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一种基于非线性系统的动态感知系数的自适应粒子群优化算法 预览 被引量:1
1
作者 郭振雄 陈玉叶 +4 位作者 肖可 何俊杰 刘畅 潘书万 陈松岩 《厦门大学学报:自然科学版》 CSCD 北大核心 2017年第5期704-710,共7页
在优化非线性复杂系统问题中,智能算法已成为一种重要手段.提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法(self-tuning PSO,SPSO),将PSO算法的感知系数与神经网络算法结合,并于在线学习训练... 在优化非线性复杂系统问题中,智能算法已成为一种重要手段.提出了一种基于动态感知系数的自适应粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法(self-tuning PSO,SPSO),将PSO算法的感知系数与神经网络算法结合,并于在线学习训练过程中动态调整感知系数,改善了PSO算法的计算效率以及全局收敛效率.进一步将2个相互关联的神经网络——比例积分微分(proportion integration differentiation,PID)神经网络及SPSO神经网络结合起来,使其能有效解决非线性控制模型的问题.为了验证该算法,引入了4个仿真例及2种PSO优化算法——传统PSO(conventional PSO,CPSO)和修正PSO(modified PSO,MPSO),来比较SPSO算法在解决控制问题中的非线性复杂系统的高效性,结果显示SPSO算法有较好的全局收敛性能、收敛速度以及较强的鲁棒性. 展开更多
关键词 优化算法 适应粒子优化 动态感知系数 比例积分微分 神经网络 调节非线性系统
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自适应粒子群集优化二维OSTU的图像阈值分割算法 预览 被引量:9
2
作者 于洋 孔琳 虞闯 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第6期827-832,共6页
为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应... 为了解决红外相机采集行人图片时图像分割效果问题,提出一种自适应粒子群优化二维OSTU的阈值分割算法。利用当前帧图像的灰度级和当前帧图像像素的邻域灰度级构成二元组,通过计算二者的均值和方差,建立二维最大类间方差模型,结合自适应粒子群集算法,估计出图像的最佳阈值,该方法不仅能够准确估计阈值且计算时间减少。仿真结果表明,阈值最佳时,当结合自适应粒子群集优化算法后计算时间减少到原来的50%,所提出的算法能够快速准确得到最佳阈值,提高了图像预处理的分割效果。 展开更多
关键词 适应粒子优化 二维OSTU阈值 图像预处理 阈值分割
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基于自适应粒子群优化和MPI的大地电磁并行反演算法 预览 被引量:1
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作者 刘彩云 熊杰 +1 位作者 张涛 陈忠 《西南师范大学学报:自然科学版》 CAS 北大核心 2016年第7期50-54,共5页
针对大地电磁粒子群反演算法存在的计算时间过长的问题,基于自适应粒子群优化和消息传递接口提出一种新的大地电磁并行反演算法.在曙光4000L大型机平台上,利用该并行反演算法进行一维大地电磁层状介质反演实验,实验结果表明,新的并行反... 针对大地电磁粒子群反演算法存在的计算时间过长的问题,基于自适应粒子群优化和消息传递接口提出一种新的大地电磁并行反演算法.在曙光4000L大型机平台上,利用该并行反演算法进行一维大地电磁层状介质反演实验,实验结果表明,新的并行反演算法能有效解决大地电磁粒子群反演计算时间过长的问题. 展开更多
关键词 大地电磁 并行反演 适应粒子优化 消息传递接口
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基于自适应粒子群优化的ARIMA-SVM光功率趋势预测 预览 被引量:2
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作者 陈晓娟 李思洋 王圣达 《光通信技术》 北大核心 2015年第4期22-25,共4页
为实现光纤线路未来状态趋势预测,提出基于自适应粒子群优化(APSO)的ARIMA-SVM光功率趋势预测法。利用小波变换对光功率数据进行预处理,设计APSO算法优化SVM模型参数,构建了优化后的ARIMA-SVM模型,实现了光功率趋势预测。
关键词 光功率预测 适应粒子优化 动态距离 差分回归移动平均 支持向量机
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基于混合神经网络的风电场风资源评估 预览 被引量:6
