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宁芊

作品数:122 被引量:551H指数:14
供职机构:四川大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划四川省应用基础研究计划项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术水利工程机械工程电子电信更多>>

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  • 3篇2006
  • 3篇2005
  • 2篇2004
  • 2篇2003
122 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
CART分析及其在故障趋势预测中的应用被引量:10
2017年
针对机械设备故障监测中的非线性时间序列数据,构建分类回归树(CART),使用最小误差剪枝算法对初次生成的决策树进行剪枝。将CART模型用于滚动轴承设备故障趋势的预测,首先提取滚动轴承的时域和频域特征,然后基于经过主成分析(PCA)降维后的数据进行CART的建模。最后将CART模型预测的结果与BP神经网络模型以及自回归滑动平均模型(ARMA)进行对比,实验结果表明:CART模型预测的平均绝对误差(MAE)和均方根误差(RMSE)值均低于ARMA和BP神经网络模型。其中CART模型预测的RMSE值比ARMA预测模型以及BP神经网络训练5 000次、10 000次的预测模型分别降低了57.26%、69.45%、57.37%。
刘玉茹赵成萍臧军宁芊周新志
关键词:非线性时间序列分类回归树BP神经网络
基于BP神经网络决策的KNN改进算法被引量:18
2017年
针对K近邻(KNN)算法中算法精度受K值选取影响较大的问题,提出了一种使用BP神经网络来优化KNN算法的改进算法来降低K值选取对算法精度的影响同时提高K近邻算法的准确率。所提改进算法主要是使用BP神经网络对K近邻算法分类完成后的结果进行改进优化。首先,通过对训练样本使用K值不同的K近邻算法进行初步分类,同一数据会得到多个不同的初步分类结果集;然后将初步分类结果集作为BP神经网络的输入,再对BP神经网络进行训练分类。在多个数据集上的实验表明,基于BP神经网络决策的K近邻改进算法降低了K值对算法精度的影响,同时极大地提高了分类的准确率。
路敦利宁芊臧军
关键词:K近邻BP神经网络
基于马尔科夫链的平台生存任务模型与航路评估被引量:1
2018年
在地面雷达武器威胁环境里,不仅需要评估航路上飞行平台的有关生存和任务完成的概率,而且还要能度量不同航路的好坏;由于传统模型不能有效表达生存模型和任务模型,更不能有效统一生存模型与任务模型,为此建立了基于马尔科夫链的生存任务模型,并且在此模型的基础上引入代价来评估航路;最后的仿真结果表明,该方法有效刻画了生存率和任务完成率,能关注到完成任务且无伤害返回的概率,并且能有效度量航路的好坏。
李小兵周新志宁芊
关键词:飞行平台马尔科夫链
基于Markov模型及A~*算法的平台航路规划被引量:2
2018年
通过实验一种改进的A*算法,将平台执行任务时约束条件转化为生存代价问题。飞行时,对路径中的雷达、武器区域,采用未发现、发现、跟踪、对战、击中5种状态进行描述,根据飞行过程中每个状态之间的转移概率计算生存代价,与算法本身的适应度函数结合,设置新的适应度函数,从而在符合路径长度等约束条件下寻最优路径。实验结果最终表明,相对于传统算法,改进后算法搜索路径更优,且能实时获取平台状态。
张富才宁芊周新志
关键词:马尔科夫模型航路规划
雷达武器威胁下的飞行航路规划仿真研究被引量:1
2018年
飞行平台在雷达武器威胁环境里执行任务时,需预先规划一条全局最优航路,从而达到保证飞行平台不被击落且能完成任务的目的。一般航路规划方法只从生存或任务单个方面进行航路规划,并未考虑在雷达武器威胁环境里飞行平台的生存状态或任务完成状态的随机性,更重要的是未刻画状态之间的依赖关系,且状态固定不易扩展和适应新的环境。为了解决上述问题,提出了一种基于连续时间离散状态的马尔科夫链的生存任务模型,并设计了联合生存和任务的航路评估模型,保证了生存状态、任务状态以及威胁环境三方面的随机性和统一性。在此基础上使用一次指数平滑模型来改进的差分进化算法,实现了全局航路规划。仿真结果验证了生存任务模型与航路评估模型以及全局航路规划方法的可行性和有效性。
李小兵周新志赵成萍宁芊
关键词:航路规划马尔科夫链差分进化算法
基于GRASS的城市地下管线二三维可视化
2015年
设计并构建地下管线综合数据库,利用开源GIS平台GRASS的二维显示模块,读取数据库中存储的管线空间数据来生成并显示管线二维布局图,利用AutoCAD进行管线三维建模,然后运用GRASS的三维模块实现管线空间数据的三维可视化。为实现地下管线信息管理系统中的二、三维信息联动提供一种可行的解决方案,同时为运用开源GIS开发面向行业应用的三维信息管理系统提供一种技术路线与实践经验。
葛正宁芊
关键词:GRASS空间数据库地下管线
基于改进差分进化算法的多无人机航迹规划被引量:11
2020年
针对已知三维环境下的多无人机动态路径规划问题,在多无人机协同方面基于参考路径长度以及威胁距离进行任务点规划,并根据实际环境设定了约束函数和适应度函数。在航迹规划算法方面则采用改进差分进化算法,将种群基于种群个体的适应度均分为两个子种群,选择不同的变异策略。仿真验证结果显示,改进差分进化算法得到的规划路径在路径长度、适应度值优于传统差分进化算法,可以生成路径更短且适应度值更优的航迹。
徐瑞莲周新志宁芊
关键词:多无人机协同航迹规划差分进化算法
智慧化信息综合平台在水利管理中的应用
吉木乃县是新疆地表水资源最少的干旱贫水县,境内无大型河流湖泊,木斯岛冰山是吉木乃县唯一的水源地,随着全球气候变暖,吉木乃县将彻底失去赖以生存和发展的唯一水源地。传统的水利管理手段比较落后,劳动强度大,效率低,效益差,已不...
肖廷亭邵伦陈亮王成佳李冰源宁芊
关键词:水利管理人工智能互联网大数据
基于预训练深度强化学习的星地网络SDN部署策略
2023年
万物互联和天地一体化网络的趋势下,全球覆盖的卫星接入地面骨干网络将成为未来的热点。传统的由先验知识去部署SDN节点的方法已不再适用高速变动的星地网络。经过研究,给出一种基于预训练的深度确定性策略梯度(P⁃DDPG)的SDN节点部署方法,把高速变化的拓扑结构分成相对静止的拓扑结构。在传统深度强化学习的基础上,通过迁移预训练中的权重及经验缓冲池来提高Actor⁃Critic网络的学习效率,得出SDN节点部署策略。实验结果表明,P⁃DDPG算法可以有效地在星地网络拓扑变化之后给出SDN节点部署策略,提高网络整体的负载均衡水平。
王敏竹罗永华宁芊
关键词:负载均衡
基于AR和PSO_SVR的故障趋势预测被引量:1
2018年
针对机械设备产生的非线性、非平稳时间序列,首先使用自回归模型对非平稳数据进行平稳化处理并确定模型的阶数,再使用支持向量回归算法对平稳后的数据进行拟合,并使用粒子群算法优化支持向量回归算法参数;最后,将该模型用于滚动轴承的退化趋势预测,通过提取滚动轴承的时域和频域特征,以经过主成分析降维后的数据为基础进行趋势预测;将该模型预测的结果与单独使用自回归模型和支持向量机模型预测的结果进行对比,实验结果表明该模型预测的效果较好。
刘玉茹宁芊
关键词:自回归模型支持向量回归
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