论文部分内容阅读
多目标粒子群优化算法的研究及应用
【机 构】
：
北京化工大学
【出 处】
：
北京化工大学
【发表日期】
：
2021年01期
【基金项目】
：
其他文献
随着智能产业的持续发展和“互联网+”理念的不断深化,车辆的智能网联化将成为未来发展的趋势,而未来智能网联汽车的应用将极大的提升交通运输的效率与安全性。伴随着汽车网联化程度的提高,信息传输的准确性和实时性将变得越来越重要。因此,作为保障信息交互安全的车载无线通信系统的稳定是智能网联汽车发展的重要前提,那么对车载无线信道的特性进行研究就具有十分重要的意义。由于车载信道的时变非平稳性,使得一般的模型仿真
学位
调整能源结构,加强能源安全已成为全球关注的一个热点,其中风能作为一种可再生能源具有良好的发展前景。风速预测对风电场和电力系统的运行都具有重要意义,准确的风速预测可以有效地提高风电场在电力市场中的竞争能力,优化风电场运营成本并提高风力发电的可靠性。由于风速数据具有非线性、非平稳、波动性大的特点,导致实际风速预测值具有时变性且预测难度大。论文研究了基于宽度神经网络集成学习的风速预测方法,主要工作如下:
学位
在物联网中,嵌入式处理器受功耗、散热、成本等因素的限制而算力有限,但众多传感器数据需要实时滤波并上传,所以对复杂现场的非线性问题通常使用简单的线性方法进行处理,因而不能获得良好性能;同时,传统非线性方法因计算复杂、不能满足实时化要求而鲜有采用。针对以上问题,结合项目实际,论文从理论上提出了一种稀疏核自适应滤波器的实时化策略,并通过实物测试验证了该策略的有效性。论文主要研究工作如下:针对嵌入式设备特
学位
准确、稳定与实时的道路场景理解是无人驾驶系统安全运行的保障,而目标检测和语义分割是实现实例级和像素级理解的必经之路。然而,受雾霾天气等外界环境因素和道路场景中类别多样性等内部因素的影响,理解难度大幅提升。为提高无人驾驶中道路场景理解算法的准确率和实时性,本文进行了如下研究:首先,研究了道路场景图像去雾预处理算法。以AOD-Net去雾算法为基础,针对其提取的去雾特征难以满足高分辨率道路图像的问题,提
学位
外骨骼可以为穿戴者提供身体支撑、保护、助力等辅助作用。穿戴者肌肉活动与外骨骼助力间的适应问题,是人机协作过程中的技术难题。本文以踝关节外骨骼为例,研究直立抗扰任务下的人机协作机制,探索简单任务下外骨骼人机协作控制的一般规律。研究工作包括以下3个方面:(1)设计面向直立抗扰的踝关节外骨骼。基于直立抗扰下人体平衡机理,建立踝关节力矩模型;通过“沙袋撞击”实验研究直立抗扰下人体踝关节运动特性,提供机械设
学位
人体可以快速感知并成功地抓取形状各异、摆放方式任意的各种物体,但同样的任务对于机器人而言,非常困难。本文针对日常生活中常见的物品,根据抓取位姿五维参数,设计基于卷积神经网络的抓取位姿检测模型,并基于UR5机械臂和Kinect相机搭建实际抓取平台,开展相应的抓取实验,验证检测模型的有效性。本文主要从以下几个方面展开研究:讨论Cornell数据集中标注抓取框的特点,分析二维抓取位姿的五维参数表示法,并
学位
该文论述较为流行的PROFIBUS现场总线技术,针对PROFIBUS系列产品中的一种现场总线PROFIBUS-DP进行了研究,并研制了PROFIBUS-DP现场总线从站通信接口,目的是为了解决直流开关电源的网络化管理及其远程控制和操作.论文首先介绍了现场总线技术的概况和常用的现场总线标准,接着从网络通信模型的角度论述了PROFIBUS现场总线技术与其他常用的现场总线技术,然后详细介绍PROFIBU
学位