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作者 王娜 周有庆 邵霞 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第14期370-376,共7页
准确的风资源评估是风电场规划和设计的前提。为了提高风电场风资源评估的精度,提出了一种基于混合神经网络的风电场风资源评估方法,该方法可综合利用风电场附近区域信息进行评估。首先根据风电场和附近参考气象站的同期数据建立基于混... 准确的风资源评估是风电场规划和设计的前提。为了提高风电场风资源评估的精度,提出了一种基于混合神经网络的风电场风资源评估方法,该方法可综合利用风电场附近区域信息进行评估。首先根据风电场和附近参考气象站的同期数据建立基于混合神经网络的相关模型,训练得到神经网络的权值参数,为了提高神经网络的学习能力和避免陷入局部最优,混合神经网络采用不同的训练方法,并且采用自适应粒子群算法进行优化;再将参考气象站的历史观测数据应用到该模型中,即可得到风电场的长期风速特性,在此基础上进行风资源评估参数的计算。仿真结果表明该方法具有较高的精度。 展开更多
关键词 风电场 风资源评估 混合神经网络 适应粒子优化
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基于自适应粒子群优化径向基函数神经网络的语音转换 预览 被引量:6
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作者 张玲华 姚绍芹 解伟超 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2015年第2期336-343,共8页
语音转换是指在保持源说话人语义内容不变的前提下,通过改变源说话人的个性特征,使其听起来像目标说话人的语音。本文提出一种自适应粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行语音特征建模,以获取说话人谱包络的映射关系;此外,考虑到... 语音转换是指在保持源说话人语义内容不变的前提下,通过改变源说话人的个性特征,使其听起来像目标说话人的语音。本文提出一种自适应粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行语音特征建模,以获取说话人谱包络的映射关系;此外,考虑到说话人谱包络参数与基频有着密切的联系,利用基于径向基函数神经网络的联合谱包络基频变换方法,将谱包络参数与基频联合进行建模和转换,使得转换后的基频含有更多的说话人个性特征。最后,运用主、客观方法对获得的转换语音进行性能测试。实验表明,与主流的基于高斯混合模型的语音转换相比,使用自适应粒子群优化的径向基函数神经网络方法能够获得更好的转换性能,且更加适用于男声到女声的转换。 展开更多
关键词 语音转换 径向基函数神经网络 适应粒子优化 高斯混合模型 基频
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一种基于多磁偶极子模型的磁传感手术导航方法 被引量:4
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作者 杜承阳 陈晓冬 +2 位作者 牛德森 汪毅 郁道银 《中国激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期113-117,共5页
在计算机辅助手术(CAS)中,需对深入病人体内的手术器械进行定位。为避免光学定位(OPT)中视线(LOS)限制的问题,目前多采用磁定位(MT)技术。提出一种新的多磁偶极子模型,旨在克服磁定位系统中,圆柱形永磁体的单磁偶极子近似模型... 在计算机辅助手术(CAS)中,需对深入病人体内的手术器械进行定位。为避免光学定位(OPT)中视线(LOS)限制的问题,目前多采用磁定位(MT)技术。提出一种新的多磁偶极子模型,旨在克服磁定位系统中,圆柱形永磁体的单磁偶极子近似模型不准确,所导致的定位范围减小、定位精度降低的问题。该模型将圆柱形磁偶极子等效为一组沿磁体轴线排布的多个点磁偶极子,并通过自适应粒子群优化算法(APSO)对定位结果解算。相比于经典模型,该模型能够保证自身在磁体近场区域的有效性。实验表明,较传统方法,位置定位误差可减小15.5%~31.6%,姿态估计误差可减小10.5%~24.4%。 展开更多
关键词 测量 内窥手术 磁定位 磁场模型 适应粒子优化
自适应粒子群优化的船舶动力定位云模型控制器设计 预览 被引量:1
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作者 李众 郭丹丹 《舰船科学技术》 北大核心 2015年第6期95-100,共6页
