连续全场数字图像相关的反向组合高斯-牛顿算法 被引量：1

1

作者 卢宇 陈果 +1 位作者 申远 陈晓婷 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期515-521,共7页

反向组合高斯-牛顿算法提高了数字图像相关的计算效率,但是此算法的应用局限于两幅图像之间的配准。在不牺牲配准精度的前提下,提出了一种基于双立方插值系数缓存表和海森矩阵缓存表的反向组合高斯-牛顿算法算法,从而加速了连续全场数... 反向组合高斯-牛顿算法提高了数字图像相关的计算效率,但是此算法的应用局限于两幅图像之间的配准。在不牺牲配准精度的前提下,提出了一种基于双立方插值系数缓存表和海森矩阵缓存表的反向组合高斯-牛顿算法算法,从而加速了连续全场数字图像相关计算效率。实验结果表明,使用3种不同尺寸子区域的人工模拟散斑图像配准时,本算法的计算效率提高了11.35%、14.95%和18.93%。当使用CCD采集的真实散斑图像时,计算效率提高了18.20%。所提出的算法对人工散斑和真实散斑图像显示出良好的效率性能。 展开更多

关键词 数字图像相关 反向组合高斯-牛顿算法 连续散斑图像数字相关算法 计算效率

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融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法 被引量：1

2

作者 杨志龙 邹德旋 +2 位作者 李灿 邵莹莹 马乐杰 《计算机应用》 北大核心 2025年第7期2304-2316,共13页

针对蜣螂优化(DBO)算法中存在的收敛速度慢、精度不高以及容易陷入局部最优的问题,提出一种融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法(SI-DBO)。首先,用Circle映射初始化种群,以使种群的分布更加均匀和具有多样性,从而提升算法的... 针对蜣螂优化(DBO)算法中存在的收敛速度慢、精度不高以及容易陷入局部最优的问题,提出一种融入限制反向学习与柯西-高斯变异的蜣螂优化算法(SI-DBO)。首先,用Circle映射初始化种群,以使种群的分布更加均匀和具有多样性,从而提升算法的收敛速度和寻优精度;其次,使用限制反向学习对蜣螂的位置进行更新,以提升蜣螂的搜索能力;最后,使用柯西-高斯变异策略帮助种群逃逸出局部最佳位置并寻找全局最佳位置。为了验证SI-DBO的性能,在测试函数上进行仿真实验并对实验结果进行Wilcoxon秩和检验,而且将该算法用于求解机器人夹持器问题。实验结果表明,与黑寡妇-蜣螂优化算法(BWDBO)和麻雀搜索算法(SSA)相比,SI-DBO在测试函数上均获得了较高的寻优精度和收敛速度,同时,SI-DBO在求解机器人夹持器问题时的效果优于粒子群优化(PSO)算法,验证了SIDBO具有更好的寻优性能和工程实用性。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 限制反向学习 柯西-高斯变异 Wilcoxon秩和检验 机器人夹持器问题

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基于改进高斯-牛顿优化算法的频率域海洋可控源电磁二维反演

3

作者 李刚 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第12期4806-4820,共15页

稳定、高效的反演算法是开展海洋可控源电磁(CSEM)数据解释的基础.本文实现了基于改进的高斯-牛顿优化算法的频率域海洋CSEM二维反演.基于交错网格有限差分法实现可控源电磁场2.5维正演模拟,使用直接矩阵分解算法求解差分离散方程组以... 稳定、高效的反演算法是开展海洋可控源电磁(CSEM)数据解释的基础.本文实现了基于改进的高斯-牛顿优化算法的频率域海洋CSEM二维反演.基于交错网格有限差分法实现可控源电磁场2.5维正演模拟,使用直接矩阵分解算法求解差分离散方程组以实现多场源电磁响应的快速计算,并采用改进的接收点插值算法实现海底任意接收点处电磁场快速高精度计算.使用伴随法隐式求取灵敏度矩阵并基于近似二次收敛的高斯-牛顿优化算法实现反演,同时提出了一种基于灵敏度矩阵特征的正则化参数自动优化选取方法以保证反演的稳定收敛.反演算例验证了本文提出的频率域海洋CSEM二维反演算法的有效性. 展开更多

关键词 海洋可控源电磁法 二维反演 高斯-牛顿优化算法 正则化参数

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基于最优加权组合模型及高斯-牛顿法的滑坡变形预测研究 被引量：18

