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排序：展示方式：

卫星主动控温回路的设计模型与算法

李运泽,杨娟,宁献文,王晓明,石晓波

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 48-50

摘要：瞬态控温两种基本的控温模式下主动控温回路电加热器功率需求的计算表达式，给出了进行主动控温回路电加热器热功率设计计算的一般流程，较详细地分析了一个具体设计算例，为卫星主动控温回路设计计算提供了简便的计算模型和方法

关键词：卫星主动热控制主动控温回路模型与算法

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一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法 Research Article

闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1557-1573 doi: 10.1631/FITEE.2200515

摘要：然而，CNN性能很大程度上取决于其超参数，而为CNN配置合适的超参数通常面临着以下3个挑战：（1）不同类型CNN超参数的混合变量编码问题；（2）评估候选模型的昂贵计算成本问题；（3）确保搜索过程中收敛速率和模型性能问题针对上述问题，提出一种基于高斯过程（GP）和粒子群优化算法（PSO）的混合模型优化算法（GPPSO），用于自动搜索最优的CNN超参数配置。首先，设计一种新的编码方法高效编码CNN中不同类型的超参数。其次，提出一种混合代理辅助（HSA）模型降低评估候选模型的高计算成本。最后，设计一种新的激活函数改善模型性能并确保收敛速率。在图像分类基准数据集上进行了大量实验，验证GPPSO优于最先进的方法。以金属断口诊断为例，验证GPPSO算法在实际应用中的有效性。

关键词：卷积神经网络；高斯过程；混合模型；超参数优化；混合变量；粒子群优化

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网络设计问题的一种代理模型优化算法 Article

Meng LI, Xi LIN, Xi-qun CHEN

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1693-1704 doi: 10.1631/FITEE.1601403

摘要：尤其在考虑混合了连续变量与离散变量的决策变量时，得到的混合网络设计形式进一步增加了问题的难度。本文引入了一种代理模型优化算法，用以解决三种不同种类的网络设计问题，包括连续、离散与混合的情形。我们证明了提出的算法在解决连续网络设计问题时，能够确保“渐进完全收敛”的性质，即在给定足够长的计算时间时，算法能够以概率1收敛到全局最优解。为了展示本文提出的框架在实际问题中的表现，我们用大量的算例对比了代理模型算法与大量用于解决网络设计问题的经典算法、启发式算法的效果。结果表明，以效率与精确度而论，代理模型算法是其中最优秀之一，同时它还能够有效地解决超过20个变量的较大规模的问题。本文提出的代理模型优化框架也能够用于解决交通领域的其他优化问题。

关键词：网络设计问题；代理模型优化；交通规划；启发式算法

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基于深度Q学习网络与新训练算法的服务机器人主动物品检测模型 Research Article

刘少鹏,田国会,崔永成,邵旭阳

《信息与电子工程前沿（英文）》 2022年第23卷第11期页码 1673-1683 doi: 10.1631/FITEE.2200109

摘要：目前基于强化学习的AOD模型存在训练效率低和测试精度差的问题。因此，本文提出一种基于深度Q学习网络的AOD模型，并设计了一种新的模型训练算法。该模型旨在拟合各种动作Q值，包括状态空间、特征提取和多层感知机。与现有研究不同，本文针对所提AOD模型设计了一种基于记忆的训练算法，以提高模型训练效率和测试精度。实验结果表明所提方法优于其他同类方法，所设计的训练算法比原始训练算法更高效。

关键词：主动物品检测；深度Q学习网络；训练算法；服务机器人

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区间灰数表征与算法改进及其GM(1,1)模型应用研究

方志耕,刘思峰,陆芳,万军,刘斌

《中国工程科学》 2005年第7卷第2期页码 57-61

摘要：

针对目前区间灰数的表征和运算过程中存在着较为严重的问题，即：运算结果对灰数的灰度进行不必要的放大，造成信息的严重失真，笔者定义了标准区间灰数与第一和第二标准区间灰数的概念，分析了第一和第二标准区间灰数之间的关系，进一步设计了普通区间灰数与标准区间灰数之间的转换规则，提供了标准区间灰数之间的比较与运算法则，较好地解决了区间灰数之间的大小比较与运算问题。最后，将这一研究成果应用于基于区间数的GM (1, 1)模型预测问题，取得了良好的效果。