云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型... 云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为云模型理论的研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,而云模型具有兼顾模糊性和随机性的特质,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程。为解决云模型控制器参数难以整定的问题,提出基于自适应粒子群优化算法的云模型控制器设计方法。仿真试验证明了云模型控制和粒子群优化的可行性和有效性。 展开更多
关键词 动力定位 一维云模型 控制器 适应粒子优化
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基于主成分分析和最小二乘支持向量机的油田产量预测模型 预览
9
作者 冯贵阳 韩家新 《电脑知识与技术:学术交流》 2015年第11期144-147,共4页
油田产量预测是油田开发生产中的重要工作,也是油田开发决策的基础。为了准确且快速地进行油田产量预测,本文首先采用主成分分析方法对预测模型的输入变量进行降维优化处理;其次,利用自适应粒子群算法对支持向量机的核参数σ和惩罚因子... 油田产量预测是油田开发生产中的重要工作,也是油田开发决策的基础。为了准确且快速地进行油田产量预测,本文首先采用主成分分析方法对预测模型的输入变量进行降维优化处理;其次,利用自适应粒子群算法对支持向量机的核参数σ和惩罚因子C进行优化;最后,建立基于最小二乘支持向量机预测模型。实验结果表明,该预测模型有效地去除了冗余信息,降低了输入变量的结构复杂度,提高了模型寻优的收敛速度且避免陷入局部最优,有效地提高了油田产量的预测效率和预测精度。 展开更多
关键词 油田产量预测 主成分分析 最小二乘支持向量机 适应粒子优化
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基于粒子群优化算法的船舶动力定位云模型控制器设计 预览 被引量:2
10
作者 李众 郭丹丹 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第12期3960-3963,3966共5页
云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化和实用化成为其研究重点;针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程中;由于云模型控制器... 云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化和实用化成为其研究重点;针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程中;由于云模型控制器存在参数难以整定的问题,提出了基于粒子群算法的优化设计方法;针对标准粒子群优化算法容易出现早熟收敛的问题,引入自适应粒子群优化算法;仿真研究表明云模型控制及粒子群优化的可行性和有效性. 展开更多
关键词 动力定位 云模型 控制器 粒子优化 适应粒子优化
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基于自适应PSO优化的空燃比神经网络预测控制 预览 被引量:2
11
作者 周叙国 王伟 《西南师范大学学报:自然科学版》 CAS CSCD 北大核心 2014年第5期64-68,共5页
为解决空燃比传输延迟的问题,该文提出一种基于自适应扩展粒子群优化的空燃比预测控制策略。采用多粒子策略来提高算法的全局收敛性,通过对控制参数的自适应调整来加快算法的收敛速度。在多粒子策略中,每个粒子的更新受更多其他粒子... 为解决空燃比传输延迟的问题,该文提出一种基于自适应扩展粒子群优化的空燃比预测控制策略。采用多粒子策略来提高算法的全局收敛性,通过对控制参数的自适应调整来加快算法的收敛速度。在多粒子策略中,每个粒子的更新受更多其他粒子的影响;在自适应策略中,控制参数随着迭代次数的增加而逐渐减小。以 HQ495发动机为实验对象,仿真结果表明在节气门小范围变化时,空燃比误差低于1%;在节气门大范围变化时,空燃比误差低于2%。该方法实现了对空燃比的精确预测控制,有效地改善了汽油机过渡工况排放性能。 展开更多
关键词 空燃比 适应粒子优化 神经网络 预测控制 过渡工况
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考虑削峰填谷的配电网集中型充电站选址定容规划 被引量:31
12
作者 所丽 唐巍 +1 位作者 白牧可 张璐 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第7期1052-1060,共9页
