基于自适应动态粒子群优化的RAK-SVD方法

1

作者 乐友喜 姚晓辰 +1 位作者 付俊楠 葛传友 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期494-503,共10页

K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪... K均值奇异值分解(K-SVD)算法是一种行之有效的地震资料去噪方法,但由于其稀疏分解存在不确定性,需要引入正则项对其改进。为此,在常规粒子群算法的基础上,提出了一种自适应动态粒子群算法优化正则化参数的正则化近似K-SVD(RAK-SVD)去噪方法。首先通过修改字典原子和相关参数,解决了由于常规粒子群算法的惯性参数固定不变,导致后期搜索效率下降的问题;其次将正则化系数引入近似K-SVD(AK-SVD)方法,明显提升了去噪效果;最后利用自适应动态粒子群算法自动优选AK-SVD方法中的正则化参数,提高了稀疏分解的确定性,在对强反射信号进行去噪的同时加强了对弱信号的保护。模型测试和实际应用均表明,该方法有利于弱信号的提取和识别,不仅能够显著改善弱地震信号的去噪效果,还提升了计算效率。该方法具有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 自适应动态粒子群算法 K-SVD字典 正则化 去噪

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基于改进免疫粒子群算法的动态航班着陆调度 被引量：4

2

作者 冯兴杰 刘东 《中国民航大学学报》 CAS 2015年第2期18-23,共6页

为改进机场终端区空中交通流量管理,对动态航班着陆次序进行适当调整,使机场和空域的可用容量达到最有效利用,减少航班延误造成的经济损失,提出一种新颖的动态免疫粒子群优化算法(DIPSO),重点针对待着陆航班的动态变化,结合滑动时间窗,... 为改进机场终端区空中交通流量管理,对动态航班着陆次序进行适当调整,使机场和空域的可用容量达到最有效利用,减少航班延误造成的经济损失,提出一种新颖的动态免疫粒子群优化算法(DIPSO),重点针对待着陆航班的动态变化,结合滑动时间窗,多方面考虑现实约束,在确保航班延误成本最小的同时,兼顾航班着陆的公平性和管制员的工作负荷。仿真结果表明,在处理动态航班着陆问题上与先来先服务相比有效降低了延误成本。 展开更多

关键词 免疫粒子群优化 航班着陆调度 动态 最小延误成本

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基于动态自适应多目标粒子群算法的企业电网无功优化 被引量：9

3

作者 曾玉娇 孙彦广 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期1711-1715,1722,共6页

针对大型工业企业电网无功补偿不合理、功率因数偏低、网损严重等问题,以有功网损、电压偏差、功率因数及静态电压稳定裕度为目标函数,在满足潮流方程、设备能力限制以及系统安全运行要求等约束条件下,建立了企业电网多目标无功优化模型... 针对大型工业企业电网无功补偿不合理、功率因数偏低、网损严重等问题,以有功网损、电压偏差、功率因数及静态电压稳定裕度为目标函数,在满足潮流方程、设备能力限制以及系统安全运行要求等约束条件下,建立了企业电网多目标无功优化模型,并提出了一种动态自适应多目标粒子群(DAMOPSO)算法进行求解.该算法通过动态变化参数增强全局搜索能力,采用动态拥挤距离保持Pareto解的多样性,同时引入自适应变异机制避免算法早熟收敛.IEEE-30节点系统和北方某大型钢铁企业电网的算例结果验证了该算法和模型的可行性和有效性. 展开更多

关键词 企业电网 多目标优化 无功优化 粒子群优化 动态拥挤距离 自适应变异

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基于自适应网络与动态拥挤距离的多目标粒子群算法及应用 被引量：8

4

作者 丁晓霖 侍洪波 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2015年第2期173-184,共12页

