基于有限时间一致性的自主移动多智能体分布式合围点部署标题：基于有限时间一致性的自主移动多智能体分布式合围点部署摘要：近年来，多智能体系统在各种领域中得到了广泛应用。其中，自主移动多智能体系统的研究引起了越来越多的关注。在自主移动多智能体系统中，分布式合围点部署问题是一个重要的研究方向。本文提出了一种基于有限时间一致性的方法，以解决自主移动多智能体分布式合围点部署问题。实验结果表明，该方法能够有效地实现智能体在有限时间内收敛到目标位置，并具有较好的鲁棒性和去中心化特性。关键词：自主移动多智能体、分布式合围点

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2024-12-05

基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法摘要：在岩石工程中，对砂岩破裂过程的预测具有重要的意义。本文提出了一种基于改进VMD和GA-BP神经网络的砂岩破裂过程预测方法。首先，利用改进VMD方法对砂岩产生的振动信号进行分解，得到一系列固有模态函数（IMF）。然后，根据IMF的能量特征，提取了一系列与破裂过程相关的特征。接着，运用遗传算法（GA）优化BP神经网络的结构及其参数，建立了砂岩破裂过程预测模型。最后，通过实际案例验证了所提出方法

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2024-12-05

基于无线供能反向散射通信系统安全性的稳健机会约束优化算法设计基于无线供能反向散射通信系统安全性的稳健机会约束优化算法设计摘要：随着无线供能技术的快速发展，反向散射通信系统作为一种能够实现大规模物联网通信的低功耗技术，受到了广泛关注。然而，由于无线供能反向散射通信系统存在着安全性问题，如信息泄露、数据攻击等，为了提高系统的安全性和稳定性，本文设计了一种基于稳健机会约束优化算法的安全性优化方法。关键词：无线供能、反向散射、安全性、稳健机会约束优化算法引言反向散射通信是一种新型的无线通信技术，它利用了无线供能技

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2024-12-05

基于消息传输率的时延容忍网络路由标题:基于消息传输率的时延容忍网络路由摘要:时延容忍网络是一种特殊的网络环境，其中消息在传输过程中可能会遭受不确定的延迟。时延容忍网络路由是为了最大限度地减少消息传输中的延迟，并确保网络性能的关键因素。本论文将探讨基于消息传输率的时延容忍网络路由的原理、技术和应用，并展示其在实际网络中的优势与应用前景。引言:随着互联网的飞速发展和信息传输的需求不断增长，时延容忍网络的重要性越来越受到关注。在时延容忍网络中，消息传输的延迟是一个普遍存在且不可避免的问题。为了提高网络性能并适应

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基于改进WOA-BP神经网络的水电机组ADC效能评估基于改进WOA-BP神经网络的水电机组ADC效能评估摘要：随着能源需求的不断增长，高效能的水电机组自动调节控制（ADC）系统对于实现稳定可靠的能源供应至关重要。本文提出了一种基于改进鲸鱼优化算法（WOA）和BP神经网络的水电机组ADC效能评估方法。该方法通过建立神经网络模型，通过改进WOA算法优化神经网络的权重和阈值参数，实现了对ADC系统的全面评估。实验结果表明，该方法在提高ADC系统性能方面具有较好的效果，并且能够有效降低计算复杂度和提高算法收敛性。

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基于径向基函数神经网络和NSGA-Ⅱ的气保焊工艺多目标优化气体保护焊接是一种常用的金属加工技术，其在制造行业中得到广泛应用。然而在气保焊工艺优化过程中，通常需要考虑多个因素，如焊缝质量、生产效率、成本、能源消耗等多个指标，而且这些指标之间可能存在着矛盾和冲突。因此，在实际应用中，一个良好的多目标优化算法会对气保焊的质量和经济效益做出较大的贡献。本文将基于径向基函数神经网络和NSGA-Ⅱ的气保焊工艺多目标优化进行研究。首先，我们将对气保焊在制造行业中的应用进行介绍，并探讨其在生产中存在的问题和挑战。其次，我

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2024-12-05

基于正则化的函数连接神经网络研究及其复杂化工过程建模应用AbstractFunction-connectionneuralnetwork(FCNN)isapowerfultoolformodelingcomplexsystemsandpredictingtheirbehaviors.Inthispaper,weinvestigatetheuseofFCNNwithregularizationformodelingcomplexchemicalprocesses.WedemonstratehowFCNNim

