基于CPSO-Elman神经网络矿井下可见光定位

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作者 高欣欣 王凤英 +1 位作者 秦岭 胡晓莉 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第6期122-124,128,共4页

针对传统矿井下定位方法精度偏低问题,提出一种混沌粒子群优化(CPSO)Elman神经网络矿井下可见光定位系统。由于Elman神经网络在初始化时存在参数设置的随机性导致预测精度不高,采用CPSO算法优化Elman神经网络,选取适合的各层的初始权值... 针对传统矿井下定位方法精度偏低问题,提出一种混沌粒子群优化(CPSO)Elman神经网络矿井下可见光定位系统。由于Elman神经网络在初始化时存在参数设置的随机性导致预测精度不高,采用CPSO算法优化Elman神经网络,选取适合的各层的初始权值和阈值,用于提高神经网络拓扑的稳定性。仿真结果表明:在3.6 m×3.6 m×3.6 m的环境里,本文所提的算法的平均定位误差达到3.70 cm,最大定位误差为26.54 cm,在实验阶段的平均定位误差为5.91 cm,最大定位误差为36.95 cm,能够满足煤矿井下定位需求。 展开更多

关键词 可见光 矿井下定位 混沌粒子群优化算法

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一种改进的CPSO-LSSVM软测量模型及其应用 被引量：21

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作者 乔宗良 张蕾 +2 位作者 周建新 司风琪 徐治皋 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期234-240,共7页

针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS... 针对最小二乘支持向量机(LS-SVM)在处理大规模数据集的回归和分类问题时缺少支持向量所具有的稀疏性和难以确定最佳模型参数值的问题,提出一种改进算法,利用样本间马氏距离分析样本相似程度,剔除部分相关样本,对样本集进行约简,以恢复LS-SVM的稀疏性,进而利用具有较强全局搜索能力的混沌粒子群优化算法(CPSO)对LS-SVM建模过程中的模型参数进行优化选择,以提高模型的拟合精度和泛化能力。将提出的改进算法用于湿法脱硫系统浆液pH值的软测量建模,给出了应用该方法的具体步骤,研究结果表明,该算法取得了较高的建模精度和泛化能力,为pH值的在线实时监测提供了一个有效手段。 展开更多

关键词 混沌粒子群优化 马氏距离 最小二乘支持向量机 稀疏性 pH值 软测量

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热导传感器温度特性的CPSO-SVM数据融合校正 被引量：3

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作者 黄为勇 童敏明 任子晖 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第12期3259-3262,共4页

为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化——支持向量机(CPSO-SVM)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,... 为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化——支持向量机(CPSO-SVM)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,采用经典粒子群优化算法和测试样本集均方根误差与平均绝对百分比误差同时最小原则选择和优化支持向量机的参数向量。对氢气浓度的检测实验表明,该方法能有效地改善传感器的温度特性,实现了气体浓度的精确检测。 展开更多

关键词 热导传感器 温度特性校正 支持向量机 数据融合 经典粒子群优化

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CPSO和LSSVM融合的网络入侵检测 被引量：8

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作者 孙兰兰 宋雯斐 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期90-93,133,共5页

网络攻击具有多样性和隐蔽性,为了提高网络安全性入侵检测的正确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的网络入侵检测方法(CPSO-LSSVM)。利用混沌粒子群算法对LSSVM模型参数进行搜索,选择LSSVM最优参数,采... 网络攻击具有多样性和隐蔽性,为了提高网络安全性入侵检测的正确率,提出一种混沌粒子群算法(CPSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相融合的网络入侵检测方法(CPSO-LSSVM)。利用混沌粒子群算法对LSSVM模型参数进行搜索,选择LSSVM最优参数,采用KDDCUP99数据集对CPSO-LSSVM性能进行测试,实验结果表明,CPSO-LSSVM提高了网络入侵检测正确率,降低了误报率,可以为网络安全提供有效保证。 展开更多

