目标函数。采用线性加权组合的方法将两个分目标函数转换成单一目标函数。结果表明:采用Matlab软件进行优化计算,找到最优的加权因子即得到动力性与经济性的最佳优化匹配方案,曲线结果准确可靠。 相似文献