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最优<b>制导</b>

  • 机组组合优化

    机组出力保证最优的经济调度,合理的机组启停

    标签: 电力

    上传时间: 2020-07-15

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  • 智能小车迷宫程序C51

    智能小车迷宫程序C51 行走一次,第二次会计算最优路线。

    标签: C51 智能小车 迷宫 程序

    上传时间: 2021-04-08

    上传用户:chenyongde

  • 论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页

    论文-基于红外热成像技术的猪体温检测与关键测温部位识别63页摘要 实现猪体温测量自动化有利于实时监测猪的健康状况、母猪发情和排卵检测等 生理健康状况。本文采用红外热成像仪采集猪的红外热图像,引入化学计量学建模 方法建立体表温度、环境温度与直肠温度间的多元校正模型,同时提出两种关键测 温部位的自动检测方法。主要结论总结如下: (1)建立了母猪体表温度、环境温度与母猪体温之间的一元和多元线性回归模型。研 究发现, 9个身体区域提取的体表温度与直肠温度呈正相关(产O.34~0.68),其中, 基于耳根区域体表温度平均值建立的一元回归方程效果最优,预测集相关系数RP与 均方根误差RMSEP分别为0.66和0.420C。全特征模型相比一元线性回归方程有更 好的预测效果,RP和RMSEP分别为0.76和O.370C。此外,应用特征选择方法LARS. Lasso确定了7个重要特征建立简化模型,其校正集和预测集的R分别为0.80和 0.80,RMSEs分别为0.30和0.350C。 (2)将卷积神经网络应用于生猪主要测温部位(眼睛和耳朵区域)的直接分割。利用 python构建了四种不同结构的卷积神经网络模型FCN一1 6s、FCN.8s、U.Net一3和U. Net.4。对比分析4种卷积神经网络模型的性能,结果表明U-Net.4网络结构的分割 效果最优,平均区域重合度最高为78.75%。然而,当计算设备的计算力不够时,可 以选用U.Net一3模型以达到较好的分割效果。 (3)提出猪只眼睛及耳根区域关键点的识别方法,将猪只主要测温部位的检测问题 转变为主要测温部位的定位问题。设计具有不同深度的卷积神经网络架构A.E,得 出架构E最优。且当Dropout概率设置为0.6时模型效果最好,验证集平均误差和 预测集平均误差分别为1.96%和2.65%。测试集单张猪脸关键点的预测误差小于5% 和10%的比例分别为89.5%和97.4%。模型能够很好的定位猪脸关键点,用于猪只 体温测量。 本文采用红外热像仪测量母猪体表温度,通过化学计量学建模为非接触母猪直 肠温度测量提供了更准确、可靠的方法,同时提出两种关键测温部位的自动检测方 法,有助于实现母猪体温测量自动化,为生猪健康管理提供参考。

    标签: 红外热成像技术

    上传时间: 2022-02-13

    上传用户:jiabin

  • H3C网络安全系统规划方案投标建议书.doc

    H3C网络安全系统规划方案投标建议书.doc1.1.     方案设计原则在规划(————)信息系统安全时,我们将遵循以下原则,以这些原则为基础,提供完善的体系化的整体网络安全解决方案l  体系化设计原则通过分析信息网络的网络层次关系、安全需求要素以及动态的实施过程,提出科学的安全体系和安全模型,并根据安全体系和安全模型分析网络中可能存在的各种安全风险,针对这些风险以动态实施过程为基础,提出整体网络安全解决方案,从而最大限度地解决可能存在的安全问题。l  全局性、均衡性原则安全解决方案的设计从全局出发,综合考虑信息资产的价值、所面临的安全风险,平衡两者之间的关系,根据信息资产价值的大小和面临风险的大小,采取不同强度的安全措施,提供具有最优的性能价格比的安全解决方案。l  可行性、可靠性原则在采用全面的网络安全措施之后,应该不会对(————)的网络上的应用系统有大的影响,实现在保证网络和应用系统正常运转的前提下,有效的提高网络及应用的安全强度,保证整个信息资产的安全。l  可动态演进的原则方案应该针对(————)制定统一技术和管理方案,采取相同的技术路线,实现统一安全策略的制定,并能实现整个网络从基本防御的网络,向深度防御的网络以及智能防御的网络演进,形成一个闭环的动态演进网络安全系统。

