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公共建筑通风与防排烟系统设计

为有效地预测烟蚜发生量，利用BP神经网络理论和方法建立了烟蚜发生量预测模型，并运用QPSO算法优化BP神经网络的连接权值和阈值，以此确定最优连接权值和阈值?应用该模型以云南省玉溪市红塔区2003―2006年的烟蚜发生量历史数据为训练样本，对2007―2009年烟蚜发生量进行预测，其预测精度为99．35%，最小完成时间30s，平均完成时间34．5s，运行次数19次，预测效果明显优于其他预测模型?实验表明：该模型比其他预测模型预测结果更有效可行，收敛速度更快，稳定性更强，能解决预测?聚类方面的类似问题，为烟蚜

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多机器人协同稀疏烟羽源搜索研究中,追求群体信息一致而忽视个体独立搜索能力的发挥,导致群体无法有效适应复杂搜索状况.为此,提出一种基于认知差异的协同信息趋向源搜索方法.首先,利用相对熵度量群内个体对源位置估计的认知差异;然后,据此赋予不同个体烟羽采样以相应权重,在贝叶斯推理过程自适应权衡自身线索与群体线索;最后,采用分布式信息熵决策实施协同信息趋向搜索.多种场景下的仿真结果验证了所提出算法的优越性.

空调系统消声、防振与空调建筑的防火排烟

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