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[IEEE 2018年第19届青年专家微纳米技术与电子器件国际会议(EDM) - 俄罗斯阿尔泰共和国埃尔拉戈尔 (2018.6.29-2018.7.3)] 2018年第19届青年专家微纳米技术与电子器件国际会议(EDM) - 在揭示航天器自主导航系统PCB总线串扰传播最坏情况效应时遗传算法与进化策略的应用
摘要： 强调了遗传算法（GA）和进化策略（ES）在研究自主导航系统（ANS）印刷电路板（PCB）总线中超短脉冲峰值电压时的重要性。对梯形超短脉冲沿PCB总线导体的传播进行了优化，通过最大化预设点处最大串扰幅度的标准实现优化。采用两种方法进行优化并对比其结果：进化策略优化以300皮秒为初始解运行20次；遗传算法优化设置参数为染色体数量5/10、种群数量5/7/10/15、变异系数0.1、交叉系数0.5，共运行10次。经ES与GA优化后，分别检测到有源导体中串扰最大值达到稳态水平的32%和78%，并完成定位。
关键词： 进化策略，印刷电路板，超短脉冲，遗传算法，优化，峰值电压
更新于2025-09-04 15:30:14
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基于近红外光谱技术的玉米秸秆酸性洗涤纤维含量快速预测
摘要： 玉米秸秆酸性洗涤纤维（ADF）含量的预测依赖于精确数据和合适的分析方法。本文通过关键参数优选及偏最小二乘回归（PLSR）与反向传播神经网络（BPNN）的结合，建立了快速获取ADF含量的最优PLSR-BPNN模型。采用马氏距离（MD）作为识别和剔除异常值的工具，并基于相关系数法（CC）提取的特征波段进行主成分分析（PCA），选取主成分（PCs）进一步压缩波段数据以获得少量特征波长。结果表明，基于筛选出的10个波长建立的PLSR校正模型性能最佳，测试集的相关系数（R2）、预测均方根误差（RMSEP）、剩余预测偏差（RPD）和相对标准偏差（RSD）依次为0.9936、0.3765、12.5869和0.0087。此外，引入BPNN以降低PLSR模型的非线性回归残差，并采用遗传算法（GA）避免网络陷入局部极小值。当RMSEP降至最小值0.2181时，PLSR-BPNN模型性能进一步提升至最优水平。外部验证结果显示，该模型的R2、RMSEP、RPD和RSD分别为0.9856、0.4590、8.3264和0.0110，展现出最佳预测性能。因此，结合近红外光谱技术的上述方法可用于测定玉米秸秆ADF含量。
关键词： 主成分分析，玉米秸秆，酸性洗涤纤维，反向传播神经网络，遗传算法，偏最小二乘回归
更新于2025-09-04 15:30:14
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基于Levenberg-Marquardt算法的光伏组件增强型动态建模
摘要： 本文提出了一种基于自动参数提取的光伏电池/组件改进动态建模方法。为清晰起见，本研究对比了三种模型：单二极管模型(SDM)、双二极管模型(DDM)以及桑迪亚国家实验室开发的经验模型(SANDIA)。在SDM和DDM中直接采用标称参数或制造商提供的二极管饱和电流I0与光生电流Iph参数值，可能因工况条件和使用寿命差异导致显著误差。因此这些参数可作为模型可调参数，通过自动参数提取算法进行优化。此外，基于静态提取法（固定辐照度和温度）获得的Rs、Rsh和n等参数，在变辐照度与温度条件下表现欠佳，需采用动态调整方法优化。研究首先采用遗传算法(GA)对SDM和DDM进行静态参数提取作为第一阶段；随后运用Levenberg-Marquardt算法(LMA)进行动态参数提取，以调整文献/制造商提供的标称参数及静态法获取的参数。该方法将光伏组件与MPPT视为具有动态输入（辐照度与温度）和输出（Impp、Vmpp、Pmpp）的统一系统，通过最小化实测与模拟输出的误差实现优化。通过不同气象条件及户外实测数据对比验证，改进模型在动态LMA模型、标称参数模型及静态GA参数模型中展现出更优的实际数据吻合度。
关键词： 光伏组件，遗传算法（GA），动态参数提取，静态参数提取，勒文伯格-马夸尔特（LM）
更新于2025-09-04 15:30:14