关键词 混沌粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 网络异常 检测

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基于CPSO的二维Otsu图像分割法 被引量：5

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作者 王忠 付阿利 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第19期206-209,共4页

二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,图像分割效果好但算法计算量较大。针对上述情况,提出一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的策略,将其用于二维Otsu方法中,并与标准粒子群优化算法(SPSO)进行仿真实验对比。... 二维Otsu方法同时考虑了图像的灰度信息和像素间的空间邻域信息,图像分割效果好但算法计算量较大。针对上述情况,提出一种基于混沌粒子群优化算法(CPSO)的策略,将其用于二维Otsu方法中,并与标准粒子群优化算法(SPSO)进行仿真实验对比。实验结果表明,该方法可以提高分割速度,克服SPSO的缺点,图像分割结果较理想。 展开更多

关键词 图像分割 二维OTSU方法 混沌粒子群优化算法

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改进CPSO-SVM在人脸识别中的应用 被引量：2

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作者 李明 孙向风 邢玉娟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期175-177,180,共4页

为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整... 为使粒子群优化算法初始粒子均匀分布在解空间,增强全局的搜索能力,通过对混沌运动的遍历性和粒子群优化算法中惯性权重的分析,提出了一种改进型混沌粒子群算法。该算法采用Circle映射,产生了分布均匀的混沌变量轨道点,并结合动态调整惯性权重的思想来避免粒子群算法陷入局部最优。同时,给出了应用混沌粒子群算法训练SVM的方法,并将其应用于人脸识别。仿真实验结果表明,改进CPSO-SVM方法比基本粒子群方法能获得更好的识别性能。 展开更多

关键词 支持向量机 混沌粒子群算法 惯性权重 人脸识别

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基于CPSO-LSSVM的单轴旋转惯导系统轴向陀螺漂移辨识 被引量：2

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作者 于旭东 张鹏飞 +1 位作者 谢元平 龙兴武 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1049-1053,共5页

在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素。为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)优化的最小二乘支持向量机(least squaressupport vector machine,LSSVM)... 在单轴旋转惯导系统中,轴向陀螺漂移是影响系统导航精度的重要因素。为了提高惯导系统的导航精度,采用混沌粒子群算法(chaos particle swarm optimization,CPSO)优化的最小二乘支持向量机(least squaressupport vector machine,LSSVM)对轴向激光陀螺漂移进行辨识。利用初始对准12h内系统纬度误差和温度变化量作为LSSVM模型的训练数据,利用CPSO对LSSVM进行参数优化,利用优化后的LSSVM模型对轴向陀螺漂移进行辨识,轴向陀螺漂移辨识精度优于0.000 2(°)/h,系统定位误差优于1nm/72h。试验结果表明,CPSO是选取LSSVM参数的有效方法,该方法能够有效地辨识轴向陀螺漂移,具有很高的辨识精度,具有很高的实际应用价值。 展开更多

关键词 激光陀螺 惯导系统 单轴旋转 陀螺漂移 最小二乘支持向量机 混沌粒子群算法

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基于CS-CPSO与SVM融合的WSNs入侵检测算法 被引量：3

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作者 刘宏立 李璐 胡久松 《传感器与微系统》 CSCD 2017年第9期110-112,共3页

为了提高基本粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)融合的无线传感网络(WSNs)入侵检测算法的检测精度与收敛速度,提出了一种基于完全正弦映射混沌粒子群优化(CS-CPSO)算法与SVM融合的WSNs入侵检测算法(CS-CPSO-SVM)。采用CS-CPSO算法优... 为了提高基本粒子群优化(PSO)算法与支持向量机(SVM)融合的无线传感网络(WSNs)入侵检测算法的检测精度与收敛速度,提出了一种基于完全正弦映射混沌粒子群优化(CS-CPSO)算法与SVM融合的WSNs入侵检测算法(CS-CPSO-SVM)。采用CS-CPSO算法优化SVM参数,不仅将正弦映射混沌搜索应用于粒子群算法中初始种群与局部最优解混沌扰动的产生,且将其用于惯性权重的优化以及随机常数和学习因子的产生,并用多个初始值分别迭代生成多条混沌轨道。以KDDCUP99数据集作为实验数据,经理论分析与仿真实验表明:该方法可以有效地检测入侵行为,并具有良好的检测精度与收敛速度。 展开更多

