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飞蛾火焰优化算法及其在梯级水库优化调度中的应用 预览 被引量:1
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作者 郭荣 崔东文 《人民珠江》 2019年第1期92-96,共5页
利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算... 利用一种新型群智能仿生算法——飞蛾火焰优化(MFO)算法求解某梯级水库群丰、平、枯优化调度问题,求解结果与混合蛙跳算法(SFLA)、粒子群优化算法(PSO)、布谷鸟搜索算法(CS)和入侵杂草优化算法(IWO)的求解结果进行比较。结果表明,MFO算法丰、平、枯优化调度发电量分别比其他4种算法增加了0.179 2~0.960 2、0.097 2~0.564 1、0.082 4~0.322 0亿kW·h,具有较好的优化调度效果。将MFO算法应用于实际工程,验证了该算法具有较好的收敛精度和全局极值寻优能力,是一种有效可行的水库群优化调度模型求解方法,可为求解水库优化调度问题提供新的途径和方法。 展开更多
关键词 飞蛾火焰优化算法 混合蛙跳算法 粒子优化算法 布谷鸟搜索算法 入侵杂草优化算法 优化调度 梯级水库
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基于混合智能算法优化LSSVM的短期风压预测 预览
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作者 涂伟平 李春祥 《上海大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期347-356,共10页
利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化... 利用最小二乘支持向量机(least square support vector machine, LSSVM)预测建筑表面的风压.为提高LSSVM对风压预测的泛化能力与精度,提出了基于混合蚁群(ant colony optimization, ACO)和粒子群(particle swarm optimization, PSO)优化LSSVM的预测方法(ACO+PSO-LSSVM),对参数进行搜索寻优,该方法避免了ACO和PSO二者的缺点并实现优势互补.利用ACO+PSO-LSSVM算法对建筑表面风压进行单点和空间点预测,并与ACO-LSSVM和PSO-LSSVM算法作比较.结果表明,基于混合蚁群优化和粒子群优化的LSSVM预测模型预测精度高、鲁棒性强,具有较高的工程应用前景. 展开更多
关键词 风压预测 最小二乘支持向量机 智能算法 优化算法 粒子优化算法
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基于混合群智能算法优化的NOX排放KELM模型设计 预览
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作者 高学伟 付忠广 +2 位作者 谢鲁冰 王圣毫 王树成 《自动化仪表》 CAS 2019年第8期32-37,共6页
燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能... 燃煤电站脱硝系统在变负荷工况下具有非线性、大滞后的特性,传统的控制方式很难保证喷氨量的精确控制。随着燃煤发电厂超低排放标准的实施,有必要对脱硝系统进行运行优化。通过挖掘海量脱硝系统的历史运行数据,提出一种基于混合群智能算法优化的核极限学习机NO X 排放动态预测模型。首先,对选择性催化还原(SCR)脱硝反应系统进行理论分析和实际运行研究,研究了采用核函数代替极限学习机中隐含层节点的显式映射的方法,从而无需事先给定隐含层节点数。然后,采用混合蚁群和粒子群优化的混合智能算法,对核极限学习机的学习参数进行优化。最后,以某电站锅炉脱硝系统为例,利用提出的方法进行验证,得到较高的建模精度。该研究为下一步脱硝系统控制优化打下良好基础。 展开更多
关键词 NOX排放 选择性催化还原 极限学习机 核函数 优化算法 粒子优化算法 数据建模 动态模型
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基于PSO-SA算法的优化排料研究 预览
4
作者 孙丽萍 李佳琪 +1 位作者 张希萌 何睿 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第1期325-329,共5页