针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中... 针对传统方法不易收敛到真实Pareto前端和解的多样性较差的问题,提出了一种基于自适应网络和动态拥挤距离的多目标粒子群优化算法。该算法能在外部种群的数量超过种群规模时,将目标函数空间均匀地划分为间隔相同的网格,统计每个网格中粒子的数量进而估计粒子的密度,限制外部档案的规模;然后引入粒子的方差信息,设计了基于动态拥挤距离的算法,避免了一次性淘汰所有拥挤距离小的个体而使解的分布性变差的问题,提高了解的多样性。函数优化实验及该算法在成品油调和经济效益问题中的应用都验证了改进后的算法具有很好的效果。 展开更多

关键词 非劣解集 最优前端 多目标粒子群 自适应网络 动态拥挤距离

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一种动态分群的自适应粒子群优化算法 被引量：1

5

作者 陈炜 《信息技术》 2015年第1期101-104,共4页

粒子群优化算法是模拟鸟类觅食行为思想的随机搜索算法,主要是通过迭代寻找最优解。将粒子随机初始化改进为固定初始化,并将动态分群思想引入粒子群优化算法将整个种群划分为三个子群,根据不同群中粒子的情况自适应地选择惯性权重,以此... 粒子群优化算法是模拟鸟类觅食行为思想的随机搜索算法,主要是通过迭代寻找最优解。将粒子随机初始化改进为固定初始化,并将动态分群思想引入粒子群优化算法将整个种群划分为三个子群,根据不同群中粒子的情况自适应地选择惯性权重,以此提高粒子的搜索能力。仿真实验结果表明,该方法大大提高了搜索过程中粒子的多样性,避免粒子陷入局部最优,提高了求解的速度和精度。 展开更多

关键词 粒子群算法 固定初始化 动态分群 自适应寻优

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动态自适应粒子群优化算法与最小二乘支持向量机在年径流预测中的应用 被引量：6

6

作者 崔东文 金波 《人民珠江》 2016年第10期27-33,共7页

针对最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数以及基本粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛等弊端,通过对PSO惯性因子、加速因子以及粒子飞行速度进行动态调整,以及借鉴遗传算法变异思想引入自适应变异算子,对PSO算法进行改进,... 针对最小二乘支持向量机(LSSVM)依赖人为经验选择学习参数以及基本粒子群优化算法(PSO)存在早熟收敛等弊端,通过对PSO惯性因子、加速因子以及粒子飞行速度进行动态调整,以及借鉴遗传算法变异思想引入自适应变异算子,对PSO算法进行改进,提出动态自适应粒子群优化算法(DAPSO),利用DAPSO算法优化选择LSSVM惩罚因子和核函数参数,构建DAPSO-LSSVM年径流预测模型,并与PSO算法优化选择LSSVM学习参数的PSO-LSSVM模型以及GA-BP、RBF、BP模型作为对比,以云南省某水文站年径流预测为例进行实例研究,利用实例前30年和后17年资料分别对各模型进行训练和预测。结果表明DAPSO-LSSVM模型对实例后17年年径流预测的平均相对误差绝对值和最大相对误差绝对值分别为3.31%、5.95%,预测精度优于PSO-LSSVM模型,大幅优于GA-BP、RBF和BP模型。DAPSO算法全局寻优能力强、收敛速度快,稳健性能好,利用DAPSO算法优化得到的LSSVM学习参数可有效提高LSSVM模型的预测精度和泛化能力。 展开更多

关键词 径流预测 粒子群算法 动态调整 自适应算法 最小二乘支持向量机

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基于粒子群算法的汽车多目标自适应动态规划系统研究

7

作者 覃庆环 《现代信息科技》 2021年第16期32-34,共3页

我国的经济发展促进了各行各业发展,汽车产业也是其中之一,汽车产业的发展导致道路上的汽车越来越多,为提高汽车的安全性,减小汽车能耗,文章设计基于粒子群算法的汽车多目标自适应动态规划系统。硬件部分设计PID控制器和SPC5644A芯片,... 我国的经济发展促进了各行各业发展,汽车产业也是其中之一,汽车产业的发展导致道路上的汽车越来越多,为提高汽车的安全性,减小汽车能耗,文章设计基于粒子群算法的汽车多目标自适应动态规划系统。硬件部分设计PID控制器和SPC5644A芯片,软件部分设计汽车多目标自适应动态规划框架,基于粒子群算法构建汽车自适应动态运动模型,设计汽车自适应规划函数,实现汽车多目标自适应动态规划。 展开更多

