计及需求响应以及热电联产的多微网联合调度.rar

基于SVM进行特征选择。利用了凸优化方法。

通过ADS软件进行微带滤波器的设计，同时采用ADS软件的优化方法，对微带滤波器进行优化。最后采用后仿真验证结果是否正确。山国武技文在线微带滤波器设计集中参数向微带分布参数的转变在微波电路中,微带传输线其实就是个分布参教电路,常用微带结构来模拟集总元件咆感和电容,以实现所需的微波电路。我们利用平行耦合线构成的倒置转换器电路来实现电路中谐振电路的并联耦合,图经变换后的电路如图为只含并联电感的低通原型,反之对图可变换成只有串联电感的低迸原型c,Pant"21+11图只含一种元件的低通原型根据分段待输入阻抗导纳等效法得出由低通原型滤波器得到变形低通原型滤波器后,再利用带通滤波器与低通原型的频率变換关系,将变形低通电路中的并联电容或串联电感变换成带通滤波器的并联谐振电路或串联谐振电路如图所示,便构成了微波带通滤波器的等效电路。5图含倒置转换器电路的等效低通原型滤波器显然,用半波长来代替谐振电路,再通过微带间的耦合,即转换器,来实现微带带通滤波器微带滤波器实例微带滤波器的指标为:通带频率通带内波纹指数为,阻带边频±外衰减大于。则为我们根据式得具有波纹的阶切比雪夫滤波器的元件参数为再利用公式计算出奇偶模特性阻抗得计算结果如表。山国武技文在线表奇偶模特性阻抗值0213604]6062950.(417548000031824846516400318200417548.00521802136041.606295这样,可以利用软什如图来计算微带尺寸。a LineCalc/unt itedMSUB DEFAULIompohert arameters48460150247381900模块通过上面计算,即可设计出微带结构带电路,结构如图中结构所示。仿真优化上面计算出米的微带尺寸是非常不精确的,图是对其尺寸的仿真,对可以看出仿真出来的通带中心频率与设计频率有很大差别,中心频率偏移到这是由上面一系列的计算而导致的误差所造成的。为此,我们要借助软什对其优化。山国利技记文在线eq图传输、反射系数曲线中优化电路如图,因为单位耦合微带线主要有三个因素即长度,宽度,和距离。要想调整其中心频率,我们可以改变参数来进行优化,对于和,相对来说影响不大网【"[中口T468490p4t0LdIL-1. 0[HeH I mmd luI0自M|zHHE 0:H03; Thi759rm0887253mrl=mn3650mmPTIMH=[.984422 mHms-0681963 n L=xI mmm式arae="$式a="世m的时aan会"P东mh式 ancekartes"sP1seeC〓Pn才r=y图优化电烙结构进行多次优化后达到了我们所需要的效果,相关传输系数和反射系数,以及群延时分别如图所示山国武技文在线增四(a feq, GHz(b) req, GHz图参数及群延时由优化后的原理图生成的版图如图所示。接下来我们还可以对电跻版图进行矩量法仿真图微带版图这种版图的仿真是采用矩量法直接对电磁场进行计算得出的可将其仿真作为对原理图设计的验证。但有时版图仿真结果与原理图仿真结果还是存在差异那就得回到上一步对结构参数再次进行优化直到版图仿真结果满意如图所示。201c0图微带版图仿真曲线()山国武技文在线结语利用软件来设计微带带通滤波器使设计的工作量大大减少,并且能够提高精度和效率降低成本。但要设计出高性能的微带带通滤波器还需考虑更多的因素。总之,利用软件来设计给设计者带来了方便。参考文献杨爱琴,李小平滤波器的发展与展望电子科技,清华人学《徽带电路》编写组微带电路。北京:人民邽电出版社,。

包括标准路面谱频域和时域代码，以及基于Simulink搭建的滤波白噪声模型，并对采集的数据进行拟合得到的路面谱频域和时域，并与标准对比的代码，还对matlab与excel数据导入导出作部分介绍

Pyramid Solutions公司的Ethernet/IP Scanner 工具，包括：EtIPScanner.dll以及相关说明文档，非常完整，值得收藏

百度文库没有积分怎么下载？这里向你推荐一款免积分就能下载百度文库的软件，不仅可以自由下载百度的文档资料，也通吃豆丁、畅享网、mbalib、hp009、mab.book118等文库的文档资料。让你无需帐号和积分就能下载百度文库和豆丁文库的文档资料，下载的文档可自动转换为高清晰PDF文档。