现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-S... 现今用于家具制造的木材及板材的使用量大幅度增加。板材用料的合理利用与木材资源的浪费问题,越来越受到国家及社会的高度关注。在家具生产中,板式材料的合理剪裁成为现在的研究热点。根据现代社会产生的木材合理利用为研究点采用PSO-SA优化算法,对板式办公家具木质材料的优化排料方式进行建模。PSO-SA将PSO算法的优点与SA算法的优点运用在算法的实现中,并将两种算法进行有效结合,使之达到最良好的优化效果。尽量避免和减少其余料的产生和浪费,达到利用率最高的目的。同时提高辅助材料的价值和可用性。 展开更多
关键词 模拟退火算法 粒子优化算法 混合粒子退火算法
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自适应简化粒子群优化算法及其应用 预览
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作者 张鑫 邹德旋 +1 位作者 肖鹏 喻秋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第8期250-263,共14页
针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,... 针对粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)寻优速度慢、收敛精度不高且搜索结果波动性较大的缺点,提出了一种自适应简化粒子群优化算法(Self-Adjusted Simplified Particle Swarm Optimization,SASPSO)。在每次迭代过程中,粒子只受全局最优解影响,且加入按一定规律分布的锁定因子,令粒子受影响的程度有规律性。同时,利用锁定因子和当前粒子位置令惯性权重自适应配置,更有效地利用惯性权重对粒子群优化算法的影响。引入4种近期提出的改进粒子群算法同时搜索不同维度时的18个基准函数,与SASPSO的搜索结果对比,并使用T-test进行差异性分析。为了进一步分析算法性能,统计5个改进算法搜索100维函数达到期望值时的成功率与平均迭代次数。实验结果证明,SASPSO在无约束问题寻优中的收敛速度、寻优精度有了明显提升,且搜索结果异常值较少,波动性弱。将SASPSO应用于机床主轴结构参数优化问题,结果显示SASPSO优化性能更好。 展开更多
关键词 粒子优化算法 自适应简化粒子算法 体智能 基准函数 无约束问题 优化设计 机床主轴
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ACPSO-WFLN算法在短期风电功率预测中的应用 预览
6
作者 杨春霞 王耀力 《电测与仪表》 北大核心 2019年第13期76-80,共5页
针对传统小波神经网络初始参数设定困难、容易陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应混沌粒子群算法(ACPSO)优化的小波链神经网络(WFLN)。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接网络相融合,构建小波链神经网络,加强网络并行运算能力;... 针对传统小波神经网络初始参数设定困难、容易陷入局部极值的问题,提出一种基于自适应混沌粒子群算法(ACPSO)优化的小波链神经网络(WFLN)。首先,将小波神经网络与随机矢量函数连接网络相融合,构建小波链神经网络,加强网络并行运算能力;其次,在粒子群算法中引入混沌优化因子与自适应权重系数,改善粒子群的早熟收敛问题,实现全局与局部寻优能力的动态平衡;最后,利用ACPSO算法优化WFLN神经网络,建立短期风电功率预测模型。实验结果表明:ACPSO-WFLN风电功率预测模型较其它网络明显减少隐层神经元数目与迭代步数,具有较高的预测精度。 展开更多
关键词 短期风电功率预测 小波链神经网络 粒子优化算法 自适应混沌粒子算法
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一种基于化学反应优化和粒子群优化的混合型优化算法 预览
7
作者 陈亮 马珍珍 张民 《兵工自动化》 2019年第1期34-38,共5页
针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO ... 针对现有化学反应优化算法存在的不足,提出一种基于粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)和自适应化学反应优化算法(adaptive chemical reaction optimization,ACRO)相结合的混合算法(a hybrid optimization based on ACRO and PSO,ACRO-PSO)。在ACRO算法的领域算子基础上,融入PSO算法的全局算子,加入权重系数控制本地搜索和全局搜索的比例,修改分解反应合化合反应出现的时机,利用化合反应输出最优解,采用标准测试函数对ACRO-PSO进行性能分析。仿真结果表明,ACRO-PSO算法能高效地解决待优化问题。 展开更多
关键词 粒子优化算法 化学反应优化算法 局部搜索 全局搜索