4

作者 李秀珍 王成华 孔纪名 《工程地质学报》 CSCD 北大核心 2009年第4期538-544,共7页

在对最优加权组合理论和高斯-牛顿法优化非线性模型参数的方法研究的基础上,依托于洒勒山滑坡的实际变形监测资料,建立了该滑坡变形预测的3个非线性预测模型:指数模型、Verhulst模型和灰色GM(1,1)模型;利用最优加权组合理论建立了洒勒... 在对最优加权组合理论和高斯-牛顿法优化非线性模型参数的方法研究的基础上,依托于洒勒山滑坡的实际变形监测资料,建立了该滑坡变形预测的3个非线性预测模型:指数模型、Verhulst模型和灰色GM(1,1)模型;利用最优加权组合理论建立了洒勒山滑坡的最优加权组合预测模型,并运用高斯-牛顿法对各单一模型和组合模型的参数进行了优化。通过对比分析得出:组合模型的预测精度高于任何单一模型的预测精度;参数优化后各单一模型的预测精度都有不同程度的提高;参数优化后的组合模型预测精度是最高的。因此,综合运用最优组合理论和高斯-牛顿法处理滑坡预测预报模型,是提高滑坡预测预报精度的行之有效的方法。 展开更多

关键词 滑坡 变形预测 最优加权组合模型 高斯-牛顿法

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基于高斯过程回归的进气压力对船用柴油/甲醇组合燃烧发动机替代率拓宽研究

5

作者 范金宇 才正 +3 位作者 杨晨曦 李品芳 黄朝霞 黄加亮 《内燃机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第6期1-11,共11页

为使柴油/甲醇组合燃烧(diesel/methanol compound combustion,DMCC)船用发动机满足日益严苛的排放法规,同时获得更高的经济效益,通过调节发动机进气压力,拓宽不同负荷下甲醇替代率,进而实现排放和燃油消耗率的同步下降。利用高斯过程... 为使柴油/甲醇组合燃烧(diesel/methanol compound combustion,DMCC)船用发动机满足日益严苛的排放法规,同时获得更高的经济效益,通过调节发动机进气压力,拓宽不同负荷下甲醇替代率,进而实现排放和燃油消耗率的同步下降。利用高斯过程回归模型,结合试验数据和仿真模型,分析了在不同负荷下进气压力对甲醇替代率边界的影响。并绘制了甲醇替代率边界MAP图,进一步分析了拓宽比例。随后建立了发动机有效燃油消耗率和NO_(x)排放的预测模型。将所建模型与非支配排序基因算法-Ⅱ(nondominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)相结合,对有效燃油消耗率(brake specific fuel consumption,BSFC)和NO_(x)排放进行优化,获得最优Pareto前沿解集并选取最佳控制参数组合。最后将最优控制参数组合标定至电子控制单元(electronic control unit,ECU)中进行试验验证。结果表明:调节进气压力可使甲醇最大替代率平均拓宽12.7%。相较纯柴油模式,优化后BSFC平均下降5.6%,NO_(x)排放平均下降16.4%。 展开更多

关键词 船舶柴油机 柴油/甲醇组合燃烧 高斯过程回归 非支配排序基因算法-Ⅱ

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高斯回波模型在超声回波模拟中的应用及其迭代算法的讨论 被引量：3

6

作者 武良丹 贺西平 +1 位作者 张小凤 胡景勤 《应用声学》 CSCD 北大核心 2007年第2期119-124,共6页

本文将超声回波模拟成被高斯白噪声污染的高斯回波,并建立关于一系列估计参数的非线性模型,如回波的频带宽度,到达时间,中心频率,相位及回波幅度。这些参数对于超声无损检测中材料检测、目标探测、目标分类、及速率测量等密切相关。运... 本文将超声回波模拟成被高斯白噪声污染的高斯回波,并建立关于一系列估计参数的非线性模型,如回波的频带宽度,到达时间,中心频率,相位及回波幅度。这些参数对于超声无损检测中材料检测、目标探测、目标分类、及速率测量等密切相关。运用高斯-牛顿算法进行迭代计算,该算法能以较少的迭代次数计算出较为精确的参数向量,但该算法对到达时间τ的初值设置较为敏感。 展开更多