关键词 粒子群算法 汽车 多目标 自适应 动态规划

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免疫粒子群算法及其在水库优化调度中的应用 被引量：28

8

作者 向波 纪昌明 罗庆松 《河海大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2008年第2期198-202,共5页

免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点... 免疫粒子群优化算法(IA-PSO)是将免疫系统的免疫信息处理机制引入粒子群算法(PSO)中,利用其特有的浓度选择机制以及免疫接种功能的原理,改进粒子群优化算法的全局寻优能力,提高收敛速度.在分析水库优化调度的数学模型和IA-PSO算法特点的基础上,提出了基于IA-PSO算法的水库优化调度的方法,建立了数学模型,给出了具体求解步骤.经实例验证,IA-PSO得出的水库优化调度方案优于传统动态规划算法的计算结果,而且算法收敛速度快,为水库调度问题提供了一条新的有效求解途径. 展开更多

关键词 免疫粒子群算法 动态规划算法 水库优化调度 长期调度

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一种自适应惯性权重的粒子群优化算法 被引量：9

9

作者 陈占伟 李骞 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2011年第3期27-30,共4页

为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜... 为较好平衡粒子群算法中全局搜索能力与局部搜索能力,分析了PSO算法中的惯性权重与种群规模、粒子适应度以及搜索空间维度的关系,并把粒子惯性权重定义为这三者的函数.通过在每次迭代后更新每个粒子的惯性权重,实现了自适应调整全局搜索能力与局部搜索能力,并结合动态管理种群的策略提出了改进的粒子群算法.通过在多个常用测试函数上与已有惯性权重调整算法测试比较,证明新算法具有较强的全局寻优能力与较高的搜索效率. 展开更多

关键词 粒子群算法 自适应惯性权重 种群规模 搜索空间维度 粒子适应度 动态管理种群

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免疫粒子群算法在船舶避碰上的应用研究 被引量：6

10

作者 田雨波 潘朋朋 《中国航海》 CSCD 北大核心 2011年第1期48-53,共6页

在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法。为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改... 在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法。为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改进的免疫粒子群算法,建立相应的适应度函数模型,进而求出最优转向幅度。仿真结果表明,改进的免疫粒子群算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度,结果准确可行。 展开更多

关键词 水路运输 免疫粒子群 转向幅度 多船会遇 适应度模型

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具有动态调节机制的多粒子群改进算法及应用 被引量：2

11

作者 安丽霞 张彩珍 +1 位作者 侯志伟 包理群 《兰州交通大学学报》 CAS 2015年第1期71-76,共6页

针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正... 针对标准粒子群算法(standard particle swarm optimization,SPSO)的稳定性较差及易陷入局部收敛等缺陷,将粒子群体划分为多组粒子群,提出了一种子群粒子和其产生的精英粒子分两步协同进化的方案,采用混沌、高斯动态扰动粒子位置及云正态模型自适应动态调整惯性权重等动态调节机制优化粒子飞行轨迹,促进粒子又快又好的向群体最优目标飞行,以改善SPSO算法的全局寻优性能并提高多目标优化问题的多样性.采用新颖的误差适应度函数设计了FIR高通数字滤波器,并与基于RGA、PSO、CRPSO及典型Parks-McClellan算法的滤波器进行了对比与分析.仿真实验表明:基于具有动态调节机制的多粒子群改进算法及目标函数设计的滤波器,具有通带波动小,阻带衰减大的优势. 展开更多

关键词 多组粒子群 分步协同进化 动态调节机制 混沌及高斯动态扰动 云自适应动态调整 FIR数字滤波器

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基于自适应粒子群优化的ARIMA-SVM光功率趋势预测 被引量：4

12

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 自适应粒子群优化 动态距离 差分自回归移动平均 支持向量机

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基于动态粒子群优化与K均值聚类的图像分割算法 被引量：9