采用电池租赁和建立集中型充电站是电动汽车产业具有竞争力的发展模式。根据规划区各类型电动汽车日行驶距离概率分布,建立了电动汽车日换电需求模型。以此为基础,将集中型充电站的规划与配电网调度相结合,建立了考虑削峰填谷作用的... 采用电池租赁和建立集中型充电站是电动汽车产业具有竞争力的发展模式。根据规划区各类型电动汽车日行驶距离概率分布,建立了电动汽车日换电需求模型。以此为基础,将集中型充电站的规划与配电网调度相结合,建立了考虑削峰填谷作用的集中型充电站选址定容二层规划模型。利用改进遗传算法与自适应粒子群相结合的混合智能算法进行求解,并将加权伏罗诺伊图应用于集中型充电站服务区域的划分,实现了集中型充电站负载率的均衡。通过仿真算例验证了所提模型和方法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 集中型充电站规划 电动汽车换电需求 削峰填谷 改进遗传算法 适应粒子优化 二层规划
基于量子自适应粒子群优化径向基函数神经网络的网络流量预测 预览 被引量:25
13
作者 郭通 兰巨龙 +1 位作者 李玉峰 江逸茗 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第9期2220-2226,共7页
该文提出一种量子白适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RJBF)... 该文提出一种量子白适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RJBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 适应粒子优化 量子比特 流量预测
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基于改进最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测 预览 被引量:2
14
作者 赵建忠 徐廷学 +1 位作者 郭宏超 刘勇 《贵州师范大学学报:自然科学版》 CAS 2012年第2期 95-102,共8页
在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优... 在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集、熵权法、自适应粒子群优化算法与加权最小二乘支持向量机的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。首先阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和加权最小二乘支持机的基本原理,并改进了自适应粒子群优化算法的搜索方式和最小二乘支持向量机的加权方法;然后建立了基于粗糙集、熵权法和自适应粒子群优化加权最小二乘支持向量机的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。 展开更多
关键词 加权最小二乘支持向量机 粗糙集 熵权 适应粒子优化 备件 消耗预测
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基于粗糙集和熵权以及改进支持向量机的导弹备件消耗预测 预览 被引量:6
15
作者 赵建忠 徐廷学 +1 位作者 刘勇 尹延涛 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第10期1258-1265,共8页
在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集(RS)、熵权(EW)法、自适应粒子群优化(APSO)算法与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。阐述了粗糙集、信息... 在系统分析武器装备备件预测方法研究现状和导弹备件消耗特点的基础上,提出把粗糙集(RS)、熵权(EW)法、自适应粒子群优化(APSO)算法与加权最小二乘支持向量机(WLS-SVM)的组合预测模型应用于导弹备件消耗预测的构想。阐述了粗糙集、信息熵、自适应粒子群优化算法和WLS-SVM的基本原理,并改进了APSO的搜索方式和最小二乘支持向量机(LS-SVM)的加权方法;建立了基于RS、EW法和自适应粒子群优化WLS-SVM的导弹备件消耗预测模型,并分析了其实现过程。实例结果表明,所建立的组合预测模型在进行导弹备件消耗预测时具有较高的精度和重要的实用价值。 展开更多
关键词 航空、航天系统工程 加权最小二乘支持向量机 粗糙集 熵权 适应粒子优化 备件 消耗预测
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基于指数加权算子与自适应粒子群优化灰色模型的负荷预测 预览
16
作者 黄元生 马洪松 《价值工程》 2012年第14期 41-42,共2页