关键词 高斯回波模型 高斯-牛顿算法 超声检测

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基于组合输入ES-GA-BP的中欧班列货运量预测 被引量：6

7

作者 张英贵 杨蕙瑜 雷定猷 《深圳大学学报（理工版）》 CAS CSCD 北大核心 2022年第2期168-176,共9页

中欧班列是推动“一带一路”倡议的重要支撑,科学合理地预测班列需求,对中欧班列运输方案的制定具有重要意义.以中欧班列铁路货运量预测为对象,统筹考虑中欧班列货运量的波动性和影响因素,提出一种基于组合输入指数平滑-遗传算法-反向传... 中欧班列是推动“一带一路”倡议的重要支撑,科学合理地预测班列需求,对中欧班列运输方案的制定具有重要意义.以中欧班列铁路货运量预测为对象,统筹考虑中欧班列货运量的波动性和影响因素,提出一种基于组合输入指数平滑-遗传算法-反向传播(ES-GA-BP)神经网络的货运量预测方法.分析中欧班列货运现状,选取相关性高的影响因素作为神经网络输入;采用指数平滑法对波动较大的中欧班列货运量历史数据进行单项拟合预测,以优化神经网络输入;利用遗传算法优化反向传播神经网络参数,进一步提高预测精度;以“湘欧快线”国际运输通道货运集装箱数量预测为实例,验证方法的有效性.结果表明,组合输入ES-GA-BP方法适于解决波动较大的货运量预测问题,预测精度较好,有助于制定合理的中欧班列运输方案. 展开更多

关键词 铁路运输管理 中欧班列 指数平滑-遗传算法-反向传播神经网络 组合预测 货运量 一带一路

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基于蚁狮算法优化的BP-RBF功放行为模型研究 被引量：7

8

作者 南敬昌 杜晶晶 高明明 《微波学报》 CSCD 北大核心 2020年第6期32-37,共6页

为了准确描述射频功率放大器特性,在仿真过程中,建立一个良好的功放行为模型就变得极其关键。文中提出了一种基于蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化的BP-RBF级联神经网络射频功放行为模型,首先,采用飞思卡尔半导体芯片设计射频功放... 为了准确描述射频功率放大器特性,在仿真过程中,建立一个良好的功放行为模型就变得极其关键。文中提出了一种基于蚁狮算法(Ant Lion Optimizer,ALO)优化的BP-RBF级联神经网络射频功放行为模型,首先,采用飞思卡尔半导体芯片设计射频功放电路,对从设计的电路中提取出的电压数据进行处理,然后利用蚁狮种群中的多个个体并行寻优的能力,优化BP-RBF神经网络的权值和阈值,对改进优化后的ALOBP-RBF神经网络模型进行MATLAB仿真,通过比较电压均方根误差验证模型精确性。仿真结果表明,相比于BP-RBF、GABP-RBF模型,该模型具有更高的精度、更快的收敛速度,可以精确地模拟功率放大器的特性,对射频电路的建模具有重要意义。 展开更多

关键词 神经网络建模 功率放大器 蚁狮算法 MATLAB仿真 误差反向传播神经网络-径向基函数神经网络组合

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基于Levenberg-Marquardt算法的用户击键特征鉴别 被引量：7

9

作者 桑应朋 范平志 郝莉 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第7期108-109,112,共3页

Levenberg Marquardt算法是神经网络、高斯 牛顿法与梯度下降法的结合 ,既有神经网络的自学习特性 ,也有高斯 牛顿法的快速收敛特性 ,还有梯度下降法的全局搜索特性。文中将Levenberg Marquardt算法应用于对用户输入口令时敲击键盘的... Levenberg Marquardt算法是神经网络、高斯 牛顿法与梯度下降法的结合 ,既有神经网络的自学习特性 ,也有高斯 牛顿法的快速收敛特性 ,还有梯度下降法的全局搜索特性。文中将Levenberg Marquardt算法应用于对用户输入口令时敲击键盘的时间特征进行分析鉴别 ,从而进行用户附加身份认证。研究表明 ,LM算法显示出速度快、识别准确率高的优越性能。 展开更多

关键词 击键动力学 LM算法 高斯-牛顿法 梯度下降法

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多策略改进的蜣螂优化算法 被引量：5

10

作者 匡鑫 阳波 +3 位作者 马华 唐文胜 肖宏峰 陈灵 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期119-136,共18页

