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粒子群优化

  • 基于泛癌数据的公共驱动通路识别算法
    和平均数；粒子群优化；元启发式中图分类号：TP301 文献标识码：A文章编号：1009-3044（2023）20-0023-050引言癌症是一种复杂的疾病，其发病机制涉及分子水平上的多种因素。因此，从分子层面深入认识癌症的发生发展过程，对于提高癌症的诊断、治疗和药物设计等方面的水平具有重要的意义。随着深度测序技术的飞速发展，科研人员开展了癌症基因组图谱计划[1]、国际肿瘤基因组协作组[2]等大型癌症基因组计划，获得了海量的癌症数据。如何利用这些数据来有效地

    电脑知识与技术 2023年20期2023-08-26

  • 基于PSO的RF模型在人体活动识别中的应用
    出一种基于粒子群优化（PSO）的随机森林（RF）识别方法。利用PSO算法搜寻最优的RF超参数n_estimators和max_depth，构建了PSO-RF人体活动识别模型。基于华盛顿州立大学CASAS项目数据集的实验共识别30种日常活动。仿真结果表明，PSO-RF模型的识别准确率达到95%，Accuracy、Precision、Recall和F1-score评价指标均优于其他经典的分类模型，具有较好的预测精度和泛化能力，可为智能家居系统个性化服务提供辅助

    计算机时代 2023年5期2023-05-14

  • 一种新的混合粒子群优化算法
    种新的混合粒子群优化算法。新算法首先设计了一种新的惯性权重，使惯性权重取值在进化初期和后期都较为适中;其次，为了有效抑制粒子陷入局部极值，引入了粒子最优速度和最差适应值的概念，并以此为基础，设计了粒子的一种新的自适应变异方式;最后引入了平均收敛率和最小平均收敛代数两个概念，可以更好地评价和比较本文算法的性能。八个标准测试函数在100 维、200 维进行的数值实验证实，新算法收敛精度高，收敛速度快，且有效预防了早熟现象。关键词：粒子群优化;惯性权重;早熟;变

    软件工程 2022年7期2022-07-21

  • 基于RFID和机器学习的室内固定资产定位方法
    ，设计基于粒子群优化反向传播神经网络的定位模型，实现对固定资产设备的精准定位;最后，在高校实验室环境下开展了实测实验。实验结果表明，该方法对室内固定资产的识别F1值可达0.98，平均定位误差约0.5 m，满足建筑智能中对室内固定资产的管理要求，具有资产管理成本低、定位精度高、抗干扰能力强等特点。关键词：射频识别;机器学习;长短期记忆神经网络;粒子群优化;前馈神经网络;定位识别中图分类号：TP391.44;TP181          DOI：10.1637

    广西科技大学学报 2022年3期2022-07-08

  • 基于AMW-SVDD的多模态过程故障检测方法
    搜索方法和粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法，得到最优窗宽和由各窗口最优SVDD模型构成的模型序列;最后，使用最优模型序列进行故障检测，并将此方法应用于数值例子及田纳西伊斯曼（TE）数据集。结果表明，与传统故障检测方法如KPCA和SVDD等相比，AMW-SVDD方法可有效捕获过程数据的多模态特性。AMW-SVDD方法通过滑动窗口技术捕获数据的局部特征，同时应用PSO算法优化局部模型，二者结合可以自适应确定窗宽参

    河北科技大学学报 2022年1期2022-03-13

  • 超高压直流阀厅套管智能安装系统研究
    三维定位;粒子群优化;动态路径规划直流套管用于直流输电工程，是连接阀厅与直流场的高压设备[1-2]。超高压直流阀厅的套管安装具有以下难点：（1）直流套管为细长件，最长套管近19m，最大套管重约4t，最大安装高度14m，对安装施工的平稳性以及对起重指挥、起重设备操作人员及配合人员的作业技能都有较高的要求;（2）直流套管的安装孔洞与套管仅有裕度约5cm，安装施工精度要求高;（3）主要涉及细长件高空安装施工，施工高度高，作业施工面大，常涉及多台设备在阀厅内、外同

    今日消防 2021年11期2021-12-21

  • 一种改进的粒子群优化算法
    摘 要： 粒子群优化算法（PSO）是一种群体智能进化计算方法，但在搜索过程中粒子紧跟最优粒子运动降低了粒子多样性和全局搜索能力，从而易陷入局部极值。本文提出一种新的粒子群优化算法（PSO-EWD），主要改进体现在2个方面：将惯性权重与进化因子相关联，根据种群的进化状态而改变权重大小，以平衡全局搜索能力与局部搜索能力;将时变的分布式时延引入速度更新公式中，以增加粒子的多样性。本文通过5种算法在9个基准函数上的实验对比，证明了新提出的算法相较于另外4种算法具有

