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Optimal Planning of Charging Station for Electric Vehicle Based on Quantum PSO Algorithm 被引量:9
1
作者 LIU Zifa ZHANG Wei WANG Zeli 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期I0006-I0006,共1页
关键词 电动汽车 粒子群算法 充电站 规划 优化 量子 能源 EV
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一种基于QPSO-RVM的模拟电路故障预测方法 被引量:27
2
作者 张朝龙 何怡刚 +2 位作者 邓芳明 袁莉芬 何威 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第8期1751-1757,共7页
提出了一种可应用于模拟电路故障预测的方法。通过提取被测电路的频域响应信号,计算皮尔逊相关系数,从而表征电路元件的健康度;在获取元件在不同时间点的健康度数据的基础上,推导出电路元件发生故障时的健康度阈值;将经量子粒子群算法... 提出了一种可应用于模拟电路故障预测的方法。通过提取被测电路的频域响应信号,计算皮尔逊相关系数,从而表征电路元件的健康度;在获取元件在不同时间点的健康度数据的基础上,推导出电路元件发生故障时的健康度阈值;将经量子粒子群算法优化的相关向量机算法用于故障预测,预测各个时间点的元件健康度变化轨迹并估计模拟电路的剩余有用寿命。该预测方法计算简单、通用性强,适用于实时预测。故障预测仿真实验与实例实验证明了方法的有效性与先进性。 展开更多
关键词 模拟电路 剩余有用寿命 健康度 皮尔逊相关系数 相关向量机 量子粒子群 Pearson product-moment correlation coefficient(PPMCC) relevance vector machine(RVM) quantum-behaved particle SWARM optimization(qpso)
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基于QPSO-RBF的瓦斯涌出量预测模型 被引量:32
3
作者 潘玉民 邓永红 +1 位作者 张全柱 薛鹏骞 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第12期29-34,共6页
为了提高径向基(RBF)网络预测瓦斯涌出量的泛化能力,提出QPSO-RBF模型。该模型采用量子粒子群(QPSO)算法优化RBF网络隐层基函数中心、扩展系数以及输出权等初始参数,将网络参数编码为QPSO学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索最优适... 为了提高径向基(RBF)网络预测瓦斯涌出量的泛化能力,提出QPSO-RBF模型。该模型采用量子粒子群(QPSO)算法优化RBF网络隐层基函数中心、扩展系数以及输出权等初始参数,将网络参数编码为QPSO学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索最优适应值参数。其中,RBF网络选取5-3-1的精简结构,采用5个变量作为影响因子预测瓦斯涌出量。结果表明,经QPSO优化后的RBF网络模型预测结果稳定且唯一,其泛化指标平均相对变动值(ARV)为0.012 2。与PSO-RBF、RBF模型预测结果比较,QPSO-RBF模型的泛化能力和网络训练速度优于前2种;预测精度约为PSO-RBF模型的1.5倍、RBF模型的4倍。 展开更多
关键词 量子粒子群(qpso)算法 径向基(RBF) qpso-RBF模型 泛化能力 瓦斯涌出量
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基于QPSO算法的RBF神经网络参数优化仿真研究 被引量:24
4
作者 陈伟 冯斌 孙俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第8期1928-1931,共4页
针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以量子粒子群优化(QPSO)算法为基础的RBF神经网络训练算法,将RBF神经网络的参数组成一个多维向量,作为算法中的粒子进行进化,由此在可行解空间范围内搜索最优解... 针对粒子群优化(PSO)算法搜索空间有限,容易陷入局部最优点的缺陷,提出一种以量子粒子群优化(QPSO)算法为基础的RBF神经网络训练算法,将RBF神经网络的参数组成一个多维向量,作为算法中的粒子进行进化,由此在可行解空间范围内搜索最优解。实例仿真表明,该学习算法相比于传统的学习算法计算简单,收敛速度快,并由于其算法模型的自身特性比基于PSO的学习算法具有更好的全局收敛性能。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 量子粒子群优化算法 径向基函数神经网络
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运用QPSO算法进行系统辨识的研究 被引量:15
5
作者 沈佳宁 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期67-70,共4页
引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于系统辨识领域,QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。仿真实验结果表明,QPSO算法具有比GA算法及PSO算法更强的线性系统辨... 引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于系统辨识领域,QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性。仿真实验结果表明,QPSO算法具有比GA算法及PSO算法更强的线性系统辨识能力和非线性系统辨识能力。 展开更多