关键词 无线传感器网络入侵检测 正弦映射 多混沌轨道 完全正弦映射混沌粒子群优化

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基于CPSO-LSSVM的网络入侵检测 被引量：6

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作者 刘明珍 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第11期131-135,共5页

为提高网络入侵检测效果,提出一种结合混沌粒子群优化(CPSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的网络入侵检测模型。将网络特征和LSSVM参数编码成二进制粒子,根据网络入侵检测正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数。通过粒子群找... 为提高网络入侵检测效果,提出一种结合混沌粒子群优化(CPSO)算法和最小二乘支持向量机(LSSVM)的网络入侵检测模型。将网络特征和LSSVM参数编码成二进制粒子,根据网络入侵检测正确率和特征子集维数权值构造粒子群目标函数。通过粒子群找到最优特征子集和LSSVM参数,同时引入混沌机制保证粒子群的多样性,防止早熟现象的出现,从而建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集进行性能测试,结果表明,该模型不仅能获得最优特征子集和LSSVM参数,而且提高了入侵检测速度和正确率,降低了入侵检测误报率和漏报率。 展开更多

关键词 入侵检测 混沌粒子群优化算法 最小二乘支持向量机 联合优化 特征选择 混沌机制

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自旋忆阻CPSO-PID神经网络 被引量：2

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作者 李小娟 段书凯 王丽丹 《西南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2016年第11期167-173,共7页

采用混沌粒子群优化算法(CPSO)对网络初始值进行迭代寻优,加快系统的收敛速度.为了实现PID神经网络的硬件平台搭建,新型纳米器件——自旋忆阻器,由于其独特的记忆特性和纳米级尺寸,被用来模拟电子突触,以实现神经元之间的相互连接.最后... 采用混沌粒子群优化算法(CPSO)对网络初始值进行迭代寻优,加快系统的收敛速度.为了实现PID神经网络的硬件平台搭建,新型纳米器件——自旋忆阻器,由于其独特的记忆特性和纳米级尺寸,被用来模拟电子突触,以实现神经元之间的相互连接.最后,通过对强耦合系统进行解耦控制验证了该方案的有效性. 展开更多

关键词 PID神经网络 混沌粒子群优化算法(cpso) 混沌 自旋忆阻器 突触

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飞机舱门收放系统CPSO-BP神经网络故障仿真与诊断 被引量：2

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作者 王强 吴伟 +2 位作者 刘东 娄华语 王良模 《重庆理工大学学报(自然科学)》 北大核心 2023年第11期293-299,共7页

针对民机舱门收放系统故障模拟代价大、故障数据少、故障诊断精度低的问题,提出基于CPSO-BP神经网络的飞机舱门收放系统故障诊断方法。根据民机舱门系统工作特性和高发故障的情况,确定流量控制阀磨损、液压马达泄漏、液压油污染和节流... 针对民机舱门收放系统故障模拟代价大、故障数据少、故障诊断精度低的问题,提出基于CPSO-BP神经网络的飞机舱门收放系统故障诊断方法。根据民机舱门系统工作特性和高发故障的情况,确定流量控制阀磨损、液压马达泄漏、液压油污染和节流阀阻塞4种典型故障模式;建立飞机舱门AMESim收放系统仿真模型,通过典型故障的仿真分析获得120组故障数据,构建包含29520个样本的故障数据集;采用BP神经网络进行故障诊断,其平均诊断正确率仅为85.36%。采用混沌粒子群算法(CPSO)优化BP神经网络的初始权重和阈值,故障诊断正确率达到93%,提高了飞机舱门收放系统的故障诊断正确率。 展开更多