    智能计算机与应用 2021年7期2021-12-07

  • 考虑碳排放成本的长江铁矿石运输研究
    ，引入标准粒子群优化（particle swarm optimization， PSO）算法提高求解精度。针对标准PSO算法容易陷入局部最优的问题，提出一种基于自适应策略的改进PSO算法，动态调整惯性权重，提高算法的收敛性和全局寻优能力。通过数值实验发现，改进后的算法在全局寻优能力和收敛能力上有一定的提高。关键词：  多层级运输网络; 碳排放; 混合整数非线性规划; 粒子群优化（PSO）算法中图分类号：  U695.2文献标志码：  A收稿日期： 2021

    上海海事大学学报 2021年3期2021-10-08

  • 基于IPSO-GPR的HVAC送风温度预测模型
    参数优化;粒子群优化;混沌序列;高斯过程回归;暖通空调送风温度中图分类号：TP399文献标志码：A收稿日期：2020-11-11基金项目：山东省重点研发计划（重大创新工程） （ 批准号：2019JZZY020101）资助。通信作者：于忠清，男，博士，研究员，主要研究方向为嵌入式系统、普适计算、大数据。E-mail：1812661472qq.com暖通空调（HVAC）中空气处理单元（AHU）影响系统整体性能和能耗[1]。在使用模型预测控制（MPC）降低AHU

    青岛大学学报（自然科学版） 2021年2期2021-09-10

  • 基于粒子群优化（PSO）超限学习机预测新疆参考作物蒸散量
    本研究基于粒子群优化（Particle swarm optimization，PSO）-超限学习机（Extreme learning machine，ELM）预测ET0。通过选取新疆地区3个站点（乌鲁木齐、喀什、哈密）的最高气温（Tmax）、最低气温（Tmin）、平均相对湿度（RH）、风速（u2）、光照时间（n）等气象数据，建立PSO-ELM预测模型，对模型精度和普适性进行研究，并通过与ELM、Makkink、I-A模型的对比，探究不同气象因子组合模型的预

    江苏农业学报 2021年3期2021-07-23

  • 基于BP神经网络对汽油辛烷值损失预测模型的构建
    软件，基于粒子群优化算法，通过BP神经网络模型对工厂生产过程中收集的数据进行数据挖掘，建立了辛烷值损失预测模型。最后选择了225个数据样本进行了辛烷值损失预测模型的训练，100个样本用于对辛烷值损失模型进行验证。所构建的模型对目标值的预测具有高度拟合性，较好地解决了相关问题。关键词：辛烷值;BP神经网络模型;粒子群优化;损失预测模型【Abstract】Themixtureofsulfurandolefinintheexhaustgasofgasolinec

    智能计算机与应用 2021年2期2021-05-11

  • 考虑潮汐影响的连续泊位分配策略
    并采用改进粒子群优化（particle swarm optimization，PSO）算法进行求解。算例结果给出每艘船的靠泊位置和进出港顺序安排，并通过与标准PSO算法求解的调度方案进行对比，验证改进PSO算法的有效性。研究成果可为实际码头泊位分配决策提供参考。关键词： 连续泊位分配; 粒子群优化（PSO）算法; 潮汐影响; 先来先服务原则中图分类号： U691+.3    文献标志码： AAbstract： In view of the demand o

    上海海事大学学报 2021年4期2021-01-06

  • 基于PSO的LSTM神经网络门诊量预测研究
    ：研究基于粒子群优化算法的长短期记忆神经网络模型构建方法及其在医院门诊管理中的应用，选取三甲医院中医慢病相关科室门诊量历史记录数据，构建基于长短期记忆神经网络的门诊量预测模型，借助粒子群优化算法对长短期记忆网络进行参数优化，并使用优化后的模型对门诊量进行预测。月度门诊量预测结果表明，经过粒子群优化的长短期记忆神经网络模型在测试集上的预测误差RMSE，相比未优化的模型减小了48.5%。粒子群优化算法能高效地优化预测模型，可使模型较好地预测出门诊量变化趋势，从

    软件导刊 2020年10期2020-12-01

  • 基于优化的模糊神经模型的光伏发电预测的研究
    测，并使用粒子群优化算法对模糊神经模型地结构和参数进行优化训练。实验证明所提出的优化模糊神经模型具有更优的准确性、紧凑性和可解释性，可以在线估计和预测单个光伏模块电气特性以及最大功率点，且具有较好的计算性能。关键词： 光伏发电预测; 模糊神经网络模型; 粒子群优化中图分类号： TP 399      文献标志码： AAbstract： In this paper， the fuzzy neural network model is used to pred

