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黄金正弦混合原子优化算法被引量：9: 1; 作者肖子雅刘升《微电子学与计算机》北大核心 2019年第6期21-25,30,共6页; 原子优化算法是一种基于分子动力学模型的新型智能算法,针对基本原子优化算法收敛速度慢以及易陷入局部最优的局限性,本文将黄金正弦作为局部优化算子嵌入到基本算法中,提出了黄金正弦原子优化算法.原子个体通过黄金正弦操作可以与最优... 展开更多; 关键词原子优化算法黄金正弦算法多模态函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于原子搜索的自压滴灌系统优化方法与应用研究被引量：2: 2; 作者张怀斌《水利科学与寒区工程》 2023年第2期37-39,共3页; 本研究基于原子搜索优化算法,建立数学模型,计算单位面积工程建设的综合成本,对自压滴灌系统进行优化,得出以下结论:当田间长宽比为1.2时,自压滴灌系统工程的单位成本最低,说明当该项目的地块形状为正方形时,为最优的自压滴灌系统工程... 展开更多; 关键词自压滴灌系统原子搜索优化算法单位面积成本; 在线阅读下载PDF 职称材料

自压滴灌系统田间管网工程建设规模优化研究被引量：5: 3; 作者段晓宁何武全 +2 位作者李渤石晓悟田雨丰《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期64-71,共8页; 【目的】合理划分多级枢纽自压滴灌系统田间管网工程建设规模,使工程综合成本费用最小化。【方法】以考虑工程使用年限的单位面积综合成本费用最低为目标,以管网布置、管径、流量、压力为约束条件,建立了多级枢纽自压滴灌系统田间管网... 展开更多; 关键词多级枢纽自压滴灌田间管网工程建设规模优化原子搜索优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于优化BP神经网络ESA CCI土壤水分重建方法研究被引量：3: 4; 作者孙时雨宋承运周露《无线电工程》北大核心 2023年第11期2507-2514,共8页; 为了获取空间连续的土壤水分遥感产品,提高微波遥感土壤水分产品精度,以青藏高原那曲地区为研究区域,欧洲航天局气候变化倡议(European Space Agency Climate Change Initiative,ESA CCI)土壤水分产品为基础,利用地表温度(LST)、归一化... 展开更多; 关键词土壤水分 MODIS BP神经网络原子搜索优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ASO-BP神经网络的屈服强度预测技术研究: 5; 作者杨小平武修瑞 +3 位作者郑许任月路朱玉涛何克准《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期6-10,共5页; 针对传统屈服强度预测模型通用性较差的问题,提出一种采用原子搜索优化算法优化BP神经网络,建立多类型合金屈服强度预测模型的方法。以Kaggle公开数据为研究对象,对89种钢合金建立ASO-BP神经网络屈服强度预测模型,同时与PSO-BP,GA-BP,B... 展开更多; 关键词低合金钢屈服强度预测模型原子搜索优化算法 BP神经网络; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ASO-CNN的通信链路干扰识别: 6; 作者唐舟江《无线互联科技》 2025年第10期1-4,共4页; 干扰信号类型精准识别是解决卫星通信干扰问题的有效途径。为了提升卫星通信链路干扰识别精度,文章设计了一种基于原子搜索(Atom Search Optimization,ASO)算法优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的通信链路干扰识别方... 展开更多; 关键词卫星通信干扰识别卷积神经网络原子搜索优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名黄金正弦混合原子优化算法被引量：9: 1; 作者肖子雅刘升; 机构上海工程技术大学管理学院; 出处《微电子学与计算机》北大核心 2019年第6期21-25,30,共6页; 基金国家自然科学基金(61075115,61673258) 上海工程技术大学研究生科研创新项目(E3-0903-18-01095); 文摘原子优化算法是一种基于分子动力学模型的新型智能算法,针对基本原子优化算法收敛速度慢以及易陷入局部最优的局限性,本文将黄金正弦作为局部优化算子嵌入到基本算法中,提出了黄金正弦原子优化算法.原子个体通过黄金正弦操作可以与最优个体进行充分的信息交流,有效改善基本算法的寻优方式,提高算法的收敛速度和寻优精度.