关键词 故障诊断 AMESIM 飞机舱门收放系统 BP神经网络 混沌粒子群优化算法(cpso)

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基于CPSO-BP神经网络-PID的热熔胶机温控系统研究 被引量：6

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作者 王莉 张士兵 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期588-594,共7页

针对热熔胶机加热温度存在惯性大、滞后性强、非线性等缺点,且常规PID控制难以达到温控要求,提出了一种基于CPSO-BP神经网络的PID控制器参数自适应调整算法。该算法先用CPSO算法将BP神经网络的初始权值和阈值优化到全局极小点附近,然后... 针对热熔胶机加热温度存在惯性大、滞后性强、非线性等缺点,且常规PID控制难以达到温控要求,提出了一种基于CPSO-BP神经网络的PID控制器参数自适应调整算法。该算法先用CPSO算法将BP神经网络的初始权值和阈值优化到全局极小点附近,然后用传统BP神经网络学习算法在线调整PID参数。采用MATLAB对设计的CPSO-BP神经网络-PID控制器进行了温控系统仿真分析,仿真结果显示该控制器可实现对热熔胶机温度的精确控制,具有良好的自适应性和鲁棒性;实验测得采用CPSO-BP神经网络-PID控制器的温控系统能够在3.5min内达到设定温度,温控精度为±2.5℃。CPSO-BP神经网络-PID控制器作为嵌入式系统的一个控制单元,已投入热熔胶机温控系统实际应用,使用效果表明:温控系统性能稳定,温控精度高,有效实现了热熔胶机加热温度的自动控制,具有良好的实际应用及推广价值。 展开更多

关键词 热熔胶机 cpso算法 BP神经网络 PID 温控系统

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基于FTA优化CPSO算法的锻压机典型故障诊断研究

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作者 赵燕燕 汤瑞 +1 位作者 习岗 俞生伟 《机床与液压》 北大核心 2023年第24期192-196,共5页

为适应多种类型的产品加工需求,锻压机具高度自动化控制能力的提高尤为重要。采用单一智能故障诊断算法无法达到高的故障诊断率以及需要设置复杂的诊断措施等,综合故障树分析(FTA)与混沌粒子群(CPSO)算法相结合方式实现故障诊断。分析... 为适应多种类型的产品加工需求,锻压机具高度自动化控制能力的提高尤为重要。采用单一智能故障诊断算法无法达到高的故障诊断率以及需要设置复杂的诊断措施等,综合故障树分析(FTA)与混沌粒子群(CPSO)算法相结合方式实现故障诊断。分析实际传感器测点,并与GA与PSO算法结果进行对比。结果表明:FTA-CPSO算法的故障诊断准确率比GA高6.25%,比PSO高4.20%;FTA-CPSO算法可以获得较小的误差,相对GA与PSO达到了更优的诊断性能;经过多次迭代后,所有算法的适应值都减小;FTA-CPSO可以在最短时间内完成迭代计算,有效降低迭代次数,同时搜索时间也明显缩短。 展开更多

关键词 锻压机 故障诊断 故障树分析(FTA) 混沌粒子群算法(cpso)

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基于Lyapunov稳定性及CPSO的航天器姿轨控制

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作者 陈杰 张文栋 +1 位作者 苏琳琳 桑胜波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第24期229-234,240,共7页

针对在轨服务航天任务中轨道与姿态动力学耦合问题,提出一种基于Lyapunov稳定性分析的反馈控制方法,采用基于对偶四元数的一体化耦合动力学模型来描述航天器的相对位置和相对姿态,利用速度陀螺仪与激光雷达的量测信息构建Lyapunov能量函... 针对在轨服务航天任务中轨道与姿态动力学耦合问题,提出一种基于Lyapunov稳定性分析的反馈控制方法,采用基于对偶四元数的一体化耦合动力学模型来描述航天器的相对位置和相对姿态,利用速度陀螺仪与激光雷达的量测信息构建Lyapunov能量函数,得到满足系统全局渐进稳定的控制率。并用混沌粒子群算法(Chaos Particle Swarm Optimization algorithm,CPSO)优化控制器参数以便达到良好的控制效果。仿真结果表明,该方法不仅保证了航天器的相对轨道、相对姿态和跟踪速度在较短的时间内收敛至期望值,而且具有较高的跟踪精度。 展开更多

