语音模式中基于启发式搜取的快速匹配算法

语音模式匹配是语音识别技术的关键步骤之一。本文介绍了如何运用SA算法实现语音模式的快速匹配的思想。SA算法与传统的动态时间弯变(DTW)算法相比较具有计算量大大减少而系统识别率几乎不降的特点。     

快速合并分类算法的优化

本文介绍一种改进的快速合并分类算法及其在微机上的实现。在用各种比较操作进行分类的算法中,著名的合并分类(Merge Sort)法的分类速度最快,但它要以较大的额外存贮空间为代价。本算法与合并分类法相比,速度更快,而需要的额外存贮空间却减少了50％～67％。实验结果表明,N在500～1500范围内,速度提高了4.7％～8.5％,所需的额外存贮空间减少了51.2％～65.9％。本算法已在IBM PC机上用BASIC语言实现,可把本程序作为一个子程序加以调用。     

正规基上的快速乘逆算法

根据有限域GF(2~m)上的正规基表示,本文提出一种新的快速乘逆算法。该算法把计算乘逆的复杂忭从O(m)降低到O(1/m)。     

基于PCC-LSTM模型的短期负荷预测方法

短期负荷预测是电网合理调度和平稳运行的基础。为提高短期负荷预测精度,提出了一种基于Pearson相关系数(PCC)和长短期记忆(LSTM)神经网络的短期负荷预测方法。该方法运用Pearson相关性分析对原始多维输入变量组成的时间序列进行相关性分析,选取与电力负荷数据相关性较大的影响因素作为输入量,实现原始数据的降维和选优;再通过LSTM神经网络结合Adam优化算法,对与电力负荷相关性较大的影响因素和负荷实际输出序列之间的非线性关系建立网络模型。以嘉捷BOX和重庆丽苑维景国际大酒店的负荷数据作为实际算例,并与Prophet、LSTNet、门控循环(GRU)神经网络模型方法进行对比。结果表明:所提PCC-LSTM模型预测精度均在91%以上,最高可达95.44%,有效提高了负荷预测的精度。      

冰雪天气下基于MFOA-KELM残差修正的跑道温度混合预测

道面温度短时精准预测是跑道积冰预警的关键因素之一, 为了解决单一机理预测模型随预测时间延长而造成误差累积的问题, 提出了一种冰雪天气下跑道温度混合预测方法。将跑道温度机理预测模型与核极限学习机(KELM)相结合, 建立一种数据驱动修正残差的跑道温度机理预测模型。针对果蝇优化算法(FOA)收敛速度慢、易陷入局部最小值的问题, 引入权值更新函数和距离扩充因子, 调整果蝇的全局寻优效果, 避免陷入局部极小值。利用改进的果蝇优化算法(MFOA)对KELM的正则化参数与核参数联合优化, 以冰雪天气下跑道温度实际数据为例, 建立基于改进果蝇优化核极限学习机(MFOA-KELM)的跑道温度混合预测模型, 并在不同时间尺度下对该混合预测模型进行仿真测试。实验结果表明:与单一机理预测模型相比, 当预测时长为120 min时, MFOA-KELM混合预测模型的平均绝对误差至少减小了61.43%, 在残差阈值为±0.5℃时, 平均预测准确率为91.25%。可见, MFOA-KELM混合预测模型具有更高的预测准确性, 研究结论显示该混合预测方法能够为机场跑道温度短时精准预测提供新思路。      

仿生偏振光定向算法及误差分析

基于标准大气偏振模型,研究了仿生偏振光定向原理,推导了当载体倾斜时的航向角计算方法,分析了各项误差源对航向角估计误差的影响。结果表明：若已知载体的水平角,可根据偏振角解算出载体航向角;引起定向误差的主要因素来自于仿生偏振光传感器误差和载体的水平角误差,太阳位置误差的因素可以忽略;当太阳高度角小于50°、载体水平角小于20°时,仿生偏振光定向的精度约等于偏振角的测量精度,即定向精度约为0.2°。     

基于RNP的A＊算法动态航路规划研究

介绍了A＊算法的基本思想,建立了基于RNP的航路模型,利用A＊算法对航路进行了优化,并利用MATLAB程序对航路进行了算法实现,得到了满意的结论。通过实例分析得出基于RNP的A＊算法对航路进行规划研究的可行性和有效性。在MATLAB环境下进行航路规划问题的A＊算法程序,能够利用其强大的运算能力,并且易于其他工具包结合进行算法仿真实现对其中参数进行优化研究。     

综合航电仿真测试系统关键技术研究

基于半实物仿真方法,对综合航电系统的仿真与测试技术进行研究。分析实时仿真计算机系统的组建,对其实时性能进行测试,并讨论了双内核实时操作系统用于半实物仿真系统的独特优势。对模型实时解算方法进行了研究,总结出具有重要工程应用价值的实时解算方法选取原则。最后对半实物仿真系统中的时间特性进行深入分析,对于时间精度、时间同步、累积时间误差等关键问题提出解决方案。     

关于BL-代数的implicative滤子的一些结果

通过研究BL-代数的implicative滤子的等价条件,得到了normal滤子与implicative滤子之间的关系,并给出了两个公开问题"一个normal滤子在什么合适条件下成为fantastic滤子?"和"在什么合适的条件下,normal滤子的拓展性成立?"结论成立的一种条件。     

基于连接关系稳定性的子装配体识别

产品装配序列规划问题是一个典型的组合优化问题,在求解过程中容易导致组合爆炸。通过将复杂的产品划分成一个个合理的子装配体,可以有效地解决装配序列规划搜索空间过大的问题。本文以产品连接关系图为基础,通过研究产品各个部件之间的连接关系,对连接关系的稳定性进行分类,基于连接关系稳定性建立权重连接关系图,进行子装配体的划分;同时,根据子装配体功能和结构的相似性,构造相似子装配体。本文所求得的子装配体具有较好的稳定性和均衡性。