    标签: h3c 网络安全系统

    上传时间: 2022-02-23

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  • 蚁群算法的基本原理和改进

    蚁群算法基本模型STEP1(外循环)若满足算法停止规则,停止计算,输出计算得到的最好解给定外循环的最大数目,表明有足够的蚂蚁工作当前最优解连续K次相同而停止,K是给定的整数,表示算法已收敛◆给定优化问题的下界和误差值,当算法得到的目标值同下界之差小于给定的误差值时,算法终止否则使蚂蚁s(1≤s≤m)从起点出发,用L(S)表示蚂蚁S行走的城市集合,初始L(s)为空集。设m只蚂蚁在图的相邻节点间移动,协作异步地得到解。蚂蚁计算出下一步所有可达节点的一步转移概率,并按此概率实现一步移动,依此往复。一步转移概率由图中每条边上的两类参数决定:信息素值、可见度(即先验值)。信息素的更新有2种方式:挥发——所有路径上信息素以一定比率减少增强——给评价值“好”(有蚂蚁走过)的边增加信息素蚁群算法基木模型令我们以求解平面上n个城市的TSP问题(1,2,…,n)表示城市号为例说明ACA的模型。n个城市的TSP问题就是寻找通过n个城市各次且最后回到出发点的最短路径蚁群算法研究现状令ACA是模拟自然界中真实蚁群的觅食行为而形成的一种模拟进化算法。10年多来的研究结果已经表明:ACA用于组合优化具有很强的发现较好解的能力,具有分布式计算易于与其他方法相结合、鲁棒性强等优点,在动态环境下也表现出高度的灵活性和健壮性。在求解TSP、QAP问题方面,与遗传算法、模拟退火算法等算法比较,ACA仍是最好的解决方法之一。

    标签: 蚂蚁算法

    上传时间: 2022-03-10

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  • 基于核心路由器的蚂蚁算法研究与应用

    随着 Internet日益广泛的应用,其规模也越来越大,通信流量也迅速增长,这就迫使其传输平台向更高的通信带宽方向发展,因此,建设高速度,高宽带的骨干网就显得十分必要合理高效的路由选择方式不仅可以保障全网的正常运行,还能够提高网络的接通率,而将 Internet网的接通率提高,既可以尽量避免交换机不堪重负甚至崩溃的情况,又能降低网络的运营成本。提高网络的接通率相当大的程度上依赖于路由选择策略的改变,因此,TCP/IP网的动态路由选择问题变得越来越重要。蚂蚁算法能够有效地选择一条最优路径,但忽视了实际网络中的另外一个问题:最优路径一旦形成,所有的数据都从最优路径传输,这样一来,处于该路径上的路由器,尤其是在骨干网络中心节点(即多条路径交汇处)的路由器将承受巨大的数据传输量,因而很容易造成“瓶颈”现象目前采用的一个办法是在骨干网络中心节点处设置交换容量达到或超过千兆比特级的,具有高密度高速端口的核心路由器来扩展带宽和提高数据传送速度以达到解决骨干网络中心节点处的数据拥塞的目的,但这样大大提高了网络成本,并且无法解决最优路径上非核心路由器(又名接入路由器)上的数据拥塞问题。根据上述问题,本文提出一种对蚂蚁算法的改进方法一基于核心路由器的蚂蚁算法:在骨干网络的各核心路由器上相互发送蚂蚁寻找各核心路由器之间的最优路径,这样可比传统蚂蚁算法通过让“蚂蚁”周游整个网络后来寻找最优路径要快很多方面,该算法通过对最优路径上,在各个核心路由器之间的非核心路由器设置上下限两个阔值。当某个非核心路由器A上的数据流量达到上限阙值时表明该路由器即将处于拥塞,这时,它邻近的核心路由器将A看成是一个“障碍物”,利用蚂蚁算法能够绕过障研物寻找最优路径的特点,可以在这两个核心路由器之间重新寻找一条不包括路由器A在内的“次优”路径,这样后续的数据将从“次优”路径传输以达到对A路由器进行分流,经过一段时间分流后,当数据流量下降到下限绸值时,就可以重新启动原最优路径,从而达到了既分流又采用最优路径传输的目的

    标签: 蚂蚁算法

    上传时间: 2022-03-10

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  • 同源多传感器加权数据融合算法的研究

    在工业应用中常用一组传感器对问一个被测量目标在一个过程的不同位置进行测量,然而由于每个传感器位于过程的不同位置,它们将不问程度的受到嗓声的干扰,为了从被嗓声干扰的多传感器测量值中获得更准确的测量结果,霱要进“步研究多传感器的融合理论多传感器数据融合系统的关键在于如何充分利用各个传感器的信息,得到对被测参数的最优估计,本文主要研究了以加权的方式进行多传感器数据融合的方法,即研究如何对每个传感器进行加权,从而得到对被测参数最优佑计的方法为此本文在介绍了多传感器数据融合技术的基础上,首先研究了基于奇异值分解的数据融合算法,通过对传感器测量值构成的矩阵进行奇异值分解,利用每个传感器测量值所对应的奇异值,可以估计出对每个传感器权值的最优估计,从而在不要任何先验知识的条件下,可仅由多传感器的测量值,利用提出的算法得到在最小均方误差意义下的被测参数的最优估计,此外,在许多工业过程中,人们利用多传感器测量同一过程参数以控制该参数在过程中的不同位置能根据需要进行合理分布,此时人们希望利用多传感器融合的测量结果,对每一个传感器的测量数据进行重建,以获得对每一个传感器的测量结果进行更为准确的估计。为此,本文进一步研究了基于小波降噪和数据融合的传感器数据重建算法,仿真和实验结果都说明提出算法是有效的,最后,研究了非线性动态系统的状态融合问题,研究了加权无气味卡尔曼滤波(UKF)方法,研究表明无气味卡尔曼波波能克服了扩展卡尔曼滤波(EKF)在状态融合估计中的不足,可以得到了更准确的状态融合估计结关键词多传感器系统,数据融合,奇异值分解,UKF