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基于改进鲸鱼优化算法的外骨骼机器人步态检测 预览
8
作者 何海琳 郑建彬 +2 位作者 余方利 余烈 詹恩奇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期1905-1911,共7页
针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,... 针对传统的外骨骼机器人步态检测算法中的信息单一化、准确率低、易陷入局部最优等问题,提出基于改进鲸鱼算法优化的支持向量机(IWOA-SVM)的外骨骼机器人步态检测算法,即在鲸鱼优化算法(WOA)中引入遗传算法(GA)的选择、交叉、变异操作,进而去优化支持向量机(SVM)的惩罚因子与核参数,再使用参数优化后的SVM建立分类模型,从而扩大算法的搜索范围,减小算法陷入局部最优的概率。首先,使用混合传感技术采集步态数据,即通过足底压力传感器和膝关节、髋关节角度传感器采集外骨骼机器人的运动数据,并作为步态检测系统的输入;然后,使用门限法对步态相位进行划分并标记标签;最后,将足底压力信号与髋关节、膝关节角度信号融合作为输入,使用IWOA-SVM算法完成对步态的检测。对6个标准测试函数进行仿真实验,并与GA、粒子群优化(PSO)算法、WOA进行比较,数值实验表明,改进鲸鱼优化算法(IWOA)的鲁棒性、寻优精度、收敛速度均优于其他优化算法。通过分析不同穿戴者的步态检测结果发现,准确率可达98.8%,验证了所提算法在新一代外骨骼机器人中的可行性和实用性,并与基于遗传优化算法的支持向量机(GA-SVM)、基于粒子群优化算法的支持向量机(PSO-SVM)、基于鲸鱼优化算法的支持向量机(WOA-SVM)算法进行比较,结果表明,该算法识别准确率分别提高了5.33%、2.70%、1.44%,能够对外骨骼机器人的步态进行有效检测,进而实现外骨骼机器人的精确控制及稳定行走。 展开更多
关键词 外骨骼机器人 步态检测 鲸鱼优化算法 遗传算法 粒子优化算法 支持向量机
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装配作业车间调度的免疫粒子群算法实现 预览
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作者 孙虎 周晶燕 《武汉理工大学学报:信息与管理工程版》 CAS 2019年第3期282-286,共5页
装配作业车间调度问题(AJSSP)是一类重要的调度问题,由于其复杂性高和求解时间长,因此寻找高效的求解算法具有重要的意义。针对多层装配工序的作业车间调度问题给出3种求解方案:粒子群算法(PSO)、基于浓度抑制的免疫粒子群算法(IPSO)和... 装配作业车间调度问题(AJSSP)是一类重要的调度问题,由于其复杂性高和求解时间长,因此寻找高效的求解算法具有重要的意义。针对多层装配工序的作业车间调度问题给出3种求解方案:粒子群算法(PSO)、基于浓度抑制的免疫粒子群算法(IPSO)和采用“精英替代”策略的粒子群算法(EIPSO),并通过大量计算验证3种算法的优劣性。结果表明,IPSO优于PSO和EIPSO。IPSO由于免疫算法的加入,避免了PSO算法中高浓度粒子的过度复制和过早收敛,提高了全局搜索能力,能更好地求解装配作业车间调度问题。 展开更多
关键词 装配作业车间调度 粒子优化算法 免疫算法 精英替代策略 优化算法
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基于分层自主学习的改进粒子群优化算法 预览
10
作者 袁小平 蒋硕 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期148-153,共6页
针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化(HCPSO)算法。首先,根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层;然后,根据不同阶层粒子特性,... 针对粒子群优化(PSO)算法容易陷入局部最优、收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出一种基于分层自主学习的改进粒子群优化(HCPSO)算法。首先,根据粒子适应度值和迭代次数将种群动态地划分为三个不同阶层;然后,根据不同阶层粒子特性,分别采用局部学习模型、标准学习模型以及全局学习模型,增加粒子多样性,反映出个体差异的认知对算法性能的影响,提高算法的收敛速度和收敛精度;最后,将HCPSO算法与PSO算法、自适应多子群粒子群优化(PSO-SMS)算法以及动态多子群粒子群优化(DMS-PSO)算法分别在6个典型的测试函数上进行对比仿真实验。仿真结果表明,HCPSO算法的收敛速度和收敛精度相对给出的对比算法均有明显提升,并且算法执行时间和基本PSO算法执行时间差距在0.001量级内,在不增加算法复杂度的情况下算法性能更高。 展开更多
