关键词： 电能质量扰动   S变换   人工神经网络   天鹰优化器  

摘要： 针对电能质量扰动分类方法中研究中分类准确程度低的问题,提出一种基于AO-STANN的扰动分类方法。对于多种电能质量扰动信号,利用S变换(S Transform,ST)对扰动信号的特征进行提取;采用集成了余弦相似度(Cosine Similarity,CS)作为额外收敛条件的人工神经网络(Artificial Neural Network,ANN)建立起电能质量扰动分类模型以实现扰动分类;为进一步增强分类器性能,采用融合了帐篷混沌映射的天鹰优化器(Aquila Optimizer,AO)以确定人工神经网络分类器中间层神经元的最佳个数。仿真实验结果表明:该方法能有效识别电能质量扰动信号,进而验证所提方案可以准确有效的实现电能质量扰动的分类。

关键词： 改进遗传算法   供应链终端   高维数据   数据特征   特征筛选  

摘要： 由于供应链终端高维特征和稀疏数据使得特征筛选准确率较低、筛选能力较差,为此,提出了改进遗传算法的供应链终端高维数据特征筛选方法。预处理供应链终端高维数据特征,去除超出边缘范围的特征数据。针对数据的特征进行排序和编码,采用改进遗传算法进行评估和演进,并将数据分布组中被选择的单个数据继续演进。在离散型随机变量中设置筛选条件,根据改进遗传算法,减少数据分布组的组数,获取种族内和种族外已完成特征编码的数据,从而形成新的个体,实现供应链终端高维数据特征筛选。实验结果表明,改进遗传算法的供应链终端高维数据特征筛选方法的准确率可以达到99%,具有很好的高维数据特征筛选能力。

关键词： 镉含量检测   金属光泽   高压消解   石墨炉原子吸收法   人体健康   米制品   微波消解   米粉  

摘要： 镉是一种重金属元素,呈银白色,有金属光泽,具有较大的毒性。如果水稻种植在含有镉元素的土壤中,或生长过程中使用了含镉的水源,抑或使用了含镉的化肥,都会对人体健康造成严重危害,所以必须高度重视大米与米制品的镉含量检测。传统的镉含量检测方法主要是高压消解或干式灰化,存在消耗米粉量较大、所需时间较长等弊端,而经微波消解进行预处理,再用石墨炉原子吸收法可以有效避免此类问题,检测结果也更加准确。

关键词： 最优化理论   遗传算法   系数向量   收敛效率   经验概率分布(EDBF)   自适应边界约束(ABC)  

摘要： 针对遗传算法中用于多父体重组的系数向量缺乏高效生成方法的问题,提出一种基于自适应边界约束(ABC)的高效遗传算法。该方法依据前一个系数的值,自适应缩放后一个系数的边界,可在任意多的父代重组情形下快速生成系数向量。在CEC2017标准数据集上的实验结果表明,所提算法在29个复杂优化问题上的表现都优于经验概率分布(EDBF)算法。

关键词： 机器视觉   遗传算法   光缆电缆   自动测量   绝缘厚度   检验检测  

摘要： 针对传统线缆绝缘厚度测量方法存在效率低和准确度差的问题,提出一种基于自适应局部交替遗传算法(ALA-GA)的绝缘厚度检测方法;该方法利用ALA-GA算法在试件图像的内外边缘交替搜索从而获得最优绝缘厚度位置;该算法引入试件先验结构知识,根据试件截面边缘曲率特征自适应选取初始种群,从而保证初始种群基因的优质性和多样性;将交叉和变异操作置前,对于试件截面内外边缘局部交替地自适应改变交叉和变异的方式,从而提高遗传算法的求解速度;为了不丢失任一边缘的优质基因,对交叉、变异后得到的新种群和原种群共同执行后置选择操作;每获得一个最优检测位置,剔除该位置附近的其余解,如此迭代执行ALA-GA算法以获得精确的绝缘厚度检测结果;对比实验以及能力验证表明,基于ALA-GA方法的时间代价为0.6~0.7 s,最薄点测量误差为0.001 2~0.001 5 mm,平均测量误差为0.001 3~0.001 7 mm,测量重复性为0.001 8~0.002 1 mm,均优于现有先进方法,且对不规整线缆泛化能力良好。