针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差及数据离散度越大导致预测精度越差这一局限性,对传统灰色预测模型做进行改进。一方面,采用指数加权算子对原始数据序列进行处理,有效地减弱异常值的影响,强化了... 针对传统灰色预测模型GM(1,1)在预测增长较快的电力负荷时预测效果变差及数据离散度越大导致预测精度越差这一局限性,对传统灰色预测模型做进行改进。一方面,采用指数加权算子对原始数据序列进行处理,有效地减弱异常值的影响,强化了原始数据序列的大致趋势;另一方面,利用自适应粒子群优化算法与GM(1,1)模型相结合,优化GM(1,1)模型中的背景值,使其更合理,使原始信息得到更好的利用。 展开更多
关键词 负荷预测 指数加权算子 适应粒子优化 灰色模型
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基于ARMA误差修正和自适应粒子群优化的SVM短期负荷预测 预览 被引量:15
17
作者 黄元生 邓佳佳 苑珍珍 《电力系统保护与控制》 CSCD 北大核心 2011年第14期 26-32,共7页
利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择。对于支持向量机中的核参数σ和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择。在对LS-SVM回归模型参数... 利用最小二乘支持向量机(LS-SVM)进行短期负荷预测的精度及其泛化性能很大程度上取决于其参数选择。对于支持向量机中的核参数σ和惩罚系数C采用基于适应度函数惯性权重自适应调整的粒子群优化算法进行选择。在对LS-SVM回归模型参数优化的基础上,建立自回归滑动平均(ARMA)误差预测模型来修正负荷预测结果从而提高预测精度。选择某地区夏季96点负荷数据作为训练样本和测试样本进行分析,并且选择SVM模型进行对比。实验结果表明,同标准的SVM回归模型相比,APSO-ARMA-SVM负荷预测模型能明显改善预测精度,能够推广到电价预测等其他预测领域。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 适应粒子优化 回归滑动平均 误差修正
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污水处理控制系统设计与出水参数的软测量 预览 被引量:4
18
作者 徐方舟 潘丰 《机电工程》 CAS 2010年第9期 42-45,共4页
随着工业技术的发展,各种污染已经严重影响了人类的生存环境。近年来人们由于对水环境保护意识不断增强,更多的技术被要求应用于污水处理过程之中。针对某焦化厂污水处理系统,设计了一套基于W INCC、PLC的污水处理控制系统,从而实现了... 随着工业技术的发展,各种污染已经严重影响了人类的生存环境。近年来人们由于对水环境保护意识不断增强,更多的技术被要求应用于污水处理过程之中。针对某焦化厂污水处理系统,设计了一套基于W INCC、PLC的污水处理控制系统,从而实现了污水处理系统自动化控制。利用已测得进水数据,基于最小二乘支持向量机(LSSVM)建立了软测量模型,并且引入小波分析这一数学分析方法,选用径向基小波核函数。针对支持向量机参数,采用自适应粒子群优化(APSO)算法对其进行了调整。实验结果表明,此方法能够实现对污水处理系统出水BOD5、COD浓度的软测量预测。 展开更多
关键词 控制系统 最小二乘支持向量机 核函数 适应粒子优化
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无线传感器网络中的自适应路由算法 预览 被引量:5
19
作者 蔡景明 孙季丰 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第18期 263-265,共3页
在传感器网络中,分簇是有效的层次组织方法。提出一种新的基于自适应粒子群优化的分簇路由算法。粒子群是典型的群智能算法,受启发于鸟群的捕食行为,并逐渐发展成为一种成熟的优化算法。对其进行改进,使其能够得到更好的收敛效果。... 在传感器网络中,分簇是有效的层次组织方法。提出一种新的基于自适应粒子群优化的分簇路由算法。粒子群是典型的群智能算法,受启发于鸟群的捕食行为,并逐渐发展成为一种成熟的优化算法。对其进行改进,使其能够得到更好的收敛效果。仿真结果表明,相比低功耗自适应集簇分层型协议算法,该方法更具节能特性,延长了全网生存时间。 展开更多
关键词 传感器网络 分簇路由 适应粒子优化
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基于APSO的非线性预测控制及在pH中和反应中的应用 预览 被引量:14
20
作者 夏晓华 刘波 +1 位作者 栾志业 金以慧 《化工自动化及仪表》 EI CAS 2006年第1期 24-27,共4页
提出一种基于自适应粒子群优化的预测控制算法,得益于APSO的全局最优和快速收敛的特点,可以有效地克服常规优化算法的不足。将此算法应用于中和反应过程的pH值控制中,仿真结果显示了该方法的有效性。
关键词 非线性 预测控制 动态优化 适应粒子优化 中和反应
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