关键词 体智能 粒子优化算法 粒子差异性 多样性 自主学习
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应用于亚波长角向偏振金属光栅设计的快速收敛粒子群算法优化
11
作者 朱春霖 焦庆斌 +2 位作者 谭鑫 王玮 巴音贺希格 《光学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第7期8-16,共9页
提出了分步寻优的基于粒子位置调整惯性权重的粒子群算法(PDW-PSO),通过调用严格耦合波方法(RCWA)计算衍射效率,进行了光栅结构参数的优化。将PDW-PSO与惯性权重不变的粒子群算法(PSO)和基于迭代次数调整惯性权重的粒子群算法(IDW-PSO)... 提出了分步寻优的基于粒子位置调整惯性权重的粒子群算法(PDW-PSO),通过调用严格耦合波方法(RCWA)计算衍射效率,进行了光栅结构参数的优化。将PDW-PSO与惯性权重不变的粒子群算法(PSO)和基于迭代次数调整惯性权重的粒子群算法(IDW-PSO)进行对比,结果表明PDW-PSO具有更快的收敛速度,相比于PSO和IDW-PSO,PDW-PSO的平均迭代次数分别从89.83和74减少至21.2,调用RCWA的次数分别从3144.05和2590下降至224。分析了波段匹配数对算法的影响, PSO和IDW-PSO的RCWA调用次数与波段匹配数呈等倍率增加,而PDW-PSO的RCWA调用次数的增加倍率小于波段匹配数的增加倍率。进行了算法准确度实验,在30次运行中,PDW-PSO与PSO、IDW-PSO正确收敛到最优值的次数相近,误差值不超过6.6%;随着粒子数的增加,三种方法的准确度都有所提高,粒子数达到27后基本都可以保证收敛到最优。 展开更多
关键词 光栅 亚波长角向偏振金属光栅 粒子优化算法 基于粒子位置调整惯性权重 收敛速度
基于多QoS约束条件的广域信息管理系统任务调度算法 预览
12
作者 李罡 吴志军 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第7期27-37,共11页
提出了面向广域信息管理系统(SWIM)的多 QoS 约束条件的蚁群优化任务调度算法(QoS-ACO)。针对 SWIM 中用户对任务请求完成服务质量(QoS)的要求,综合考虑任务完成时间、执行安全性和可靠性因素,构造了新的用户综合满意度评价函数和系统... 提出了面向广域信息管理系统(SWIM)的多 QoS 约束条件的蚁群优化任务调度算法(QoS-ACO)。针对 SWIM 中用户对任务请求完成服务质量(QoS)的要求,综合考虑任务完成时间、执行安全性和可靠性因素,构造了新的用户综合满意度评价函数和系统任务调度模型,使用 SWIM 中业务调度 QoS 总效用评价函数来更新蚁群算法中的信息素。仿真实验结果表明,同等条件下 QoS-ACO 算法在任务完成时间、安全性、可靠性和 QoS总效用值方面都优于传统 Min-Min 算法和粒子群优化算法,满足用户的任务调度服务质量要求,较好地完成了SWIM 调度任务。 展开更多
关键词 广域信息管理系统 服务质量 任务调度模型 优化任务调度算法 粒子优化算法
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基于粒子群优化算法的软土场地Davidenkov模型参数拟合与应用 预览
13
作者 王沿朝 陈清军 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2019年第17期8-16,共9页
为探究Davidenkov模型在软土场地地震反应分析中的应用,推导了Davidenkov模型的非线性动力本构模型在初始加载、卸载和再加载阶段的增量剪切模量表达式,并将土体动应力-应变关系推广到三维。基于粒子群优化算法对Davidenkov模型的参数... 为探究Davidenkov模型在软土场地地震反应分析中的应用,推导了Davidenkov模型的非线性动力本构模型在初始加载、卸载和再加载阶段的增量剪切模量表达式,并将土体动应力-应变关系推广到三维。基于粒子群优化算法对Davidenkov模型的参数进行拟合,利用MATLAB编制了拟合程序,通过对典型砂土和黏土试验数据进行拟合并验证了方法的适用性,同时对某典型上海软土场地的参数进行了拟合。在此基础上,利用ABAQUS软件提供的二次开发平台UMAT,编制了基于Davidenkov模型的土体非线性动力本构模型计算子程序,利用复杂加载路径验证了该子程序的正确性,实现了在ABAQUS软件中软土非线性动力本构模型的二次开发。最后,以某典型上海软土场地为例,对比分析了上海软土场地基于非线性动力本构模型的计算结果和等效线性化的结果。结果表明:粒子群优化算法能很好地对Davidenkov模型的参数进行拟合;该非线性动力本构模型计算子程序能够较好地描述软土场地的动力非线性行为;在该算例中,上海软土场地基于非线性动力本构模型的加速度响应值和相对位移响应值要小于等效线性化的计算结果。 展开更多