    微型电脑应用 2020年9期2020-10-13

  • 基于自适应粒子群优化的粒子滤波跟踪算法
    问题，可用粒子群优化算法优化，但目前的标准粒子群优化粒子滤波算法会出现粒子局部寻优的情况。对此对算法中的惯性权重和学习因子同时采取自适应调整的方法，平衡粒子的搜索能力以减少这种情况的出现，并且为了解决算法优化后因粒子聚集而造成的多样性缺失问题，对粒子进行随机变异以提高粒子多样性。仿真结果表明，经过改进后的优化算法可有效提高粒子滤波算法的准确性，使跟踪误差减小。关键词： 粒子滤波跟踪; 粒子群优化; 自适应调整; 搜索能力平衡; 随机变异; 优化算法中图分类

    现代电子技术 2020年17期2020-09-21

  • 基于PCA和SAPSO的船舶风压差神经网络预测模型
    法和自适应粒子群优化（self-adaptive particle swarm optimization， SAPSO）算法的船舶风压差神经网络预测模型。该方法采用PCA法对航行数据进行预处理，然后将数据输入由SAPSO算法优化的BP神经网络中，改变以往通过复杂的数学建模计算风压差的方法，提高预测的时效性和准确性。利用实船数据对模型进行船舶风压差的实时预测仿真，结果验证了该预测模型具有较高的可靠性。关键词： 船舶;风压差预测;主成分分析（PCA）;自适应;

    上海海事大学学报 2020年2期2020-09-01

  • 基于优化粒子群算法的云环境大数据聚类算法
    息浓度;与粒子群优化聚类约束条件结合，得到云环境大数据聚类中心最优解。仿真结果表明，此算法的数据聚类精准度比较高，具有良好的收敛性能。关键词： 大数据聚类; 云环境; 粒子群优化; 空间分割; 模糊聚类; 仿真测试中图分类号： TN919?34                             文獻标识码： A                      文章编号： 1004?373X（2020）14?0072?04PSO?based big data

    现代电子技术 2020年14期2020-07-23

  • 基于LS-SVM的舰艇修理能力评估研究
    持向量机;粒子群优化Abstract： Evaluation of warship maintenance capability is limited by several factors， The historical data is lacked，In order to Evaluation of warship maintenance capability， The evaluation index system is constructed bas

    装备维修技术 2020年31期2020-07-08

  • 云环境下结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法
    种结合改进粒子群优化与检查点技术的容错调度算法。通过改进粒子群优化算法进行全局搜索，寻找粒子群最优解，以保证任务获取最优资源，减少调度复杂度;同时通过设置检查点，使失效任務从检查点继续执行，实现任务动态恢复，提高调度可靠性。仿真实验表明，与传统算法相比，当任务数量不断增加时该算法可提高任务执行成功率，缩短任务执行时间。关键词：云计算;任务调度;容错;粒子群优化;检查点技术DOI：10. 11907/rjdk. 191566 开放科学（资源服务）标识码（OS

    软件导刊 2020年2期2020-05-25

  • 基于支持向量机参数优化的图像特征智能辨识
    最后，经过粒子群优化（PSO）算法实现SVM的参数寻优，建立优化模型，可视化分类结果。结果表明，PSO-SVM的分类准确率高达95%，说明基于PSO-SVM的人工智能技术可以提供一个方法来实现图像特征的智能辨识。关键词：人工智能;支持向量机;粒子群优化;参数寻优;图像识别中图分类号：TP393文献标识码：A文章编号：1009-3044（2020）04-0173-03收稿日期：2019-10-15作者简介：肖磊（1998—），男，江西南昌人，学士，本科在读，

    电脑知识与技术 2020年4期2020-04-14

  • 分析美国不同的当选者对中国经济的影响
    【关键词】粒子群优化;POS-BP神经网络;预测分析1.引言近几十年来，被称为美国总统大选的竞选活动，吸引了全世界的广泛关注。在美国总统大选之年，共和党候选人唐纳德·特朗普和民主党候选人乔·拜登一起竞选美国总统。但是，双方的候选人在经济、文化、金融等不同的重点发展领域有着不同的政治立场和措施。故他们的措施理念也将对美国经济和世界经济产生不同程度的影响。与此同时也会对中国的经济也会产生很大的影响。本文在此背景下，进行分析。由于美国总統对中国经济的影响分析较为

    科学导报·学术 2020年57期2020-03-17

  • 一种基于粒子群寻优的无模型自适应控制方法
    制器，使用粒子群优化算法解决无模型自适应控制器调整参数的问题。仿真结果表明，基于数据驱动的无模型自适应控制器可实现倾转翼飞机过渡段平稳飞行，同时证明了基于数据驱动的无模型自适应控制方法在处理时变、强耦合的非线性系统时具有独特的优势。关键词：倾转翼;数据驱动;无模型自适应;粒子群优化; 飞行控制中图分类号：TJ765文献标识码：A文章编号：1673-5048（2020）06-0074-050 引  言倾转旋翼飞机综合了直升机和固定翼飞机垂直起降、悬停、平飞速