关键词：区间灰数标准区间灰数表征 GM(1 1)模型运算规则

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陈俊：机场场面自动化运行关键问题——模型和算法（2021年11月9日）

2022年01月06日

关键词：交通

遗传算法在工程爆破参数优化中的应用

许红涛,卢文波

《中国工程科学》 2005年第7卷第1期页码 76-80

摘要：以矿山爆破参数优化数学模型为例，采用遗传算法实现了爆破参数的优化。结果证实了利用遗传算法进行爆破参数优化的可行性与高效性，为求解该问题提供了一个有效的新途径。

关键词：工程爆破采矿优化数学模型非线性规划遗传算法

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基于神经网络与遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测研究

施式亮,伍爱友

《中国工程科学》 2009年第11卷第9期页码 91-96

摘要：

煤与瓦斯突出是煤矿地下开采过程中的一种动力现象，剧烈的动力效应可导致矿井重大的财产损失和人员伤亡，因此，实现煤与瓦斯突出的有效预测对煤炭工业安全生产具有重要意义文章以煤与瓦斯突出的自然条件及地质构造特征为基础，针对神经网络易陷入局部极小而引起预测指标权值分布不合理的缺陷，提出了基于神经网络和遗传算法耦合的煤与瓦斯突出区域预测模型，并进行了实例验证。研究结果证明了该模型的合理性，对煤矿实现煤与瓦斯突出区域的预测具有较大的指导价值。

关键词：煤与瓦斯突出区域预测神经网络遗传算法突出等值线

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基于知识库的知识发现（KDK）的结构模型与挖掘算法研究

杨炳儒,申江涛,陈泓婕

《中国工程科学》 2003年第5卷第6期页码 49-54

摘要：笔者的主要工作是：基于知识库中事实的KDK归纳结构、算法及其验证；基于知识库中规则的KDK归纳结构、算法及其验证。

关键词：基于知识库的知识发现卡尔纳普归纳逻辑科恩归纳逻辑假设评估

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基于修正模拟退火算法及溢出面积模型的固定边界布图规划 Article

De-xuan ZOU,Gai-ge WANG,Gai PAN,Hong-wei QI

《信息与电子工程前沿（英文）》 2016年第17卷第11期页码 1228-1244 doi: 10.1631/FITEE.1500386

摘要：第一，提出了一种修正模拟退火算法（Modified simulated annealing algorithm, MSA）。第二，设计了一种溢出面积模型来引导MSA寻找可行解，为精炼可行解节省了大量时间。另外，B*-tree是一种有效的布图规划表示法，它被用来执行MSA的扰动操作。与几种现有方法相比，本方法能够更有效地获得令人满意的目标函数值，它们与芯片面积、线长和固定边界约束有关。

关键词：固定边界布图规划；修正的模拟退火算法；全局搜索；溢出面积模型；B*-tree表示法

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基于机器学习算法的模型参数区域化方法在无测站流域径流模拟中的应用 Article

吴厚发, 张建云, 鲍振鑫, 王国庆, 王文圣, 杨艳青, 王婕

《工程（英文）》 2023年第28卷第9期页码 93-104 doi: 10.1016/j.eng.2021.12.014

摘要：参数区域化是应用最广泛的方法，但模型参数与流域特征间的非线性关系是参数区域化的主要障碍。采用6种回归模型分析SWAT模型参数与流域特征之间的定量关系，包括：线性回归方程(LR)、支持向量回归(SVR)、随机森林(RF)、K近邻(kNN)、决策树(DT)和径向基函数然后，利用其余37个供体流域构建拟合参数的回归模型，估算目标流域的模型参数，进行径流模拟。此外，本文也将基于相似性的区域化方法与基于回归分析的方法进行了对比。结果表明：基于支持向量回归(SVR)的区域化方法估计模型参数时径流模拟精度高。与传统的线性回归方法相比，机器学习算法处理非线性关系的能力突出，因而提高了无测站流域径流模拟的精度。不同区域化方法在湿润地区的表现比较接近，而机器学习算法的优势在干旱区更为明显。当研究区内含有嵌套流域时，由于流域密度高、空间距离短，此时采用基于相似性的区域化方法最好。

关键词：参数估计无测站流域区域化方法机器学习算法 SWAT模型