关键词 系统辨识 量子粒子群优化算法 线性系统 非线性系统 HAMMERSTEIN模型 WIENER模型
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基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法 被引量:8
6
作者 田杰 曾建潮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期230-232,共3页
针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰... 针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。 展开更多
关键词 图像分割 二维模糊最大熵 量子行为的微粒群优化算法
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基于QPSO算法的作业车间调度问题的研究 被引量:6
7
作者 冯斌 石锦风 孙俊 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第23期5690-5693,5786,共5页
针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题。将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量... 针对现行的遗传算法存在进化速度过慢和过早收敛的局限,以及粒子群优化算法搜索空间有限、容易陷入局部最优点的缺陷,提出将一种基于量子行为的粒子群优化算法应用于作业车间调度问题。将该问题中的每个调度组成一个多维向量,以此向量作为量子粒子群优化算法中的粒子进行进化,由此在解空间内搜索最优解。实例仿真结果表明,该算法收敛速度快、全局收敛性能好,可以得到比遗传算法、粒子群优化算法更佳的调度效果,证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 遗传算法 群体智能算法 粒子群优化算法 量子粒子群优化算法 作业车间调度问题
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基于QPSO算法的3D多模医学图像配准 被引量:4
8
作者 丁德武 李慧 +1 位作者 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第26期173-176,共4页
基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点。但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,给配准的优化过程带来了很大的困难。把量子行为的粒子群优化算法(QPSO)应用到了3D医学图像配准中。QPSO不仅参数个数少,其每一个迭代步的取... 基于互信息的配准方法具有精度高、鲁棒性强的特点。但基于互信息的目标函数存在许多局部极值,给配准的优化过程带来了很大的困难。把量子行为的粒子群优化算法(QPSO)应用到了3D医学图像配准中。QPSO不仅参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,因此能保证算法的全局收敛。实验结果表明,该算法能够有效地克服互信息函数的局部极值,大大提高了配准精度,与美国Vanderbilt大学的"金标准"比较,达到了亚像素级的精度。 展开更多
关键词 图像配准 互信息 量子行为的粒子群优化算法
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一种基于改进QPSO的机器人路径规划算法 被引量:14
9
作者 胡章芳 孙林 +1 位作者 张毅 鲍合章 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期281-287,共7页
针对量子行为粒子群优化(QPSO)算法在移动机器人路径规划中出现早熟收敛的问题,提出一种基于聚集度因子和阶段变异策略的改进QPSO算法。根据目标函数计算粒子的适应度值,在压缩扩张因子中引入改进聚集度因子划分搜索阶段,利用分阶段变... 针对量子行为粒子群优化(QPSO)算法在移动机器人路径规划中出现早熟收敛的问题,提出一种基于聚集度因子和阶段变异策略的改进QPSO算法。根据目标函数计算粒子的适应度值,在压缩扩张因子中引入改进聚集度因子划分搜索阶段,利用分阶段变异策略更新个体位置,并对算法进行性能测试。实验结果表明,与FE-PSO算法相比,该算法具有较高的收敛精度与较好的稳定性。 展开更多
关键词 路径规划 群智能算法 量子行为粒子群优化 聚集度因子 早熟收敛
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基于QPSO的自适应均衡算法 被引量:3
10
作者 池越 刘剑飞 +1 位作者 陈国鹰 武睿 《河北科技大学学报》 CAS 北大核心 2009年第2期116-119,共4页
自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPS... 自适应均衡技术能有效地克服光纤信道的色散和光纤非线性等效应引起的符号间干扰。但传统的自适应均衡算法存在收敛速度慢、稳定性差、均衡效果不理想等缺点,从而使自适应均衡器在高速光纤通信系统中的应用受到限制。提出了一种基于QPSO的自适应均衡算法。仿真实验表明,QPSO具有收敛速度快、计算精度高等优点,将其作为自适应均衡器的控制算法可收到很好的均衡效果,优于传统的控制算法。 展开更多
关键词 光纤通信 自适应均衡 自适应算法 量子粒子群优化算法
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基于QPSO的单任务Agent联盟形成 被引量:7
11
作者 许波 余建平 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第19期168-170,共3页