    航空兵器 2020年6期2020-01-25

  • 基于粒子群优化算法的动力定位非线性观测器设计
    影响，采用粒子群优化算法对观测器增益矩阵中的9个关键参数进行组合寻优进一步提高观测器动态性能。还以一艘供给船为例进行仿真分析，验证了所设计非线性观测器的有效性。关键词：动力定位;观测器;粒子群优化中图分类号：TP273                                       文献标识码：ADesign of Nonlinear Observer for Dynamic Positioning Basedon Particle Swarm

    计算技术与自动化 2020年4期2020-01-05

  • 基于改进蚁群算法的自动驾驶汽车自主避障路径优化分析
    蚁群算法;粒子群优化;自主避障Abstract：In order to further improve the accurate response and fast response ability of autonomous obstacle avoidance in real dynamic environment， an improved AC （ant colony algorithm） model based on PSO （Particle S

    科学与财富 2019年35期2019-10-21

  • 面向云环境中任务负载的粒子群优化调度策略
    一种改进的粒子群优化算法（Modified Particle Swarm Optimization， M-PSO）.首先构建出一个云计算能耗模型，同时考虑处理器的执行能耗和任务传输能耗.基于该模型，对任务分配问题进行定义描述，并采用粒子群优化算法对问题进行求解.此外，构建动态调整的惯性权重系数函数以克服标准PSO算法的局部最优和收敛速度慢的问题，有效提高系统性能.最后通过仿真实验对该算法模型的性能进行了评估，结果表明M-PSO算法与其他算法相比能有效地降低

    湖南大学学报·自然科学版 2019年8期2019-10-18

  • 基于分类思想的改进粒子群优化算法
    关键词： 粒子群优化; 参数改进; 适度值; 适度值均值; 适度值标准差; 粒子分类; 有效经验中图分类号： TN911.1?34; TP18                     文献标识码： A                   文章编号： 1004?373X（2019）19?0011?04Abstract： In order to solve the problems of slow convergence speed， low converge

    现代电子技术 2019年19期2019-10-14

  • 基于PSO-LSSVM算法的造纸过程短期电力负荷预测模型
    提出了一种粒子群优化算法（PSO）和最小二乘支持向量机（LSSVM）相结合（PSO-LSSVM）的短期电力负荷预测方法，该方法可对造纸厂未来每30 min的电力负荷进行预测。结果表明，采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时，预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%，精度高于其他行业的电力负荷预测值，模型具有良好的可行性和有效性。关键词：数学建模;短期预测;电力负荷;最小二乘支持向量机;粒子群优化中图分类号：TS7文献标识码：A近年来，

    中国造纸学报 2019年1期2019-09-10

  • 粒子群算法（PSO）优化两级热电制冷器几何设计
    电制冷器;粒子群优化;三维多物理场模型半导体热电制冷器（TEC）是无可动部件的能量转换器，可以利用帕尔贴效应[1]的原理利用电流驱动产生制冷效果。本研究的动机基于以下两个方面：（1）对于双层热电制冷器的几何参与工况设计对于器件性能有较大影响，需要进行优化分析。（2）对于优化工作而言，性能预测模型的准确性是十分重要的。因此本文采用结合三维有限元模型与粒子群（PSO）优化算法对于双层热电制冷器进行优化。建立并求解双层热电制冷器件的三维有限元模型，考虑其中的多种

    科技风 2019年21期2019-09-04

  • 基于粒子群优化模糊控制器永磁同步电机控制
    进一步说明粒子群优化方法在电动机中车有一定的可行性。关键词：粒子群优化  模糊控制器  永磁同步  电机控制中图分类号：TM341   文獻标识码：A            文章编号：1672-3791（2019）05（a）-0033-02对于永磁同步电机来说，其具有较强的能量密度和效率，体积小，响应较快，常用于电动汽车驱动系统中。目前很多电动机控制系统均采用永磁同步电机，将其视作为驱动部件。这种驱动设备和传统的电动汽车相比，一般都是选控制策略PID控制方

    科技资讯 2019年13期2019-08-13

  • 基于遗传算法的漫画艺术设计研究与实现
    作，并加入粒子群优化策略，经过多次迭代计算，得到漫画的角色人物造型。经过实验证明，相比于SGA算法和AGA算法，文中所提算法在漫画设计效率方面优势明显。关键词： 漫画设计; 角色造型; 遗传算法; 适应度; 粒子群优化; 设计效率中图分类号： TN911.1?34; TP393                    文献标识码： A                   文章编号： 1004?373X（2019）15?0120?03Research and