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基于异构多核的超高清视频无线传输方法基于异构多核的超高清视频无线传输方法摘要：随着无线通信技术的快速发展和超高清视频的普及应用，无线传输超高清视频成为当前研究的热点之一。本论文提出了一种基于异构多核的超高清视频无线传输方法。通过利用异构多核处理器的并行计算能力和高性能的无线通信技术，实现了超高清视频的实时传输。关键词：异构多核，超高清视频，无线传输，并行计算，实时传输一、引言随着高清视频技术的快速发展和广泛应用，人们对超高清视频的需求也越来越大。然而，由于超高清视频的数据量巨大，传输过程中往往会面临着带宽

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基于形变卷积神经网络的行为识别基于形变卷积神经网络的行为识别摘要：近年来，随着深度学习的发展，形变卷积神经网络（DeformableConvolutionalNeuralNetwork，DCNN）在图像识别领域取得了突破性的进展。行为识别作为图像识别领域的一个重要研究方向，对于实现智能视频监控、智能驾驶等应用具有重要意义。本文提出了一种基于形变卷积神经网络的行为识别方法，并在公开数据集上进行了实验验证。实验结果表明，该方法具有较高的识别准确率和鲁棒性。关键词：形变卷积神经网络；深度学习；行为识别；图像识别

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2024-12-05

基于快速双分支密集连接网络和双注意力机制的高光谱图像分类摘要：高光谱图像分类是遥感图像处理中的重要任务之一。本文提出了一种基于快速双分支密集连接网络和双注意力机制的高光谱图像分类方法。首先，通过使用密集连接网络（DenseNet）提取高光谱图像的特征表示。然后，利用双分支结构提取高光谱图像的空间和谱域特征。接下来，引入了一种自适应加权双注意力机制，用于进一步提升分类性能。最后，通过大量实验验证了本文方法的有效性。引言：高光谱图像是一种具有丰富光谱信息的遥感数据，对于物体分类和地物分析具有重要作用。然而，高

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基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时智能检测基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时智能检测摘要：近年来，配网杆塔倾倒事故频发，对电网的稳定运行和人民生命财产安全造成了严重威胁。本论文提出了一种基于改进YOLO-ResNet混合神经网络的配网杆塔倾倒实时智能检测方法。该方法结合了YOLO的实时性和ResNet的检测精度，能够有效地检测配网杆塔倾倒的情况，并实时提供告警信息，以便及时采取措施避免事故发生。实验证明，该方法在配网杆塔倾倒检测方面具有较高的准确性和实时

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基于时间序列与混合核函数SA-SVR的滑坡位移预测模型研究基于时间序列与混合核函数SA-SVR的滑坡位移预测模型研究摘要：滑坡是一种常见的自然灾害，对人们的生命财产和生态环境造成了巨大威胁。准确预测滑坡的位移变化对于及时采取防护和救灾措施至关重要。本文基于时间序列和混合核函数SA-SVR（SineandArc-SineSupportVectorRegression）提出了一种滑坡位移预测模型。首先，利用时间序列分析方法对滑坡位移数据进行分解和预测，得到基本趋势和周期变化。然后，采用SA-SVR模型对残差进

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基于数据样本方差的正交频分复用水声通信多普勒频移估计方法基于数据样本方差的正交频分复用水声通信多普勒频移估计方法摘要：正交频分复用（OFDM）是一种用于水声通信系统的关键技术，它能够有效地抵抗多径效应和频率选择性衰落。然而，水声信道中存在着多普勒频移效应，其导致OFDM系统的性能下降。因此，准确估计多普勒频移是很重要的。本文基于数据样本方差的思想，提出了一种多普勒频移估计方法，该方法能够有效地估计水声信道中的多普勒频移，提高OFDM水声通信系统的性能。1.引言水声通信作为一种重要的通信方式，在海洋领域有着