通过实验表明,改进后的原子优化算法具有更好的寻优性能.; 关键词原子优化算法黄金正弦算法多模态函数; Keywords atom search optimization golden sine algorithm multimodal function; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于原子搜索的自压滴灌系统优化方法与应用研究被引量：2: 2; 作者张怀斌; 机构新疆兵团勘测设计院(集团)有限责任公司; 出处《水利科学与寒区工程》 2023年第2期37-39,共3页; 文摘本研究基于原子搜索优化算法,建立数学模型,计算单位面积工程建设的综合成本,对自压滴灌系统进行优化,得出以下结论:当田间长宽比为1.2时,自压滴灌系统工程的单位成本最低,说明当该项目的地块形状为正方形时,为最优的自压滴灌系统工程建设方案。滴灌带间距与单位面积成本呈负相关关系,随着滴灌带间距的增大,单位面积的成本逐渐减小,当滴灌带间距为0.60~0.75 m时,单位面积的成本变化量较大。灌水器的设计流量与单位面积成本呈正相关关系,当灌水器设计流量最大时,其对应的单位面积成本最大。灌水器间距与单位面积成线性负关系,随着灌水器间距的增大,其单位面积成本的增量较为稳定。; 关键词自压滴灌系统原子搜索优化算法单位面积成本; 分类号 S275.6 [农业科学—农业水土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名自压滴灌系统田间管网工程建设规模优化研究被引量：5: 3; 作者段晓宁何武全李渤石晓悟田雨丰; 机构西北农林科技大学水利与建筑工程学院旱区农业水土工程教育部重点实验室中国电建集团西北勘测设计研究院有限公司; 出处《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2022年第6期64-71,共8页; 基金国家科技支撑计划课题(2015BAD24B02)。; 文摘【目的】合理划分多级枢纽自压滴灌系统田间管网工程建设规模,使工程综合成本费用最小化。【方法】以考虑工程使用年限的单位面积综合成本费用最低为目标,以管网布置、管径、流量、压力为约束条件,建立了多级枢纽自压滴灌系统田间管网工程建设规模优化数学模型,并采用原子搜索优化算法进行求解。【结果】以新疆某两级枢纽自压滴灌工程为例,采用该方法对其田间管网工程规模进行优化,当田间管网工程规模为89 hm^(2)时,单位面积综合成本费用最低,田间管网工程规模为74~98hm^(2)范围时较优。同时,计算分析不同灌水器间距、毛管间距及灌水器设计流量下的最优工程规模,三者组合方式不同最优规模不同,对应的田间长宽比范围为1.00~1.30,且最优规模对应的单位面积综合成本费用随着灌水器间距或毛管间距的增大而减小,随着灌水器设计流量的增大而增大。【结论】该方法可对多级枢纽自压滴灌系统的田间管网工程规模进行优化,另外,原子搜索优化算法稳定,计算速度较快,计算精度高,该方法对自压滴灌系统的优化设计具有一定的应用价值。; 关键词多级枢纽自压滴灌田间管网工程建设规模优化原子搜索优化算法; Keywords multi-level pivot gravity drip irrigation field pipe network project optimization of construction scale atom search optimization; 分类号 TV93 [水利工程—水利水电工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于优化BP神经网络ESA CCI土壤水分重建方法研究被引量：3: 4; 作者孙时雨宋承运周露; 机构安徽理工大学空间信息与测绘工程学院安徽理工大学矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室; 出处《无线电工程》北大核心 2023年第11期2507-2514,共8页; 基金矿山采动灾害空天地协同监测与预警安徽普通高校重点实验室(安徽理工大学)开放基金资助(KLAHEI202205)。; 文摘为了获取空间连续的土壤水分遥感产品,提高微波遥感土壤水分产品精度,以青藏高原那曲地区为研究区域,欧洲航天局气候变化倡议(European Space Agency Climate Change Initiative,ESA CCI)土壤水分产品为基础,利用地表温度(LST)、归一化植被指数(NDVI)、反照率(Albedo)和数字高程(DEM)等数据作为辅助数据构建Back Propagation(BP)神经网络反演土壤水分模型,采用原子搜索优化(Atom Search Optimization,ASO)算法对传统BP神经网络进行优化,建立ASO-BP土壤水分重建模型。研究结果与地面实测数据相比,ASO-BP重建的土壤水分整体相关系数R值(0.80),高于传统BP神经网络模型重建土壤水分的R值(0.72),且RMSE值0.029 cm^(3)·cm^(-3)低于传统BP神经网络模型重建土壤水分的RMSE值0.034 cm^(3)·cm^(-3),结果精度均得到提高。