    现代电子技术 2019年15期2019-08-12

  • 基于定期竞争学习的多目标粒子群优化算法
    目标优化;粒子群优化;定期竞争;竞争学习机制;全局最优选取策略中图分类号： TP183; TP301.6文献标志码：AAbstract： In order to improve the diversity of population and the convergence performance of algorithm， a Scheduled competition learning based Multi-Objective Particle Swa

    计算机应用 2019年2期2019-08-01

  • 基于粒子群与神经网络的光伏逆变器设计
    关键词： 粒子群优化; 神经网络; 光伏逆变器; 算法; 逆模型; 谐波含量中图分类号： TN711?34; TM615                 文献标识码： A                    文章编号： 1004?373X（2019）02?0085?04Design of photovoltaic inverter based on particle swarm optimization and neural networkZHANG Y

    现代电子技术 2019年2期2019-04-04

  • PSO优化三维Otsu森林冠层图像快速分割算法
    tsu法;粒子群优化DOI：10.15938/j.jhust.2019.05.021中图分类号： TP391.4文献标志码： A文章编号： 1007-2683（2019）05-0128-06Forest canopy image segmentation is a key step to forest canopy parameters using digital image processing methods. According to the cha

    哈尔滨理工大学学报 2019年5期2019-01-14

  • 针对全球语言发展趋势的分析及预测
    型以及基于粒子群优化的神经网络模型，对人口迁移以及语言发展展开了相关研究。同时考虑到影响母语使用者数量的因素，建立了多元线性回归模型，预测未来50年语言使用人数的变化。针对全球人口迁移受经济和交通等因素的影响，提出了基于粒子群优化的神经网络模型，预测未来50年的全球移民格局。最后得出结论：同一时期语言随地理分布发生变化。关键词：时间序列 多元线性回归 粒子群优化 语言发展引言语言是文化最直观的表达方式，目前地球上大约有6900种语言。其中，中文、英文、西班

    科学与财富 2018年30期2018-12-28

  • 一种手臂静脉特征提取与匹配的算法
    手臂静脉；粒子群优化；识别；中图分类号：TP391 文献标识码：AAbstract：A feature extraction and matching algorithm is proposed for arm veins. Firstly， the contrast of near infrared （NIR） images is adjusted using the contrast limited adaptive histogram equaliz

    计算技术与自动化 2018年3期2018-12-10

  • 矿井环境下无人机视觉PSOFastSLAM算法的实现
    AM算法；粒子群优化DOI：10.15938/j.jhust.2018.04.014中图分类号： TD679文献标志码： A文章编号： 1007-2683（2018）04-0075-07Abstract：In order to realize the autonomous flight of Unmanned Aerial Vehicle （UAV） in the mine environment without GPS and also precise

    哈尔滨理工大学学报 2018年4期2018-11-24

  • 基于分解的自适应多目标粒子群算法研究
    适应多目标粒子群优化算法。该算法采用切比雪夫聚合方法，将多目标问題聚合为若干个单目标问题，并对每一个单目标问题粒子的速度和位置更新公式进行改进，提高了算法搜索到Pareto解集的效率。同时，改进了惯性权重和加速因子，使其自适应调整，能够更好地平衡全局和局部搜索，采用网格技术存储最优解集，能有效保持进化群体的分布均匀性，并采用5个经典的两目标测试函数进行了仿真实验。实验结果表明，通过改进粒子群算法的速度和位置更新公式，可以提高非支配解对真实解的逼近程度，体现

    青岛大学学报（工程技术版） 2018年1期2018-10-21

  • 基于智能大数据的矿井突发事件定位技术研究
    了一种基于粒子群优化的改进PDV-Hop算法。实验表明，相比于原有的DV-Hop算法，PDV-Hop算法大大降低了突发事件的平均定位误差。关键词：定位问题；DV-Hop算法；无线传感器网络；粒子群优化引言在矿井生产作业过程中，当某些特定事件，如矿井下瓦斯浓度超标、矿井塌陷、管道泄漏等事件发生时，如果不能及时检测到事件发生的位置，通常会带来非常严重的人员伤亡和经济损失。本文考虑采用基于无线传感器网络技术[1] （Wireless Sensor Network

    科技信息·中旬刊 2018年9期2018-10-21

  • 基于粒子群算法的多无人机任务分配
    作战飞机；粒子群优化DOI：10.11907/rjdk.173133中图分类号：TP319文献标识码：A文章编号：1672-7800（2018）007-0193-03Abstract：Multi-UCAVmissionallocationisthekeytechniqueforcoordinatecontrol.Consideringtheconsequentattackmissionandthemainfactorsthataffectcombateff