关键词 航天器 姿态与轨道 LYAPUNOV稳定性 对偶四元数 混沌粒子群算法

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基于混沌粒子群改进支持向量机对露天矿边坡稳定性的分类预测 被引量：4

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作者 赵国彦 邹景煜 王猛 《矿冶工程》 CAS 北大核心 2024年第2期8-12,共5页

为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出了基于混沌粒子群优化算法的4种机器学习模型,并对其预测性能进行了对比。建立了包含221组露天矿边坡稳定性案例的数据库,其中80%的数据用于训... 为了简便有效地评估边坡稳定性状态,针对目前传统机器学习的算法选择与超参数优化等难题,提出了基于混沌粒子群优化算法的4种机器学习模型,并对其预测性能进行了对比。建立了包含221组露天矿边坡稳定性案例的数据库,其中80%的数据用于训练,20%的数据用于模型测试。4种模型预测结果及工程实例验证结果表明,基于混沌粒子群改进支持向量机模型的预测效果上总体优于其他3种机器学习模型,预测准确率88%,能够有效预测边坡稳定性,可为露天矿边坡安全提供可靠的预测结果。 展开更多

关键词 边坡稳定性 混沌粒子群优化 支持向量机 预测

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基于OVMD的托辊滚动轴承故障信号检测方法

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作者 马鹏飞 杨海鸥 +2 位作者 王世龙 刘磊 辛昊天 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第S01期156-164,共9页

为解决露天矿带式输送机托辊轴承发生故障识别精度低的问题,提高故障诊断精确性以及效率,提出以优化的优化变分模态分解的方法为基础的混沌粒子群优化算法优化变分模态分解的托辊轴承故障信号检测方法。首先,应用CPSO的出色全局寻优特性... 为解决露天矿带式输送机托辊轴承发生故障识别精度低的问题,提高故障诊断精确性以及效率,提出以优化的优化变分模态分解的方法为基础的混沌粒子群优化算法优化变分模态分解的托辊轴承故障信号检测方法。首先,应用CPSO的出色全局寻优特性,精确锁定变分模态分解算法的最适参数设定,实现对VMD的有效调参;然后,运用调参后的VMD技术处理振动数据,从中精准提取特定的频带信号成分;最后,配合稀疏最大谐波噪声比解卷积(SMHD)技术深度净化上述频带信号,显著增强带式输送机托辊轴承故障特征的辨识准确度。结果表明:CPSO对VMD改进相对于其余的VMD优化算法具有更加优越的性能;经过CPSO优化后的VMD算法结合SMHD对于滚动轴承在复杂工况下能够成功确认滚动轴承内圈以及外圈不易识别的具体故障点,并能判定轴承的具体损坏形态。 展开更多

关键词 优化变分模态分解(OVMD) 混沌粒子群优化算法(cpso) 托辊轴承 时域频域 故障信号

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基于Tent映射的混沌粒子群优化算法及其应用 被引量：10

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作者 张学良 温淑花 +3 位作者 李海楠 卢青波 武美先 王晓丽 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第17期2108-2112,共5页

针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象,基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点,以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中,对... 针对基本粒子群优化算法在迭代后期易陷入局部最优而出现早熟收敛的现象,基于混沌搜索的全局遍历性、随机性和规律性的特点,以粒子群群体适应度方差作为粒子群优化算法早熟收敛的判据,将Tent映射作为混沌搜索引入到基本粒子群算法中,对以一定概率随机选择的粒子群中的部分粒子实施混沌搜索,利用混沌特性提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,从而使粒子获得持续搜索的能力,提高了粒子群优化算法的全局搜索能力和抗早熟收敛性能。几个典型测试函数的仿真实验和应用实例均证明了该算法的可行性。 展开更多