张力军翻译的第五版数字通信中文版ppt，含绝大多数章节，内容详实，可用于制导教学或做研究生辅助学习资料，便于理解

室内定位系统ZEE，是mobicom 2013做的最好的一篇的论文,ppt是我对这篇论文的详细介绍。

解决System.Data.SQLite兼容32位和64位问题，包含vc++运行时环境将当前说明文档的目录下的x64、x86目录和System.Data.SQLite.dll文件复制到您的应用程序根目录中（注意更新引用）。如果是WEB网站，则复制到Bin目录下即可，发布时，也注意x64和x86一起打包发布注意，当前的System.Data.SQLite.dll是完全的托管代码，不是混合程序集，文件大小为两百多KB，如果你使用的是八百多KB以上的，说明你使用的是混合程序集，混合程序集是指定的处理器架构的，无法在不同架构下使用

数字图像处理第三版中文答案冈萨雷斯，帮助你学习数字图像处理，解答数字图像处理课后习题

提出了一种利用Pareto支配来求解多目标优化问题的自适应和声搜索算法（MOSAHS）。该算法利用外部种群来保存非支配解，为了保持非支配解的多样性，提出了一种基于拥挤度的删除策略，这个策略能较好地度量个体的拥挤程度。用5个标准测试函数对其进行测试，并与其他多目标优化算法相比较。实验结果表明，与其他的算法相比，提出的算法在逼近性和均匀性两方面都有很好的表现，是一种有效的多目标和声搜索算法。102011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用HMS;(4)和声记忆保留概率HMCR的上下界;(5)音调调节其中,n为所得解的个数,d1为第个解对应目标向量与其最近概率PAR的上下界;(6)最大迭代次数M。的目标向量之间的距离,d为d的平均距离。SP=0表示算步骤2初始化和声记忆库。法所得的解均匀的分布在 Pareto前沿。该指标反映算法所得步骤3产生新解。每次可以通过三种机理产生一个新解分布的均匀程度。解。(1)保留和声记忆库中的分量:(2)随机选择产生;(3)对多样性指标:将算法获得的所有非劣解按某个目标函数(1)、(2)中某些分量进行微调扰动产生。每次产生M个新个体。值的大小有序地分布在目标空间上,h为相邻两点间的距离,步骤4外部种群的更新。从记忆库租新个体中找出非支h为h的平均值,b,b分别为算法获得的边界解与相应极端配解放在外部种群中,计算外部种群的支配关系删除支配解之间的距离,则多样性指标△为解,把非支配解侏留在外部种群中。若外部种群中非支配解的数目超过外部种群规模,则删除多余的个体,每次仅删除hy+h,+∑|h-b(8)个,直到达到外部种群的规模。h,+h1+(n-1h步骤5更新记忆库。计算记忆库和新产生的个体的序极端解指某一目标函数值最大而其他目标函数值最小的并将其按照从大到小的顺序进行排列,前HMS个个体作为新解。n为非劣解的个数。当算法获得的非劣解完全均匀的分的记忆库,进入下一次进化布在均衡面上,h=0,h1=0,所有的h=h,这时△=0。因步骤6判断是否满足终止条件,若满足,则停止迭代,输此,A指标反映非劣解能否均匀的分布在整个均衡面上。出 Pareto最优解集,否则,返回步骤3。4.2数值结果334算法分析为了验证本文提出的算法的有效性,本文采用具有不同由亍和声搜索算法主要是基于邻域搜素的,初始解的好 Pareto前沿的几个典型函数进行仿真实验测试。测试函数坏对搜索的性能影响很大。和声搜索算法可以随机产生初始ZDT1、ZDT2、ZDT3、ZDI4、ZDT6是二维目标函数。由于处理解,也可以通过使用其他的启发式算法或其他方法产生较好多目标优化问题的和声搜索算法还不是很多,所以本文仅与的初始解。和声记忆库HM的大小M是和声搜索算法的种和声搜索算法 IMOHS相比,然后与4种多目标优化算法个重要参数,和声搜索算法之所以具有更强的全局搜索能力,相比,测试结果见表1-表4很大程度上依赖于HM的存在,一般来说,M越大,找到仝局表1MOHS和 MOSAHS的G表2 IMOHS和 MOSAHS的sP最优区域的能力越强。但是随着M的増人,计算量将会变IMOHSMOSAHSIMOHSMOSAHS4大,从而影响到最终搜索到最优解的速度。和声保图概率Dm1781420241-01Dm11433D031.0OE-350100E-0055.3E-36.5328E-004HMCR是和声搜索算法的另一个重要参数,其取值范围是0到5.39-42.1293L-0043.3E-30.0059之间,它决定每次迭代过程中新解产生的方式。在和声搜索ZDT2ZDT224E-48.8573E-0052.4E-35.9104E-004算法中,因新解产生时每个变量都依赖于HMCR,故HMCRDT39.80E-465670E-004ZDT32.|B-20.0077应取较大的值,通常HMCR的值在0.8到1.0之间。音调调节1.7OE-324699E-00529E-28.5088E-004率PAR在和声搜索中起控制局部搜索的作用,它可使搜索逃表3儿种多目标优化算法的GD离局部最优,其值一般取0.1到0.5之间。