关键词 软土场地 非线性动力本构模型 粒子优化算法 ABAQUS软件 二次开发
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模糊环境下多周期多决策生鲜闭环物流网络 预览
14
作者 杨晓华 郭健全 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第7期2168-2174,共7页
针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题,提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统,以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划(FMILP... 针对生鲜品因易腐易损性而产生的高频次物流配送及不确定需求与退货量的问题,提出了模糊环境下多周期生鲜闭环物流网络系统,以实现最小系统成本、最优设施选址与最佳配送路径的多决策安排。为求解系统对应的模糊混合整数线性规划(FMILP)模型,首先将生鲜需求量和退货量设定为三角模糊值,其次运用模糊机会约束规划方法将模糊约束等价变换为清晰式,最后利用遗传算法(GA)和粒子群优化(PSO)算法搜索案例的最优解。实验结果表明,多周期闭环系统比单周期更能兼顾多决策规划,同时三角模糊量的置信水平变化对企业最优运作有着显著影响,进而为相关决策者提供借鉴。 展开更多
关键词 生鲜 多周期配送 闭环物流网络 模糊机会约束规划 混合整数线性规划 遗传算法 粒子优化算法
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结合优化支持向量机与K-means++的工控系统入侵检测方法 预览
15
作者 陈万志 徐东升 +1 位作者 张静 唐雨 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第4期1089-1094,共6页
针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题,提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法(PCA)对原始数据集进行预处理,消除其相关性;其次在粒子群优化(PSO)... 针对工业控制系统传统单一检测算法模型对不同攻击类型检测率和检测速度不佳的问题,提出一种优化支持向量机和K-means++算法结合的入侵检测模型。首先利用主成分分析法(PCA)对原始数据集进行预处理,消除其相关性;其次在粒子群优化(PSO)算法的基础上加入自适应变异过程避免在训练的过程中陷入局部最优解;然后利用自适应变异粒子群优化(AMPSO)算法优化支持向量机的核函数和惩罚参数;最后利用密度中心法改进K-means算法与优化后的支持向量机组合成入侵检测模型,从而实现工业控制系统的异常检测。实验结果表明,所提方法在检测速度和对各类攻击的检测率上得到明显提升。 展开更多
关键词 工业控制系统 主成分分析 粒子优化算法 支持向量机 密度中心法 K-MEANS算法
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霍尔效应式位移传感器的温度补偿 预览
16
作者 钦志伟 卢文科 +1 位作者 左锋 冯阳 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期1040-1044,共5页
针对霍尔位移传感器温度漂移的问题,提出了一种基于粒子群优化算法与遗传算法优化最小二乘支持向量机(PSO-GA-LSSVM)的温度补偿新模型。该模型利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的惩罚因子和核函数进行优化选取,提高了模型的训... 针对霍尔位移传感器温度漂移的问题,提出了一种基于粒子群优化算法与遗传算法优化最小二乘支持向量机(PSO-GA-LSSVM)的温度补偿新模型。该模型利用粒子群优化算法对最小二乘支持向量机中的惩罚因子和核函数进行优化选取,提高了模型的训练速度与准确度;并引入遗传算法中的变异思想,拓展模型的群搜索空间,提高了寻取更优值的概率。研究结果表明,补偿后该传感器的零位温度系数由1.25×10^-2/℃减小到6.33×10^-4/℃,其灵敏度系数由4.55×10^-3/℃减小到4.22×10^-4/℃,均提升了一个数量级,实现了对该传感器的温度补偿。 展开更多
关键词 霍尔位移传感器 最小二乘支持向量机 粒子优化算法 遗传算法 温度补偿
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基于SA-PSO算法的异步电动机参数辨识 预览
17
作者 吴立泉 刘永强 +2 位作者 梁兆文 李卓敏 邵思语 《电机与控制应用》 2019年第5期41-46,77共7页