13

作者 阮威 《信息技术》 2018年第10期126-130,共5页

为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,文中提出了一种基于动态粒子群优化(DPSO,dynamic particle swarm optimization)与K-means聚类的图像分割算法DPSOK(dynamic particle swar... 为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,文中提出了一种基于动态粒子群优化(DPSO,dynamic particle swarm optimization)与K-means聚类的图像分割算法DPSOK(dynamic particle swarm optimization and K-means)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解。最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means、PSO获得更好的分割效果。且与粒子群优化与K-means算法(PSOK,particle swarm optimization and K-means)相比,文中DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。 展开更多

关键词 图像分割 动态粒子群优化 K-MEANS聚类 适应度方差 聚类算法

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基于动态粒子群优化与K-means聚类的图像分割算法 被引量：15

14

作者 李立军 张晓光 《现代电子技术》 北大核心 2018年第10期164-168,共5页

为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算... 为了解决K-means聚类算法图像分割质量过度依赖于初始聚类中心选取,且易于陷入局部最优解等问题,提出一种基于动态粒子群优化(DPSO)与K-means聚类的图像分割算法(DPSOK)。通过动态调整惯性系数与学习因子来增强PSO算法的性能;然后计算粒子群适应度方差,找准切换至K-means算法时机;随后,将DPSO输出结果用来初始化K-means聚类中心,使其收敛至全局最优解;最后,通过最小化目标函数的多次迭代,使K-means的聚类中心不断更新,直到收敛。实验结果表明,DPSOK能有效提高K-means的全局搜索能力,在图像分割中它比K-means,PSO获得了更好的分割效果,且与粒子群优化和K-means算法相比,DPSOK算法具有更高的分割质量与效率。 展开更多

关键词 图像分割 动态粒子群优化 K-MEANS聚类 适应度方差 聚类算法 DPSOK

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露天矿山技术经济参数系统免疫粒子群优化研究 被引量：3

15

作者 黄春生 戴剑勇 杨仕教 《南华大学学报（自然科学版）》 2012年第4期31-35,共5页

根据露天矿山生产工艺特点,运用自适应模糊推理系统技术建立矿山技术经济参数集成系统模型,应用融合免疫算法、粒子群优化算法的优良性能的免疫粒子群算法优化系统模型参数,并以水泥原料矿山为例,成功实现了露天矿山生产工艺技术经济参... 根据露天矿山生产工艺特点,运用自适应模糊推理系统技术建立矿山技术经济参数集成系统模型,应用融合免疫算法、粒子群优化算法的优良性能的免疫粒子群算法优化系统模型参数,并以水泥原料矿山为例,成功实现了露天矿山生产工艺技术经济参数的在线优化问题,为矿山企业数字管理提供了重要参考价值. 展开更多

关键词 自适应模糊推理系统(ANFIS) 免疫粒子群优化 技术经济参数 露天矿山

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动态自适应微粒群优化算法

16

作者 林令娟 刘希玉 《信息技术与信息化》 2009年第2期46-48,52,共4页

群体智能是目前智能领域非常活跃的新兴研究领域,微粒群算法作为其典型的实现形式,受到普遍的关注。本文分析了基本微粒群算法的特点,改善了动态自适应微粒群优化算法,实验结果证明该方法的优越性。

关键词 粒子群优化算法 惯性权重系数 动态自适应

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基于改进粒子群算法的渡槽结构优化设计 被引量：2

17

作者 周娟 兰文改 +1 位作者 刘宪亮 白新理 《人民黄河》 CAS 北大核心 2010年第3期118-119,121,共3页

针对混合离散变量的渡槽结构优化设计问题,对基本粒子群优化算法进行了改进,引入动态罚函数,构造新的适应函数,改进惯性因子,开发了基于改进粒子群优化算法的混合离散变量渡槽优化设计程序。实例应用表明,该算法具有较好的适用性,而且... 针对混合离散变量的渡槽结构优化设计问题,对基本粒子群优化算法进行了改进,引入动态罚函数,构造新的适应函数,改进惯性因子,开发了基于改进粒子群优化算法的混合离散变量渡槽优化设计程序。实例应用表明,该算法具有较好的适用性,而且程序运行可靠,全局收敛能力强。 展开更多