NSGA-IISPEA2MOPSOIOSADE MOSAHS1.3437E-33.8175E-31.8564E-11.2485E-329624EZITI14078E-449142E-37.7429E-297574E-550100E-0054数值实验9.8112E-48.6104E-352428E-19.8051E-42.1293E-004ZDT241算法性能的评价指标6.4138E-42.5973E-32.9699E-149107E-58.8573E-005多目标优化问题的解质量评价主要集中在所求得的解与2.4783E-397165E-34.3418E-2.1620E-36.5670E-004ZDT31.2746F-45.2305F-364880E-219962F-42.4699E-005理论最优值之间的差距,以及求得的解的分散程度和多样性,5.1635E-29.2512E12010E-349244E-004这里采用由 Van veldhuizen和 Lamont在1998年提出来的世ZDT413281E-34.282lE-18.3745E-549411E-005代距离( Generational Distance,GD)来衡量所求解与理论解75-21.909-252103E-22656-31190-004ZDT6之间的差距,世代距离被定义为如下形式:60797E-31.3994E-32.4963E-21.0967E-48.0065E-006表4儿种多目标优化算法的AGD=NSGA-IISPEA2MOPSO MOSADE MOSAHS0.504290.296440.2038050.131950.4063其中,n为最优解数目,d,为所求得第i个个体在目标空间与理ZDTI3.9251E-21.0850E-116956E-25.692lE-300219论 Pareto最优前沿的最小欧氏距离。世代距离GD越小,算法0.487750.505170.2880260.120990.3764ZDT2逼近 Pareto最优解集的程度越妤,当所得到的解刚好和从最优2.7686E-21.8356E-11.7580E-279444E-300359前端取得的点重合时,GD=0。0.590250.503100.6177960.437830.6388ZDT33.0439E-29.7283E-23.5019E-28.0801E-300103解的分散程度用下式来度量0.375240.727660.3235490.118270441ZDT42.4448E-25.515-13.2953E-25.869E-30.0227SP=n-/~(d-d1)0.486ll0.296441.1232580.1331904325(7)ZDT63.6054E-21.0850E-11.731E-19.8303E-300363InInj∈(1,n)②/(x)-/1(),=1,2,…,n,i≠其中表1、表2中MOHS算法的数据来源于文献5],和o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net陈莹珍,高岳林:多目标自适应和声搜索算法2011,47(31)0.900.80.80.60.70.70.40.60.60.20.30.20.40.10.10.800.10.20.30.40.50.60.70.80.91.000.10.20.3040.50.60.70.80.91.000.10.20.30.40.50.60.70.80.9图1ZDT1图2ZDT2图3ZDT3声记忆库的规模为10,和声保留概率的上下界HMCR==0.95,5总结HMCR=0.85,音调调节概率的上下界PAR、=0.2,PAR=本文将和声搜索算法应用于多目标优化问题的求解,提0.15,最大迭代次数为1000.为了消除实验中的随机性,并进出了一种新的基于拥挤度的多目标和声搜索算法 MOSAHS。行算法性能指标评价,对每个测试函数均重复计算10次。表3、该算法利用单个解与解之间的距离以及单个解与整体解之间表4中 NSGA-II,SPEA2, MOPSO, MOSADE的数据,来源于文的距离,删除种群中的个体,并利用序来更新和声记忆库。数献[161。对丁本文提出的多目标和声搜素算法 MOSAHS,和值实验数据表明,提出的算法在逼近性和多样性两方面都有声保留概率的上下界分别为095085,音调调节概率的上下界很好的表现是一种有效的多目标和声搜索算法。然而,和声分别为0.2、0.15,和声记忆库的规模为10,外部种群的规模为搜索算法和其他群智能算法一样,收敛性的理论证明很困难100,最大迭代次数为10000,算法运行10次。有待进一步的深入研究。表1中上行表示算法收敛度指标GD的平均值,下行表示GiD的标准方差;表2中上行表示分散度指标SP的平均值,下参考文献:行表示SP的标准方差;表3中上行表示算法收敛度指标GD的 Schaffer J D Multiple objective optimization with vector evaluat-平均值,下行表示GD的标准方差;表4中上行表示多样性指ed genetic algorithms[C]//Proceedings of the lst IEEE International Conference on Genetic Algorithms. Lawrence Erlbaum标Δ的平均值,下行表示多样性指标△的标准方差。