异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优... 异步电动机等效电路参数的准确辨识对电动机的控制具有重要作用,同时,等效电路参数的变化可以反映电动机的运行状态,故参数辨识也被运用到电机故障诊断中。将现代最优化算法应用到三相异步电动机的等效电路参数辨识中。通过将粒子群优化算法(PSO)和模拟退火算法(SA)相结合,可以准确有效地对异步电动机的6个等效参数进行辨识,与遗传算法相比,SA-PSO算法易于实现且收敛速度快。算法采用考虑铁耗的异步电机d-q坐标系下的模型来实现,将温度对电阻参数的影响考虑在内。通过算例证明了算法能够有效地对电机参数进行辨识及跟踪电阻的变化。 展开更多
关键词 异步电动机 参数辨识 粒子优化算法 模拟退火算法
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基于组合智能算法的无线网络信道分配机制 预览
18
作者 张淑华 李平 《吉林大学学报:理学版》 CAS 北大核心 2019年第1期139-144,共6页
针对当前无线网络信道分配方法易出现干扰,网络吞吐量小等缺陷,设计一种基于组合智能算法的无线网络信道分配方法.首先对无线网络信道分配的原理进行分析,构建无线网络信道分配模型;然后采用遗传算法产生无线网络信道的初始分配方案,并... 针对当前无线网络信道分配方法易出现干扰,网络吞吐量小等缺陷,设计一种基于组合智能算法的无线网络信道分配方法.首先对无线网络信道分配的原理进行分析,构建无线网络信道分配模型;然后采用遗传算法产生无线网络信道的初始分配方案,并引入粒子群优化算法对无线网络信道的初始分配方案进行精细搜索,得到合理的无线网络信道分配方案;最后在MATLAB2016平台对无线网络的吞吐量、网络延迟、数据传输丢包率进行仿真测试.仿真结果表明,该方法大幅度提升了无线网络的吞吐量,网络延迟和数据传输丢包率远小于单一的遗传算法或粒子群优化算法,改善了无线网络的通信性能. 展开更多
关键词 无线宽带网络 网络干扰 吞吐量 粒子优化算法 信道分配机制 数据传输丢包率
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粒子群优化的分块压缩感知影像融合 预览
19
作者 李现虎 吕京国 江珊 《遥感信息》 CSCD 北大核心 2019年第1期129-134,共6页
针对传统像素级影像融合算法中存在的计算量大、融合系数不能自适应等问题,提出一种基于粒子群优化的分块压缩感知影像融合算法。该算法结合了压缩感知及粒子群优化算法的优点,通过对采样后的少数测量值进行融合减少了影像融合过程的计... 针对传统像素级影像融合算法中存在的计算量大、融合系数不能自适应等问题,提出一种基于粒子群优化的分块压缩感知影像融合算法。该算法结合了压缩感知及粒子群优化算法的优点,通过对采样后的少数测量值进行融合减少了影像融合过程的计算量,同时通过全局寻优的特点可以确定最优融合系数。首先利用分块压缩感知(block-based compressive sensing,BCS)对待融合影像进行压缩采样,然后以粒子群优化算法确定的最优融合系数矩阵作为融合权值进行影像融合,最后通过正交匹配追踪算法进行影像重构并消除分块效应,得到融合后影像。该算法保证了融合效果的最优化选择,具备一定的自适应性。实验结果表明,基于粒子群优化的分块压缩感知影像融合取得了比传统影像融合算法更好的效果。 展开更多
关键词 分块压缩感知 粒子优化算法 融合系数 正交匹配追踪 自适应
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一种改进的雁群扩展粒子群算法研究 预览
20
作者 刘浩然 崔静闯 +2 位作者 卢泽丹 郭长江 丁攀 《计量学报》 CSCD 北大核心 2019年第3期498-504,共7页
针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,结合雁群启示粒子群算法和扩展粒子群算法提出了基于雁群启示的扩展粒子群(GeEPSO)算法。该算法在利用雁群飞行方向的多样性同时融合了所有粒子的个体极值信息,提高了种群多样性。为进一步提高改进... 针对粒子群算法易陷入局部最优的问题,结合雁群启示粒子群算法和扩展粒子群算法提出了基于雁群启示的扩展粒子群(GeEPSO)算法。该算法在利用雁群飞行方向的多样性同时融合了所有粒子的个体极值信息,提高了种群多样性。为进一步提高改进算法的收敛速度,引入简化粒子群提出了GeESPSO算法。基准函数的仿真表明:改进算法GeESPSO较好地平衡了收敛速度和局部最优两个矛盾,总体较优。为进一步验证算法在实际应用中的有效性,又分别用两种改进算法优化BP神经网络,并用相关气象数据对PM2.5的值进行预测。 展开更多
关键词 计量学 粒子优化算法 启示 BP神经网络 PM2.5预测
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