在低植被覆盖度区域,精度提高更为明显,表现出更好的适用性。; 关键词土壤水分 MODIS BP神经网络原子搜索优化算法; Keywords soil moisture MODIS BP neural network ASO algorithm; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ASO-BP神经网络的屈服强度预测技术研究: 5; 作者杨小平武修瑞郑许任月路朱玉涛何克准; 机构桂林理工大学信息科学与工程学院桂林理工大学广西嵌入式技术与智能系统重点实验室广西南南铝加工有限公司广西铝合金材料与加工重点实验室; 出处《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心 2023年第6期6-10,共5页; 基金国家高新技术研发计划(863计划)项目(2013AA12210504) 广西科技重大专项(桂科AA23023027)。; 文摘针对传统屈服强度预测模型通用性较差的问题,提出一种采用原子搜索优化算法优化BP神经网络,建立多类型合金屈服强度预测模型的方法。以Kaggle公开数据为研究对象,对89种钢合金建立ASO-BP神经网络屈服强度预测模型,同时与PSO-BP,GA-BP,BP神经网络模型对比。结果表明:ASO-BP预测模型平均绝对百分比误差(MAPE)为6.98%,相关系数达到0.98716,效果优于其他对比模型。验证了预测多种类型合金屈服强度的合理性和可靠性,为工程实际应用和合金屈服强度检测提供较好的辅助判断。; 关键词低合金钢屈服强度预测模型原子搜索优化算法 BP神经网络; Keywords low alloy steel yield strength prediction model atomic search optimization algorithm BP neural network; 分类号 TG142.33 [金属学及工艺—金属材料] TP391.9 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ASO-CNN的通信链路干扰识别: 6; 作者唐舟江; 机构中海油信息科技有限公司湛江分公司; 出处《无线互联科技》 2025年第10期1-4,共4页; 文摘干扰信号类型精准识别是解决卫星通信干扰问题的有效途径。为了提升卫星通信链路干扰识别精度,文章设计了一种基于原子搜索(Atom Search Optimization,ASO)算法优化卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的通信链路干扰识别方法,通过ASO算法实现了对CNN超参数的寻优搜索,构建了ASO-CNN分类器模型,利用该模型对卫星通信干扰信号进行了识别测试。测试结果表明,ASO-CNN模型的识别精度高达98.8%,识别精度高于其他对比方法,验证了所提卫星通信链路干扰识别方法的有效性和优越性。; 关键词卫星通信干扰识别卷积神经网络原子搜索优化算法; Keywords satellite communication interference identification convolutional neural network atomic search optimization algorithm; 分类号 TN927.2 [电子电信]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	黄金正弦混合原子优化算法	肖子雅刘升	《微电子学与计算机》北大核心	2019	9	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于原子搜索的自压滴灌系统优化方法与应用研究	张怀斌	《水利科学与寒区工程》	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
3	自压滴灌系统田间管网工程建设规模优化研究	段晓宁何武全李渤石晓悟田雨丰	《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心	2022	5	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于优化BP神经网络ESA CCI土壤水分重建方法研究	孙时雨宋承运周露	《无线电工程》北大核心	2023	3	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于ASO-BP神经网络的屈服强度预测技术研究	杨小平武修瑞郑许任月路朱玉涛何克准	《兵器材料科学与工程》 CAS CSCD 北大核心	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于ASO-CNN的通信链路干扰识别	唐舟江	《无线互联科技》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料