智能群体搜索算法在求解单任务Agent联盟时稳定性较差、收敛速度慢、全局寻优能力不强,因此采用优化的量子粒子群优化算法解决上述问题。利用群体历史优质解,在最优粒子变异的基础上,采用多种群并行搜索,防止陷入局部极值,并对粒子群进... 智能群体搜索算法在求解单任务Agent联盟时稳定性较差、收敛速度慢、全局寻优能力不强,因此采用优化的量子粒子群优化算法解决上述问题。利用群体历史优质解,在最优粒子变异的基础上,采用多种群并行搜索,防止陷入局部极值,并对粒子群进行筛选以加快粒子群的收敛速度。对比实验结果表明,该算法可以快速、高效地找出合适的Agent联盟,在运行时间和解的质量方面优于同类算法。 展开更多
关键词 AGENT联盟 量子粒子群优化算法 组合优化 多AGENT系统
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改进的QPSO-BP算法的铀价格预测模型及应用 被引量:2
12
作者 陈建宏 周汉陵 +1 位作者 于凤玲 杨珊 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第21期235-239,244,共6页
铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP... 铀产品价格的变化直接决定了铀矿项目的价值,铀产品价格的预测,可提高企业的经营决策能力和抗风险能力。为提高预测的精度,采用基于改进的量子粒子群算法优化训练BP神经网络的学习算法,对铀价格进行建模预测。采用改进的QPSO算法优化BP网络的权值与阈值。将通过优化搜索得到的粒子的位置向量解码作为网络的权值与阈值,选择网络结构5-11-1对铀价格进行预测。结果表明:QPSO-BP模型的预测精度(0.15%)高于PSO-BP模型(4.55%)与BP模型(30.86%)。泛化能力指标平均相对变动值为0.002 5,预测结果的泛化能力提高。相对误差分布集中,预测结果稳定。说明该模型在铀价格预测中有效,对项目投资决策有一定的参考价值。 展开更多
关键词 价格预测 量子粒子群算法 量子粒子群算法(qpso)-反向传播(BP)模型 铀价
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QPSO算法在生产调度中的研究与应用 被引量:3
13
作者 张洪业 曲朝阳 王宇新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第20期208-210,233,共4页
在对某印染企业的生产状况进行深入调研和分析的基础上,对微粒群算法及量子粒子群算法进行了对比研究,并根据实际情况对算法进行了部分改进,使之能适用于离散的生产调度问题。最后将量子粒子群算法应用到花布印染企业的生产调度中,对加... 在对某印染企业的生产状况进行深入调研和分析的基础上,对微粒群算法及量子粒子群算法进行了对比研究,并根据实际情况对算法进行了部分改进,使之能适用于离散的生产调度问题。最后将量子粒子群算法应用到花布印染企业的生产调度中,对加工任务进行优化调度,并实现甘特图的动态生成。该结果可直接应用于企业车间调度中,具有一定的实际应用价值。 展开更多
关键词 量子粒子群优化 生产调度 甘特图
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基于改进QPSO算法的双陷波超宽带天线建模 被引量:3
14
作者 刘文进 许馨水 +1 位作者 南敬昌 高明明 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2022年第10期13-17,共5页
为了提高超宽带(UWB)天线的建模精度,提出一种基于改进的量子粒子群优化(QPSO)算法优化神经网络的建模方法。在QPSO算法中引入维数搜索策略,优化粒子组成,改善QPSO算法易陷入局部最优和全局收敛速度慢等问题;采用Elman神经网络作为基础... 为了提高超宽带(UWB)天线的建模精度,提出一种基于改进的量子粒子群优化(QPSO)算法优化神经网络的建模方法。在QPSO算法中引入维数搜索策略,优化粒子组成,改善QPSO算法易陷入局部最优和全局收敛速度慢等问题;采用Elman神经网络作为基础神经网络,通过改变Elman神经网络的拓扑结构并引入自反馈增益因子,提高其泛化能力,用改进后的QPSO算法优化神经网络的权值阈值,提高模型的预测精度。将该模型用于一种UWB陷波的天线建模中,对天线的电参数进行仿真建模,实验结果表明:该建模方法平均绝对误差减小98.25%,运行时间减少34.81%,具有更高的预测精度和更快的收敛速度。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 ELMAN神经网络 维数搜索策略 超宽带天线
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基于QPSO的小波分数间隔盲均衡算法 被引量:3
15
作者 胡苓苓 郭业才 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第24期195-197,共3页
在分析具有量子行为的粒子群优化(PSO)算法和正交小波变换理论的基础上,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的正交小波分数间隔常模盲均衡算法。通过对分数间隔均衡器输入信号进行正交小波变换,降低信号的自相关性。利用QPSO算法全局搜索能... 在分析具有量子行为的粒子群优化(PSO)算法和正交小波变换理论的基础上,提出基于量子粒子群优化(QPSO)的正交小波分数间隔常模盲均衡算法。通过对分数间隔均衡器输入信号进行正交小波变换,降低信号的自相关性。利用QPSO算法全局搜索能力强、收敛速度快和鲁棒性高的特性,对均衡器权向量进行优化。仿真结果表明,该算法能降低稳态误差,加快收敛速度,提高水声信道中信号的无失真传输性能。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 正交小波变换 分数间隔 盲均衡 水声信道
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基于QPSO的上证指数ARCH模型 被引量:1