    标签: 传感器 数据融合

    上传时间: 2022-03-16

    上传用户:aben

  • 51单片机C语言入门方法

    本人自大学时代开始学习单片机,工作中也断断续续用到,单片机这门课程要用到C语言知识、电子电路知识、数字逻辑电路、计算机基础知识。对于想自学的爱好者,找到一个入门之法,可以少走很多弯路。我把目前我认为最优入门路径详细写出来,国内51单片机以STC89C52RC最为普遍。

    标签: 51单片机 C语言

    上传时间: 2022-03-28

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  • 一种带金属物体检测的多线圈的无线充电系统

    论文介绍了当前流行的几种无线充电技术,并提出了一种带金属物体检测的多线圈无线充电系统的设计方案该方案采用电磁感应的技术原理,具有成本低、效率高等特点。另外,相比于其他电磁感应技术的无线充电方案,本文方案的特点是低功耗、多线圈及带金属物体检测功能硬件方面,本文提出的无线充电系统采用美国德州仪器公司的BQ500410A及BQ51013B作为发射端电路和接收端电路的主控部分,并辅以MSP430G2101实现低功耗电路为了扩大负载设备的充电面积,发射端电路采用三线圈的方案,自动选择最优的线圈来提供能量传输通道。此外,本文方案还设计了寄生金属物体检测及外来物体检测功能,避免了能量传输通道上存在的金属物体产生的涡流发热对无线充电系统的影响。软件方面,本文采用“反向散播调制技术”进行信号调制,并定义了物理层、数据链路层、逻辑层协议,规范了发射端电路与接收端电路之问数据通信。在传输功率控制方面,本文采用的是离散PID控制算法,并结合动态整流控制算法提高系统的瞬态响应速度。最后,本文测试了上述软硬件设计的主要功能,证实了本文设计方案的可行性关键词:无线充电、电磁感应、低功耗、金属物体检测、多线圈

    标签: 无线充电系统

    上传时间: 2022-04-02

    上传用户:XuVshu

  • STM32F101和STM32F103固件库中文使用手册

      本手册介绍了 32 位基于 ARM 微控制器 STM32F101xx 与 STM32F103xx 的固件函数库。该函数库是一个固件函数包,它由程序、数据结构和宏组成,包括了微控制器所有外设的性能特征。该函数库还包括每一个外设的驱动描述和应用实例。通过使用本固件函数库,无需深入掌握细节,用户也可以轻松应用每一个外设。因此,使用本固态函数库可以大大减少用户的程序编写时间,进而降低开发成本。每个外设驱动都由一组函数组成,这组函数覆盖了该外设所有功能。每个器件的开发都由一个通用 API(application programming interface 应用编程界面)驱动, API 对该驱动程序的结构,函数和参数名称都进行了标准化。  所有的驱动源代码都符合“Strict ANSI-C”标准(项目于范例文件符合扩充 ANSI-C 标准)。我们已经把驱动源代码文档化,他们同时兼容 MISRA-C 2004 标准(根据需要,我们可以提供兼容矩阵)。由于整个固态函数库按照“Strict ANSI-C”标准编写,它不受不同开发环境的影响。仅对话启动文件取决于开发环境。该固态函数库通过校验所有库函数的输入值来实现实时错误检测。该动态校验提高了软件的鲁棒性。实时检测适合于用户应用程序的开发和调试。但这会增加了成本,可以在最终应用程序代码中移去,以优化代码大小和执行速度。想要了解更多细节,请参阅 Section 2.5。  因为该固件库是通用的,并且包括了所有外设的功能,所以应用程序代码的大小和执行速度可能不是最优的。对大多数应用程序来说,用户可以直接使用之,对于那些在代码大小和执行速度方面有严格要求的应用程序,该固件库驱动程序可以作为如何设置外设的一份参考资料,根据实际需求对其进行调整。

    标签: stm32f101 stm32f103

    上传时间: 2022-04-17

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