针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正... 针对蜣螂优化算法(DBO)搜索精度较差、全局搜索能力不足、容易陷入局部最优等问题,提出一种多策略改进的蜣螂优化算法。选用混沌反向学习策略初始化蜣螂种群,使得蜣螂个体在解空间内分布均匀,提升种群多样性;引入带非线性权重的黄金正弦策略改进滚球行为,协调算法的全局搜索与局部挖掘能力;借鉴麻雀搜索算法的加入者位置更新策略改进觅食行为,促使种群向最优位置靠近,提高算法收敛速度与收敛精度;以分段函数形式改进偷窃行为,利于种群在迭代前期对全局充分探索,避免算法过早收敛;采用非线性权重的柯西-高斯变异策略对当前最优位置进行随机扰动,引导算法跳出局部最优位置。将所提算法与5种优化算法在23个基准函数、12个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上进行实验对比,结果表明,所提算法至少在21个基准函数、10个CEC2022测试函数及2个工程优化问题上的性能指标优于其他算法,且排名第1,相比于原始蜣螂优化算法,在收敛精度、收敛速度、全局搜索能力以及稳定性上都有较大提升。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 混沌反向学习 黄金正弦 麻雀搜索算法 柯西-高斯变异

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基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像去噪方法综述 被引量：4

11

作者 常慧宾 张婕 《天津师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期1-10,共10页

对基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像的去噪模型及算法进行综述.首先,简要介绍了2个针对单一类型噪声的去噪模型,包括处理高斯噪声的ROF模型和处理泊松噪声的TV-KL模型;然后,在此基础上重点介绍基于变分正则化方法的混合泊松-高斯... 对基于变分正则化的混合泊松-高斯噪声图像的去噪模型及算法进行综述.首先,简要介绍了2个针对单一类型噪声的去噪模型,包括处理高斯噪声的ROF模型和处理泊松噪声的TV-KL模型;然后,在此基础上重点介绍基于变分正则化方法的混合泊松-高斯噪声去噪模型,包括通过最大后验估计推导的精确泊松-高斯噪声去除模型、Shifted-Poisson模型、TV-IC模型,以及广义的Anscombe变换模型和PURE模型等;相应地,总结了求解上述模型的常用高效数值算法,包括原始-对偶算法、交替方向乘子算法和半光滑牛顿算法等;在数值实验部分,对相关模型的噪声去除效果进行评估;最后,对该领域未来的研究方向进行了展望,指出了在模型改进、具有收敛性保证的算法设计、自动调参策略以及高维非线性等几个方面存在的问题和未来的发展方向. 展开更多

关键词 变分正则化方法 混合泊松-高斯噪声 最大后验估计 原始-对偶算法 交替方向乘子算法 半光滑牛顿算法

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一种LM-BP加速搜索的周跳探测与修复方法 被引量：1

12

作者 梁凌峰 李克昭 +2 位作者 张捍卫 雷伟伟 岳哲 《导航定位学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期35-42,共8页

针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数... 针对传统三频周跳探测与修复方法中的不敏感、漏检以及效率较低等问题,提出一种基于莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)神经网络加速搜索法的伪距相位组合与电离层残差组合联合周跳探测与修复方法:利用2个伪距相位组合以减少不敏感周跳数量,利用1个电离层残差组合以提高小周跳探测敏感度;在构成3个线性无关的组合观测值后,使用LM-BP加速搜索算法进行周跳探测与修复。实验结果表明,相对常规的伪距相位组合与电离层残差组合联合方法,该方法能够提高周跳探测与修复性能,可探测小至1个的周跳,探测与修复整体时效有较大提升。 展开更多

关键词 北斗卫星导航系统(BDS) 周跳探测与修复 莱文伯格-马夸特(LM)-反向传播(BP)算法 神经网络 伪距载波相位组合 电离层残差组合

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基于模拟退火算法的超声回波参数估计 被引量：12

13

作者 武良丹 张小凤 贺西平 《应用声学》 CSCD 北大核心 2007年第5期313-317,共5页

本文应用模拟退火算法来改进超声回波模拟问题。仿真结果表明,该算法不需计算梯度,与初始选择值无关,并可在较大范围内搜索。从而避免了应用高斯-牛顿迭代法模拟超声回波的缺陷,即解决了选择的初始值只有在真实值附近才能迭代出最优解... 本文应用模拟退火算法来改进超声回波模拟问题。仿真结果表明,该算法不需计算梯度,与初始选择值无关,并可在较大范围内搜索。从而避免了应用高斯-牛顿迭代法模拟超声回波的缺陷,即解决了选择的初始值只有在真实值附近才能迭代出最优解的问题。 展开更多