关键词 TENT映射 混沌粒子群优化算法 群体适应度方差 多样性

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改进的粒子群算法在圆度误差评价中的应用 被引量：18

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作者 崔星星 陈岳坪 卢海燕 《机械设计与制造》 北大核心 2015年第4期88-90,94,共4页

由于用最小区域法(MZC)评价圆度的目标函数是非线性函数,用传统的优化方法难以进行评价,而且还容易陷入局部最优解。基于最小区域法(MZC)准则的基础上,运用一种改进的粒子群算法—协同粒子群优化(CPSO)算法来评价圆度误差,此方法将原来... 由于用最小区域法(MZC)评价圆度的目标函数是非线性函数,用传统的优化方法难以进行评价,而且还容易陷入局部最优解。基于最小区域法(MZC)准则的基础上,运用一种改进的粒子群算法—协同粒子群优化(CPSO)算法来评价圆度误差,此方法将原来的粒子群分成若干个子种群,每个子种群中粒子各自寻求自己的最优值,各种群粒子信息共享,共同进化,直到达到指定的进化代数,最后比较得出最优值。相比遗传算法(GA)和标准的粒子群优化(PSO)算法具有全局搜索能力强,收敛速度快,精度高的优点。最后在MATLAB软件编程环境下,用实例比较验证了CPSO算法的有效性。对其他的几何量评价具有指导意义。 展开更多

关键词 协同粒子群优化(cpso) 粒子群优化(PSO) 圆度 优化

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电力系统经济负荷分配的混沌粒子群优化算法 被引量：19

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作者 蒙文川 邱家驹 《电力系统及其自动化学报》 CSCD 北大核心 2007年第2期114-119,共6页

提出一种新的混沌粒子群优化(CPSO)算法,将其用于求解复杂的电力系统经济负荷分配(ELD)问题。该算法保持了粒子群优化(PSO)的简单结构,先利用PSO算法的全局收敛能力进行搜索,以获得近似解(即粒子经过的最佳位置),然后利用混沌优化的混... 提出一种新的混沌粒子群优化(CPSO)算法,将其用于求解复杂的电力系统经济负荷分配(ELD)问题。该算法保持了粒子群优化(PSO)的简单结构,先利用PSO算法的全局收敛能力进行搜索,以获得近似解(即粒子经过的最佳位置),然后利用混沌优化的混沌运动特性在近似解的邻域内进行局部搜索,从而获得精确的全局最优解。多个算例的仿真结果表明,该算法能快速有效求取电力系统ELD问题更精确的最优解。 展开更多

关键词 电力系统 经济负荷分配 混沌优化 粒子群优化算法 混沌粒子群优化

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基于AWLS-SVM的污水处理过程软测量建模 被引量：28

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作者 赵超 戴坤成 +1 位作者 王贵评 张登峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第8期1792-1800,共9页

针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适... 针对污水处理过程建模中样本数据可能存在的测量误差对模型性能的影响,提出一种自适应加权最小二乘支持向量机(AWLS-SVM)回归的软测量建模方法。该方法基于最小二乘支持向量机模型,根据样本拟合误差,并结合改进的指数分布赋权规则,自适应地为每个建模样本分配不同的权值,以降低随机误差对模型性能的影响;同时采用一种全局优化算法——混沌粒子群模拟退火(CPSO-SA)算法对最小二乘支持向量机的模型参数进行优化选择,以提高模型的泛化能力。仿真实验表明,AWLS-SVM模型的预测精度及鲁棒性能优于LS-SVM和WLS-SVM。最后,应用AWLS-SVM方法建立污水处理过程出水水质关键参数的软测量模型,获得了较好的效果。 展开更多

关键词 最小二乘支持向量机 污水处理过程 污水出水水质 混沌粒子群 模拟退火 软测量建模

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