1985:93-100从表1、表2可以看出本文提出的算法 MOSAHS在收敛(2]HomJ, Nafpliotis N, Goldberg D E A niched Pareto genetic al度和分散度上均优于 IMOHS;从表3、表4可以看出,与NSgorithm for multi-objective optimization[C],Proceedings of thGA- SPEA2、 MOPSO、 MOSADE算法相比,本文提出算法Ist IEEE Conference on Evolutionary Computation, PiscatawMOSAHS的收敛性优于前面四种算法,在多样性方面,与NS994.1:82-87GA- I SPEA2算法相当,此 MOPSO、 MOSADE算法稍差。[3] Srinivas N, Deb KMulti-objective function optimization using图1~图5是本文提出的算法( MOSAHS)对ZDT1,ZDT2non-dominated sorting genetic algorithms[J]. Evolutionary CompuZDT3,ZDT4,ZDT6的函数图像。tation,l994,2(3):221-248[4] Deb K, Pratap A, Agarwal S, et al. A fast and elitist multi-objective genetic algorithm: NSGA-IIJ.IEEE Transactions on Evolu0.8tionary Computation, 2002, 6(2): 182-1970.7[5] Zitzlcr E, Thiclc L Multi-objcctivc evolutionary algorithms: a0.6comparative case study and the strength parel approach0.5IEEE Transactions on Evolutionary Computation, 1999, 3(4)0.40.2[6 Zitzler E, Thiele L SPEA2: improving the strength pareto evolu-0.1ionary algorithm for multi-objcctivc optimization[R].Rcscarch00.10.20.3040.50.60.7080.91.0JrL,2001[7 Knowles J, Corne D The pareto archived evolutionary strategy图4ZDT4A new baseline algorithm for multi-objective optimization[C]//1.0Proceedings of the Conference on Evolutionary Computation Pis-0.9ltaway, NJ: IEEE Press, 1999: 98-10508[8] Tsai S J, Sun T Y, Liu CC, et al. An improved multi-objparticle swarm optimizer for multi-objective problems[J]. ExpertSystems with Applications, 2010, 18(2): 1-150.4[9 Geem Z W, Kim J H, Loganathan G V.A new heuristic optimi-0.zation algorithm: Harmony scarch[J]. Simulation, 2001, 76(2): 60-80[10] Mahdavi M, Fesanghary M, DaInangir E An improved harmony0.20.30.40.50.60.70.80.91.0search algorithm for solving optimization problem] AppliedfMathematics and Computation, 2007, 188(2): 1567-1597图5ZDT6(下转174页o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net1742011,47(31)Computer Engineering and Applications计算机工程与应用插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图;图6〔g)是采用本文中个像素需24位。在实现本文算法时,需在读取位图文件信息的插值算法对(a)放大3×3倍后的效果图,其中(a-b-1/6,头时进行判断是属哪类图像(灰度/24真彩色),对于灰色图像1=2=15°)。图7(a)是256×256的原始图像,(b)为原图经只需对图像进行逐像素(也即逐字节)的处理即可。而对于24降采样生成的128×128的缩小图像;(c)、(d为分别采用最邻位彩色图像则分别对每一像素中的3个分量分别处理即可,所近插值、双线性插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图。(e)是得到的结果与灰度图是一致的,如图8所示。(b)用 Prewitt算子检测到的图像边缘效果图,(f)是采用本文提出的插值算法对(b)放大2×2倍后的效果图,其中(a=b=1/4,q1=92=15°)。