关键词： 轨道电路动态检测   调谐区   性能感知   粒子群算法   遗传算法  

摘要： 针对现有ZPW-2000A型轨道电路故障诊断方法不能动态感知调谐区工作性能变化的问题,结合粒子群算法(PSO)与遗传算法(GA),提出一种基于综合检测列车动态检测数据的调谐区性能感知方法。首先根据传输线理论,对调谐区邻区段干扰信号进行建模;然后结合动态检测数据,构造多目标优化模型,并以PSO-GA作为寻优策略,对优化模型进行求解;最后通过所得参数结果计算设备阻抗,以此判断调谐区性能下降原因与隐患点位。结果表明,本文方法能有效进行调谐区性能的动态感知,并且针对感知到的隐患原因,能准确找出调谐区异态设备位置,为ZPW-2000A型轨道电路预防修和状态修提供新方法。

关键词： 风电场   剩余寿命预测   相关性   动态成组维护   遗传算法  

摘要： 现有的风电场成组维护优化研究中,较少考虑维护时间窗内的部件实时状态信息动态变化影响,针对此问题,提出了一种考虑剩余寿命预测信息动态更新的风电场成组维护策略。首先,利用实时状态信息获得各部件剩余寿命预测结果,基于实时剩余寿命预测结果优化最小平均维修成本,构建单部件最优维修时间窗。其次,考虑风电机组部件结构相关性及部件备件库存约束,以节省维修成本最大为目标,建立风电场成组维护模型,并采用遗传算法进行成组维护策略优化。最后,采用滚动时间窗模型实时更新机组部件的剩余寿命预测信息,动态调整原有维修方案。一个实际风电场案例的分析结果表明,所提策略能够实时更新风电场维修计划,实现维修计划的动态优化,有助于降低维修成本。

关键词： 激光消融   辐照参数   热损伤   神经网络   遗传算法  

摘要： 激光消融技术以其高精度、强可控性和微创性等优势,在癌症治疗领域中展现出广阔的应用前景。为确保在肿瘤组织被完全消融的同时,激光消融技术对正常组织的热损伤最小,提出了一种基于周期性加热模式的辐照参数优化设计方法。首先,建立激光消融过程中生物传热和热损伤的数值模拟模型,通过实验验证该模型的准确性。随后,利用径向基函数神经网络建立激光消融效果预测模型,以快速、精准地评估正常组织的不可逆热损伤体积、不可逆热损伤总体积,以及肿瘤组织表面的平均温度。最后,采用遗传算法开展激光消融技术的单目标优化设计,在肿瘤组织完全消融和肿瘤组织表面的平均温度不超过70℃的前提下,正常组织的不可逆热损伤体积仅占不可逆热损伤总体积的0.053%,实现了激光消融技术对正常组织的不可逆热损伤的最小化目标。

关键词： 分布式发电   需求响应   配电网规划   遗传算法  

摘要： 本文研究了分布式发电(DG)和需求响应(DR)策略纳入配电网时,电网公司在规划配电网的过程中可能获得的收益。对于任何一种情况下的新电网规划过程,都采用了经典的配电网规划方法,该方法基于经典的最小总成本经济理论,通过该理论制定了电力公司配电网投资计划。所获得的解决方案保证了所有场景的电力和能源需求供应,最大限度地减少了总成本投入,并符合物理设计规范,从电网技术经济的角度出发,利用遗传算法(GA)搜索最优解。

关键词： 微波辐射计   FY-4A卫星   AMDAR   BP神经网络   遗传算法   廓线订正  

摘要： 为增加大气探空站点,提高微波辐射计大气温度探测精度,利用FY-4A气象卫星温度产品和BP神经网络、遗传算法,分别实施杭州站、南京站微波辐射计的温度订正仿真试验,并获得准确的连续性大气温度垂直廓线;结合探空资料和民航AMDAR气温资料,评估模型订正效果。研究结果表明:(1)微波辐射计温度产品存在一定误差,两站均在高度2 km处平均偏差最大,同站有雨时的偏差均大于无雨时的偏差;(2)经过BP神经网络模拟订正后的微波辐射计测温精度较原温度产品提升幅度较大;杭州站MAE、MSE、RMSE的降低幅度分别为45%~55%、65%~78%、41%~53%,南京站的降低幅度分别为58%~66%、83%~88%、55%~59%;(3)经过遗传算法优化初始权值和阈值后的神经网络订正模型模拟效果有进一步的提升,其中有雨模型提升效果明显,RMSE降低幅度11%~15%。微波辐射计的上述订正方法,可以推广到各地微波辐射计站点应用,具有实际使用价值。