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2024-12-05

基于混合神经网络的Android软件缺陷精准预测研究摘要当今社会，移动应用软件已经成为人们生活工作的重要工具。然而，由于缺陷的存在，这些软件可能会出现各种问题，如崩溃、卡顿、数据泄露等。因此，准确地预测和识别软件缺陷变得至关重要。本文基于混合神经网络模型，研究了Android软件缺陷的精准预测方法。首先，本文对Android软件缺陷进行了全面的研究和分析。通过对现有的文献进行调研，分析了软件开发过程中可能发生的缺陷类型和原因，并总结了常见的软件缺陷模式。同时，本文还研究了缺陷预测的重要性和现有方法的不足之

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基于深神经网络的线性回波抵消与不完全传递函数的凸重构深神经网络在各个领域都有着广泛的应用，其中之一就是在信号处理中的线性回波抵消。线性回波抵消是一种有效的信号处理技术，可以消除影响信号质量的回波干扰，使得声波或电波信号得到更加精确和可靠的处理结果。然而，线性回波抵消中常常存在着不完全传递函数的问题，这使得传统的方法难以有效地去除回波干扰。为了解决这一问题，基于深神经网络的线性回波抵消与不完全传递函数的凸重构成为了一个有效的研究方向。首先，我们需要了解线性回波抵消的基本原理。在声波或电波信号传输中，会出现反

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基于改进神经网络和能量守恒法的热电联产机组发电量计算引言随着能源需求不断增加，热电联产技术的应用越来越广泛。热电联产是一种将废弃热能转化为电能的有效方式，它可以显著提高能源利用率，减少对环境的影响。在热电联产机组中，发电量是一个非常重要的指标，因为它直接影响能源的生产和使用效率。因此，研究提高热电联产机组的发电量具有非常重要的意义。本文将介绍一种新的方法来计算热电联产机组的发电量。该方法基于改进神经网络和能量守恒法。通过对该方法的介绍，可以更好地了解热电联产机组的发电量计算方法。方法改进神经网络神经网络是

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基于残差网络的自动调制识别一、引言自动调制识别是无线通信领域的重要研究领域之一。它可以判断调制信号的种类和对其进行分类，比如对于无线电通信系统而言，自动调制识别可以用于方便地识别网络中的数据流，为无线电用户提供更好的服务体验。近年来，由于深度学习算法的出现和发展，自动调制识别取得了很大的进展，其中基于残差网络的自动调制识别已经得到了广泛关注。本文将介绍残差网络的基本原理、自动调制识别的研究背景和现状，以及使用残差网络进行自动调制识别的研究进展和未来发展方向。二、残差网络的基本原理残差网络起源于2015年的

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基于深度卷积神经网络的层次多任务服装分类深度卷积神经网络（DeepConvolutionalNeuralNetwork，简称DCNN）是一种广泛应用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域的深度学习模型。在服装分类领域，深度卷积神经网络也取得了显著的成果。在本文中，我们着重介绍一种基于深度卷积神经网络的层次多任务服装分类方法。一、背景随着互联网和电商的发展，越来越多的人开始购物。而购物过程中，人们需要通过图像来识别想要购买的服装。为了提供更好的服务质量，电商平台需要准确地识别并分类服装。传统的基于规则或特

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基于改进双向GABP神经网络的电力负荷缺失数据补全方法基于改进双向GABP神经网络的电力负荷缺失数据补全方法摘要：电力负荷数据是电力系统经济调度和能源管理的重要依据。然而，由于各种不可预测的因素，电力负荷数据中常常存在数据缺失的情况，这给电力负荷的预测和调度带来了一定的困难。因此，对电力负荷缺失数据进行补全具有重要的研究意义。本文提出了一种基于改进双向GABP神经网络的电力负荷缺失数据补全方法，该方法通过引入双向GABP神经网络和改进的训练算法，有效地提高了数据补全的准确性和效率。实验结果表明，该方法在电

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基于无线传输的DTMB节目信息数据集中回传监测平台设计与实现基于无线传输的DTMB节目信息数据集中回传监测平台设计与实现摘要：DTMB（DigitalTerrestrialMultimediaBroadcast）是一种采用OFDM（OrthogonalFrequencyDivisionMultiplexing）调制技术的无线数字电视广播系统。为了保证DTMB的服务质量和频道节目的信息可靠性，本论文设计并实现了一个基于无线传输的DTMB节目信息数据集中回传监测平台。该平台可以监测广播信号的传输质量指标，并及

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