    软件导刊 2018年7期2018-09-26

  • 基于PSO—LSSVM的煤矿电能质量扰动识别研究
    ，提出基于粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）的扰动分类识别方法。介绍煤矿电力系统中常见的4种暂态扰动，利用广义S变换（GST）提取扰动中相空间时-频域的有用特征，然后利用PSO优化LSSVM分类器的惩罚因子c和参数σ，构建PSO-LSSVM分类器，最后将提取的特征量作为PSO-LSSVM分类器的样本进行训练、测试。MATALA仿真结果表明，该方法能够准确可靠地对煤矿电能质量扰动进行识别与分类，对于煤矿电能质量监测具有较高参考价值。关键词：煤

    软件导刊 2018年7期2018-09-26

  • 基于跳数修正和改进粒子群优化DV—Hop定位算法
    跳数修正的粒子群优化的定位算法HPDV?Hop。此算法通过对锚节点广播的跳数进行修正，让随机静态分布的锚节点移动并按密度分布二次部署以及用改进的粒子群（PSO）算法对定位中的迭代过程进行优化，实现传统DV?Hop定位算法的全面改进，以提高定位精度。仿真结果表明，改进的算法与传统算法相比，定位精度和算法的稳定性有明显提高。关键词： DV?Hop定位； 锚节点； 最优跳数； 平均跳距； 粒子群优化； 跳数修正中图分类号： TN711?34； TP393 文献标

    现代电子技术 2018年18期2018-09-12

  • 改进单尺度Retinex的彩色图像增强算法
    进算法融合粒子群优化算法以及Retinex算法，基于熵值大小以及变换成HIS图像的[H]值大小实施匹配，采用合理的滤波模板实施运算，完成彩色图像的增强处理。通过改进SSR算法解决图像边缘亮度波动时，图像出现的光晕以及光阴影问题，提升彩色图像增强效果。实验结果表明，所提算法对室内室外图像的亮度、对比度、饱和度等内容具有较高的增强效果，能提升总体图像的质量。关键词： 改进单尺度； Retinex算法； 粒子群优化； SSR算法； 彩色图像增强； 滤波模板中图分

    现代电子技术 2018年17期2018-09-12

  • PID神经网络算法对K型热电偶非线性校正
    热电偶； 粒子群优化； 非线性校正； 惯性权值； Matlab中图分类号： TN711?34； TH811； TP206+.1 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2018）14?0074?05Nonlinear correction of K?type thermocouple using PID neural network algorithmSU Shujing， L? Nannan， ZHAI Chengrui（Key Laborat

    现代电子技术 2018年14期2018-07-27

  • 电力变压器局部放电模式识别
    ，采用经过粒子群优化的超球面支持向量机对不同绝缘故障类型的局部放电进行模式识别，识别率高，这对提高局部放电模式识别率具有一定的指导意义。关键词：模式识别；粒子群优化； 超球面支持向量机在局部放电故障模式识别分类中，应用比较广泛的分类器是人工神经网络和支持向量机。若采用人工神经网络识别样本数据相对有限的局部放电，平均识别率能够达到85%，识别率很难再提高。支持向量机是根据结构风险最小化原则解决小样本，多种类模式识别问题，从而得到较高的识别率，然而局部放电信号

    科技风 2018年1期2018-05-14

  • 粒子群优化的改进Tsallis熵图像阈值分割
    出基于改进粒子群优化的二维Tsallis熵分解算法。首先将二维Tsallis熵算法降维分解为两个一维Tsallis熵，同时在目标函数中引入类内离散测度函数，最终以此目标函数作为改进后粒子群优化算法的寻优函数，完成图像的全局最优解阈值分割。实验结果表明，相对一维及二维Tsallis熵算法，改进算法在主观效果和區域间对比度评价指标上有较大改善，在铁路轨道异物图像的分割中满足实时性要求、抗噪效果更佳。关键词：图像分割；Tsallis熵；类内离散度；粒子群优化；铁

    科技创新与应用 2018年12期2018-05-08

  • 基于全离散粒子群优化的纳电子MPRM电路面积优化算法
    一种全离散粒子群优化算法。通过将粒子速度合并到位置更新方程，充分挖掘粒子群优化中的学习因素得到全离散化的粒子更新方程，在此基础之上设计FDPSO算法，并使用探索概率作为算法参数控制算法全局探索与局部开拓间的平衡。对一组输入数大于20的MCNC电路进行优化的实验结果表明，与其他能够用于可编程阵列结构纳电子混合极性Reed?Muller电路面积优化的智能算法相比，全离散粒子群优化算法具有较强的全局收敛能力和结果稳定性，能够以较高时间效率获得较好的优化结果。关键

