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排序方式: 共有578条查询结果,搜索用时 15 毫秒
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实现船舶电力系统的快速供电恢复是一个复杂的多目标非线性组合优化问题.根据系统的特点,采用混沌自适应遗传算法,使用混沌优化产生初始群体,以保证初始种群含有较丰富的模式,从而增加搜索快速收敛于全局最优解的可能,然后通过采用精英保留的选择机制和自适应交叉、变异概率,有效地加快了算法的收敛速度.船舶电力系统典型故障恢复算例表明,该算法改善了遗传算法的性能,提高了算法的收敛速度及精度,避免了不成熟收敛,较好地实现了船舶电力系统的多目标故障恢复. 相似文献
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环境最优动力定位控制是一种以能量消耗最少为目标的动力定位控制方法,在不需要任何环境传感器的情况下,使其保持在设定区域且消耗能量最少,节约燃料、减少有害气体的排放。首先,提出一种带有目标性初始化粒子群的改进粒子群优化算法(OIPSO),通过引入混沌算子,利用信息熵进行评估对初始化粒子种群进行调整以提高粒子群算法全局搜索能力和收敛速度,具有大范围全局寻优能力。其次,研究设计环境最优艏向控制器控制律,该控制律能满足欠驱动船舶动力定位的控制需求。最后以Cyber Ship Ⅱ动力定位模型船为对象进行仿真验证。结果表明,所提出的寻优算法和改进控制律达到了设计的目的。 相似文献
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为提高汽油机瞬态空燃比的辨识精度,提出了混沌时序非线性组合辨识模型.采用2种单项辨识方法,包括最小二乘支持向量机(LS-SVM)及径向基函数(RBF)前向型神经网络,分别对瞬态空燃比时间序列进行建模与辨识.采用非线性组合方法利用BP神经网络对2种单项辨识方法的结果进行组合辨识,并与Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型进行比较.结果表明:混沌时序非线性组合辨识模型的辨识精度优于Elman神经网络模型及最小二乘辨识模型,具有更强的非线性辨识能力,能提高瞬态空燃比的辨识精度,为空燃比反馈控制的成功实行提供了有力依据. 相似文献
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为提高船舶横摇运动预报的精度以及实时性,提出一种利用混沌理论和最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LSSVM)在线训练算法的实时在线预报方法。针对预报模型的固定核参数不能适应横摇运动的动态变化而进行自动调节这一问题,设计一种基于LSSVM的变参数在线建模方法。利用三个LSSVM并行建模,将整个预报过程分为初始阶段和若干个预报阶段,并在每个阶段末选出下一个预报阶段的预报LSSVM,同时根据启发式规则为另两个LSSVM设定核参数,它们作为下一阶段的比较LSSVM。对某船横摇运动时间序列进行预报,仿真结果表明,所提变参数LSSVM在线预报方法平均相对均方误差为6.85%,相比于固定参数预报方法具有更好的适应性。 相似文献
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140.
直扩系统中Gold码与混沌Logistic码序列的性能 … 总被引:1,自引:0,他引:1
比较了传统扩频序列Gold码与混沌扩频序列的传输性能,并进行了计算机仿真。结果表明,混沌序列作为扩频不仅数目大,而且其误码率优于Gold码。讨论了两种混沌序列分别作为扩频序列时,表现出差异较大的传输特性,说明存在一个混沌系统和参数的选取问题。 相似文献