关键词 渡槽 改进粒子群算法 适应函数 动态罚函数

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基于粒子群算法的磁流变缓冲器磁路设计研究 被引量：2

18

作者 韩晓明 张超 +2 位作者 许桎嶂 李强 李侃伟 《兵器装备工程学报》 CAS 北大核心 2020年第12期161-165,共5页

为研究冲击载荷下磁流变缓冲器的缓冲特性,设计了一种磁流变弹簧复合工作模式的缓冲器。进行磁路设计时,利用自适应权重粒子群优化算法对磁路响应时间进行了优化,并基于有限元法对冲击载荷下缓冲器优化前后的静、动态磁场特性进行了分... 为研究冲击载荷下磁流变缓冲器的缓冲特性,设计了一种磁流变弹簧复合工作模式的缓冲器。进行磁路设计时,利用自适应权重粒子群优化算法对磁路响应时间进行了优化,并基于有限元法对冲击载荷下缓冲器优化前后的静、动态磁场特性进行了分析。研究结果表明:静态,动态磁场对结构参数较为敏感,运动状态下磁场会发生一定程度“退磁”现象,使得工作磁场小于静态磁场,通过弹簧可以有效补偿磁流变缓冲器的动态特性。通过粒子群算法可有效提高磁流变缓冲器的响应速度,这对提高冲击载荷下缓冲器的缓冲特性具有重要意义。 展开更多

关键词 冲击载荷 磁流变缓冲器 自适应粒子群算法 磁路设计 动态磁场

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基于精英策略和Levy飞行的粒子群算法 被引量：13

19

作者 张超 贺兴时 叶亚荣 《西安工程大学学报》 CAS 2018年第6期731-738,共8页

为了提高粒子群算法的搜索效率,避免粒子过早收敛,将精英策略思想和自适应动态Levy飞行步长引入到粒子群算法中,提出了一种新的算法(ELPSO).首先依据精英策略(ES)的搜索机制来扩大粒子的搜索空间,利用精英粒子良好的反向搜索能力,使粒... 为了提高粒子群算法的搜索效率,避免粒子过早收敛,将精英策略思想和自适应动态Levy飞行步长引入到粒子群算法中,提出了一种新的算法(ELPSO).首先依据精英策略(ES)的搜索机制来扩大粒子的搜索空间,利用精英粒子良好的反向搜索能力,使粒子避免早熟收敛.此外,使用自适应动态Levy飞行更新该算法对在进化中因发生早熟而无法进化到更好位置的粒子.利用改进的新算法(ELPSO)测试6个标准测试函数,并与标准的PSO算法和权重线性递减的粒子群算法(RWPSO)进行比较.结果表明,ELPSO算法的收敛速度和收敛精度都优于标准PSO算法和RWPSO算法. 展开更多

关键词 粒子群搜索算法 精英策略 Levy飞行 自适应动态

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基于粒子群优化的异常入侵检测算法的研究 被引量：3

20

作者 郭颂 李健 《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2013年第4期26-30,共5页

提出了一种基于粒子群优化的异常入侵检测算法.首先,对基于动态聚类分析的异常入侵检测系统进行了建模和关键模块分析,对聚类算法区别正常和异常数据记录的过程,进行了详细的介绍,然后针对基本PSO算法存在的局部早熟收敛问题,利用改进... 提出了一种基于粒子群优化的异常入侵检测算法.首先,对基于动态聚类分析的异常入侵检测系统进行了建模和关键模块分析,对聚类算法区别正常和异常数据记录的过程,进行了详细的介绍,然后针对基本PSO算法存在的局部早熟收敛问题,利用改进的粒子属性进行了算法改进,增加了粒子多样性.通过初始化种群、更新速度、更新位置、计算每个粒子的适应度值、更新pgd、循环迭代,得到最优解.最后,利用该算法对基于聚类的入侵检测系统进行实验,结果显示该算法明显提升了入侵检测系统的正确率. 展开更多

关键词 粒子群算法 动态聚类分析 入侵检测 适应度函数

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