    现代电子技术 2018年4期2018-03-07

  • 基于PSO优化的LSSVM的电力系统电压优化的研究
    提出了基于粒子群优化最小二乘支持向量机（PSO-LSSVM）来对电力系统电压进行优化。通过实例的结果分析，该方法对电压的合格率有所提高，对电压性能有明显的改善，损耗也下降了，且收敛速度加快，有助于解决地区电力系统电压优化和治理问题。关键词：数学模型；粒子群优化；最小二乘支持向量机；电压优化0 引言电力系統的无功优化作为非线性的规划问题，存在着多个不等式的约束条件。而且控制变量的类型也比较复杂，既有连续值，又有离散值。所以导致无功优化的分析过程变得更加复杂。

    软件 2017年9期2018-03-02

  • 粒子群优化改进小波阈值函数的去噪研究
    同时，采用粒子群优化算法，针对信号含噪情况，自动优化阈值函数参数，实现去噪过程的自动寻优。采用基准信号仿真结果表明，提出的算法可以获得更小的均方误差和更高的信噪比，达到了去噪实用化的效果。关键词：小波变换；粒子群优化；算法；阈值函数O 引言相关法、模极大值法和阈值法是小波去噪的三种常见方法，其中，阈值法最实用，已广泛应用于信号去噪中。阈值法有硬阈值和软阈值两种基本的去噪算法，但是这两种基本方法各有一定缺陷：一是硬阈值函数整体不连续，容易造成经小波去噪后的信

    软件 2017年9期2018-03-02

  • 基于粒子群优化的电气自动节能控制器设计
    ，提出基于粒子群优化的电气自动节能控制器。该设计选用SYU?213型号的节能控制器，硬件上对自动控制器进行了优化设计，保证各种状态的有效切换。在软件设计中引入粒子群优化下的卡尔曼算法，能够在不同状态下进行快速的能源降耗。实验结果表明，所设计的基于粒子群优化的电气自动节能控制器可以有效降低电气自动控制的能耗，且在待机状态下仍可进行节能控制。关键词： 粒子群优化； 电气自动控制； 节能控制器； 待机状态； 卡尔曼算法； 状态切换中图分类号： TN830.1?3

    现代电子技术 2018年2期2018-01-22

  • 基于加权K—均值和PSO算法的医保欺诈检测研究
    重值。采用粒子群优化算法来求解最优的权重值。聚类问题中簇类数目通常由用户确定，文中则用一种评估聚类的标准来确定最优的聚类数目。实验证明，算法不仅检测效率较高，还避免了主观评价对于检测的影响。关键词：K-均值；粒子群优化；权重指标评价函数；聚类；医保欺诈中图分类号：TP3 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）28-0197-031 引言医疗保险是为了补偿劳动者因疾病风险造成的经济损失而建立的一项社会保险制度。通过用人单位与个人缴费，建立医

    电脑知识与技术 2018年28期2018-01-04

  • 基于粒子群优化算法的盲分离大型风力机主轴承故障诊断研究
    源分离中的粒子群优化算法解决多故障源信号提取问题和故障源信号分离等题。诊断结果表明，该方法具有可行性，从而实现对风力机主轴承的故障诊断。关键词：粒子群优化；主轴承；故障诊断中图分类号：TP206 文献标识码：A 文章编号：1007-9416（2017）10-0113-02风力机的主轴承一种特殊的轴承，使用环境恶劣，维修成本较高，要求高寿命。由于风力机组周围的环境恶劣，并且长期处在恶劣的环境中运行，因此风力机主轴承故障率较高，一旦发生故障，直接和间接经济效益

    数字技术与应用 2017年10期2017-12-21

  • 一种优化稀疏分解的雷达目标识别方法
    所以汲取了粒子群优化算法（PSO）全局搜索能力强、收敛速度快的优点对最优原子的搜索过程进行优化，并且针对粒子群优化易陷入局部最优的问题，提出一种惯性权重自适应改变的改进解决方法。通过对雷达高分辨率距离像（HRRP）信号的稀疏表示实验仿真发现，基于粒子群优化的匹配追踪算法能大大缩短匹配追踪的时间，同时惯性权重自适应改变的方法也有效解决了PSO优化的“早熟”问题。关键词： 稀疏分解； 粒子群优化； 自适应变化； 高分辨率距离像中图分类号： TN95?34； T