16
作者 梅娟 孙俊 须文波 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第24期29-31,共3页
介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比... 介绍一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)建立上证指数收益的ARCH模型,利用不同的算法精确地估计模型中的参数,验证QPSO算法的优越性。利用得到的估计模型对指数收益进行预测,得到大致跟随指数实际走势的预测值。试验结果表明,QPSO算法比粒子群算法、遗传算法能更好地解决此类问题。 展开更多
关键词 ARCH模型 qpso算法 PSO算法 异方差 遗传算法
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改进QPSO算法的移动机器人轨迹跟踪控制方法 被引量:1
17
作者 黄麟 奚茂龙 孙俊 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第34期230-236,共7页
分析了智能群体的决策机制,发现在智能群体决策过程中,个体粒子参与决策的权利根据个体的优劣程度是不同的,提出了在量子粒子群优化(QPSO)算法中引入线性权重算子进一步提高QPSO算法的搜索效率及优化性能。分析了移动机器人轨迹跟踪控... 分析了智能群体的决策机制,发现在智能群体决策过程中,个体粒子参与决策的权利根据个体的优劣程度是不同的,提出了在量子粒子群优化(QPSO)算法中引入线性权重算子进一步提高QPSO算法的搜索效率及优化性能。分析了移动机器人轨迹跟踪控制的滑模变结构控制器设计方法,并采用指数趋近律和幂次趋近律相结合的方法,设计了新的滑模跟踪控制律,使用PSO算法、QPSO算法和改进算法优化了滑模跟踪控制器中的参数,通过两个实例验证了优化后的跟踪控制器的设计效果;设计效果的分析和比较表明了设计的跟踪控制器能够控制机器人实现对既定轨迹的跟踪,仿真结果显示改进QPSO算法能够在轨迹跟踪控制器的参数优化中取得更好的优化效果。 展开更多
关键词 权重算子 量子粒子群优化算法 滑模 控制律 轨迹跟踪
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基于KQPSO聚类算法的网络异常检测 被引量:1
18
作者 马汝辉 刘渊 林星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第11期127-128,167,共3页
提出一种基于KQPSO聚类算法的网络异常检测模型.该模型利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据间的Euclidean(欧几里德)距离。再通过量子粒子群优化算法(QPSO)寻找聚类中心。最后进行仿真模拟,实验结果表明,... 提出一种基于KQPSO聚类算法的网络异常检测模型.该模型利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据间的Euclidean(欧几里德)距离。再通过量子粒子群优化算法(QPSO)寻找聚类中心。最后进行仿真模拟,实验结果表明,该模型对网络异常检测是有效的。 展开更多
关键词 qpso算法 网络异常检测 K—Means Kqpso
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基于QPSO的两通道正交镜像滤波器组的优化设计 被引量:1
19
作者 谭方青 张天骐 +1 位作者 黄烈超 高春霞 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第9期3432-3435,3442,共5页
通过分析两通道正交镜像滤波器组的重构条件,提出了一种新的两通道正交镜像滤波器(QMF)组的设计方法,将完全重构的两通道QMF组的设计问题转换为由原型低通滤波器在通带、阻带和过渡带幅频响应的均方误差加权和组成的一种无约束的非线性... 通过分析两通道正交镜像滤波器组的重构条件,提出了一种新的两通道正交镜像滤波器(QMF)组的设计方法,将完全重构的两通道QMF组的设计问题转换为由原型低通滤波器在通带、阻带和过渡带幅频响应的均方误差加权和组成的一种无约束的非线性优化问题,用量子粒子群优化算法(QPSO)来有效求解该类优化问题,获得该问题的全局最优解。最后由求得的最优解系数设计出两通道QMF组。通过仿真实验和比较得出,该算法在满足性能指标的情况下,比传统方法更简单、有效,设计的QMF组重构误差更少。 展开更多
关键词 两通道正交镜像滤波器组 完全重构 原型低通滤波器 量子粒子群优化算法
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QPSO优化的改进CLARANS聚类算法 被引量:3
20
作者 段明秀 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第9期168-170,179,共4页
CLARANS算法是一种有效且广泛应用的聚类算法,适合发现任意形状的聚类结果,但CLARANS算法在搜索过程中容易陷入局部最优解,从而忽略全局最优解。为了避免CLARANS算法在搜索中心点时易受局部最优解的影响,提出一种将CLARANS算法中的邻接... CLARANS算法是一种有效且广泛应用的聚类算法,适合发现任意形状的聚类结果,但CLARANS算法在搜索过程中容易陷入局部最优解,从而忽略全局最优解。为了避免CLARANS算法在搜索中心点时易受局部最优解的影响,提出一种将CLARANS算法中的邻接点作为QPSO算法的量子粒子,结点代价作为适应度函数对其进行寻优的改进CLARANS算法。将该改进算法应用于UCI数据集,结果表明该算法聚类效果好、收敛快,算法的稳定性、收敛性及寻优能力都有很大提高。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 基于随机选择的聚类算法(CLARANS)算法 结点代价 聚类 适应度函数
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