从灰度值显示及图像效果可以看出本文所提出的算法在一定程度上突出了边缘,并修复了部分断裂的边缘,图6(d)中的像素灰度值显示当放大倍数为2×2时,修复边缘的效果更加显著。(a)原图(b)双线性插(c)本文算法(2×2)值(2×2)(a=b=16,1=2=15°)图8采用不同插值算法放大的图像效果图5结论基于图像边缘信息的双线性插值算法充分利用了图像的(a)原图(b)原图降采样(c)最邻近插边缘信息对放大图像边缘上的插值点及边缘邻接点做了较好值法(2×2)的插值处理,这种处理方式使放大后的图像在很大程度上保护了图像的细节,较其他插值算法简单且效果明显,更优于传统双线性插值算法。(d)双线性(e)用 Prewitt算(f)本文算法(2×2)参考文献:插值(2×2)子检测到的边缘(a=b=14,91=中2=15[] Castleman K R数字图象处理[M]北京:清华大学出版社,202图7采用不同插值算法放大的图像效果图117-119[2]孙成叶,桑农图像双线性插值无级放大及其运算量分析[计算上述实验采用的是8位的灰度图像,其实本文所提出的算机工程,2005,31(9:167-169法同样适用于彩色图像,尤其是24位的真彩色图像。灰度图[3]谢美华,王正明基于图像梯度信息的插值方法中国图象图形像的存储文件带有图像颜色表,此颜色表共有256项,图像颜学报,2005,10(7):856-861色表中每一项由红、绿、蓝颜色分量组成,且红、绿、蓝的颜色4Liⅹi, Orchard M T New edge-direcled inlerpolalionJJIEEE分量值都相等。而且,灰度图像的每个像素由8位组成,其值Transactions on Image Processing, 2001, 10(10): 1521-1527范围从0到25,表示256种不同的灰度级,每个像素的像素值5岁立摩,杨勋年基于细分的图像抽值算法门计算机轴助设计与是图像颜色表的表项入∏地址。对于彩色图像而言,若是伪图形学学报,2006,18(9):1311316.彩色图像,则其与灰度图像相似,其存储文件中也带有图像颜孟晋字,华思基于形状的二维灰度图象插值门中国图象图形色表,整幅图像也仅有256种颜色,每个像素由8位组成,但在学报,2003,3(3):312-316图像颜色表中的红、绿、蓝颜色分量不全相等,此时,每个像素I] Yang Xunnian Normal based subdivision scheme for curve design[J]. Computer Aided Geometric Design, 2006, 23(3): 243-260的像素值不是出每个基色分量的数值决定,而是把像素值当s]杨淑莹vC+图像处理程序设计M2版北京:清华大学出版社做图像颜色表的表项入口地址。而24位的真彩色图像的存储2005:130-132文件中则不带有图像颜色表,图像中每一像素是由RGB三个19G0 nzalez r o. Woods e数字图像处理M2版北京:电子1分量组成,每个分量各占8位,每个分量的取值是0到255,每业出版社,2009:463-471上接111页)[15 van Veldhuizen D A, Lamont G B Evolutionary computation[11] Kang S L, Geen Z W.A new structural optimization methodand convergence to a Pareto front[C]/Koza J R Late Breakbased on the harmony search algorithm[J]. Comput Struct, 2004ing Papers at the genetic Programming Conference, Stanford82(9/10):781-798University, California, Stanford Bookstore, 1998: 221-228[12] Geem Z W. Optimal cost design of water distribution networks[l6]刘思远,刘景青.一种新的多目标改进和声搜索优化算法门计算using harmony search[J].Eng Optimiz, 2006, 38(3): 259-280机工程与应用,2010,46(34):27-30[131 Deb K Multi-objective optimization using evolutionary algorithm(M. [17] Wang Yaonan, Wu Lianghong, Yuan Xiaofang. Multi-objectiveChichester: lohn Wiley&Sons, 2001self-adaptive differential evolution with elitist archive and[14]陈莹珍,高岳林混沌自适应和声搜索算法太原理工大学学crowding entropy-based diversity measure[J]. Soft Compute报,2011,42(2):141-1442010:193-209o1994-2012ChinaAcademicJournalElectronicPublishingHouse.Allrightsreservedhttp://www.cnki.net