    现代电子技术 2017年23期2017-12-20

  • 神经网络在高校图书馆图书借阅流量预测中的应用
    确度，提出粒子群优化RBF神经网络的图书借阅流量预测模型。该方法以图书馆图书借阅流量历史数据进行RBF神经网络建模，采用粒子群算法对RBF神经网络参数进行优化，最后建立了图书借阅流量动态响应模型。预测结果表明该模型预测结果合理，精度较高，为图书馆提高工作效率和服务质量提供了参考依据。关键词： 图书借阅； 流量； 神经网络； 粒子群优化中图分类号： TN911.1?34 文献标识码： A 文章编号： 1004?373X（2017）19?0115?04Appl

    现代电子技术 2017年19期2017-10-12

  • 认知无线电NC—OFDM中基于案例推理的无线资源分配
    问题，利用粒子群优化方法，降低案例修订过程中的计算复杂度。仿真结果表明，随着案例库的丰富，提出的算法在保证频谱利用率的前提下明显缩短了收敛时间，有效降低了计算复杂度。【关键词】认知无线电 NC-OFDM 无线资源分配 案例推理 粒子群优化1 引言近年來，无线通信技术发展迅速，有限的频谱资源愈发显得稀缺，这就迫切需要提高频谱的利用效率。认知无线电技术允许非授权用户在不对授权用户的通信产生影响的前提下，临时使用授权用户的频段，因此可以有效提高频谱利用效率[1]

    移动通信 2017年14期2017-10-09

  • 柔性作业车间调度的分布式粒子群优化算法
    一种分布式粒子群优化算法以求解柔性作业车间调度问题，该算法以最小化最大完工时间为目标，为解决传统粒子群算法在遇到突发事件时不能实时进行响应做出合理决策的问题，在算法中设计了两个多Agent粒子群优化模型。最后，使用经典算例对算法进行了验证，实验表明多Agent粒子群优化模型具有合理性，该算法能够有效解决柔性作业车间调度问题。关键词：关键词：柔性作业车间调度；粒子群优化；分布式；多Agent系统DOI：10.15938/j.jhust.2017.03.001

    哈尔滨理工大学学报 2017年3期2017-08-30

  • 基于极限学习机的入土切割过程数据驱动模型研究
    测，并利用粒子群优化算法（PSO）对模型参数进行优化以提高极限学习机的泛化能力。通过仿真分析并与传统BP神经网络进行比较分析。由分析结果可知基于极限学习机的数据模型优于基于BP神经网络的数据模型，有良好的泛化能力，从而为对入土切割刀盘自动控制系统的研发提供了依据。关键词：极限学习机；粒子群优化；入土切割；甘蔗收割机广西是我国最主要的甘蔗原材料基地，甘蔗糖的总产量能占到全国糖总产量的60%以上[1，2]。但是由于甘蔗收割过程机械化程度不高，严重制约了广西甘蔗

    装备制造技术 2017年6期2017-07-31

  • 基于最小二乘支持向量机的无人机遥感影像分类
    ，进而利用粒子群优化和网格搜索算法分别进行参数寻优并交叉验证方法对影像进行SVM和LSSVM对比试验。结果表明，Micro MCA12 Snap 多光谱传感器所选择的1、6、11波段组合及NDVI、NDWI、Mean特征信息组合，粒子群优化LSSVM分类的总体精度较网格搜索LSSVM高0.092%，Kappa系数高0.006；粒子群优化LSSVM分类的总体精度较粒子群优化SVM分类高2.021%，Kappa系数高0.008。试验方法改善了各种地物特别是裸地

    江苏农业科学 2017年9期2017-07-15

  • 基于降维与粒子群优化的水下传感网定位算法
    基于降维与粒子群优化的节点定位算法。算法首先结合水下传感网的特性，将水下三维定位转换为二维定位， 然后引入粒子群优化方法，根据全局最优值限定粒子的方向，粒子不断优化，最后确定节点的位置。实验结果表明，与其他定位算法相比，提出的算法提高了定位精度，降低了节点的能量和计算量消耗。关键词：水下无线传感器网络；定位；降维；粒子群优化DOI：10.16640/j.cnki.37-1222/t.2017.09.1271 引言目前，水下无线传感器网络已被广泛的应用于海洋

    山东工业技术 2017年9期2017-05-16

  • 基于边界变异的一种新的粒子群优化算法
    针对传统粒子群优化算法易早熟，收敛精度低，特别是在解决大维数问题时，效果很不理想等缺点。针对这类问题，首先提出一个判别机制，判定算法什么时候达到早熟，若达到早熟则提出一种基于边界与随机变异的方法使部分粒子进行变异，从而使粒子重新分散后，再进行搜索。通过对四个经典测试函数的数值仿真实验证明，该方法能极大地提高算法的寻优能力，特别是在高维函数寻优时获得了较好的优化效果。【 关键词 】 粒子群优化；早熟；边界；变异【 中图分类号 】 TP18【 文献标识码 】

    网络空间安全 2017年1期2017-03-10

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