关键词 超声回波模型 模拟退火算法 高斯-牛顿法 超声检测

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神经网络中处理鞍点的LMBP改进算法 被引量：4

14

作者 李炯城 肖恒辉 李桂愉 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第23期173-176,180,共5页

针对目前神经网络中的Levenberg-Marquardt反向传播(LMBP)算法在训练过程中有可能迭代到鞍点的问题,提出一种能有效克服鞍点的LMBP改进算法。计算鞍点处雅克比矩阵的正特征值对应的特征向量并将其作为新的搜索方向。通过实例对比传统LMB... 针对目前神经网络中的Levenberg-Marquardt反向传播(LMBP)算法在训练过程中有可能迭代到鞍点的问题,提出一种能有效克服鞍点的LMBP改进算法。计算鞍点处雅克比矩阵的正特征值对应的特征向量并将其作为新的搜索方向。通过实例对比传统LMBP算法与改进LMBP算法的效果,证明改进的算法能有效地脱离鞍点并进一步收敛到极小点处。 展开更多

关键词 神经网络 Levenberg-Marquardt反向传播算法 鞍点 雅克比矩阵 海森矩阵 高斯-牛顿法

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超声回波参数的蚁群算法估计 被引量：6

15

作者 周方 张小凤 张光斌 《陕西师范大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2012年第2期35-40,共6页

将用于连续函数优化的蚁群算法应用于超声回波参数估计.根据高斯回波模型,给出了用于超声回波估计的蚁群算法的基本原理和参数估计步骤.通过数值仿真,对不同信噪比条件下超声回波参数中的到达时间和中心频率进行了估计.结果表明:该方法... 将用于连续函数优化的蚁群算法应用于超声回波参数估计.根据高斯回波模型,给出了用于超声回波估计的蚁群算法的基本原理和参数估计步骤.通过数值仿真,对不同信噪比条件下超声回波参数中的到达时间和中心频率进行了估计.结果表明:该方法不依赖于初始值的选取,可在较大范围内搜索,得到全局最优解,避免了高斯-牛顿迭代法模拟超声回波的缺陷,即解决了选择的初始值只有在真实值附近才能迭代出最优解的问题.通过与高斯-牛顿迭代法和模拟退火算法的比较,证明了蚁群算法是一种有效的回波参数估计方法,具有较高的精度. 展开更多

关键词 超声回波模型 蚁群算法 高斯-牛顿法 超声检测

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一种混合算法下单个磁通门定位运动磁性目标研究 被引量：5

16

作者 高翔 严胜刚 李斌 《大连理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第3期292-298,共7页

运动磁性目标定位可归结为一类非线性规划问题的求解.针对其目标函数计算过程极为烦琐,不利于磁性目标实时定位的特点,提出了一种混合算法:首先利用粒子群优化算法获得初略解,再利用高斯-牛顿算法进行精确求解,在不知道目标初始位置的... 运动磁性目标定位可归结为一类非线性规划问题的求解.针对其目标函数计算过程极为烦琐,不利于磁性目标实时定位的特点,提出了一种混合算法:首先利用粒子群优化算法获得初略解,再利用高斯-牛顿算法进行精确求解,在不知道目标初始位置的情况下,利用单个磁通门磁传感器采集的磁场数据准确快速地实现了目标的定位.理论仿真和汽车实验,验证了算法的合理性和可行性,为工程中磁性目标的检测与定位提供了新思路. 展开更多

关键词 磁性目标定位 非线性规划问题 粒子群优化算法 高斯-牛顿算法

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基于测角的自主移动机器人定位算法 被引量：4

17

作者 张祥德 牛纪祥 董再励 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第12期1143-1146,共4页

给出了自主移动机器人定位的两种算法:解析算法和数值算法·解析法公式较以往的简洁·数值算法结合解析法和高斯 牛顿算法,不仅能避免因初值选取不合理而导致求解过程发散的问题,而且能提高运算精度和速度·通过对两种算法... 给出了自主移动机器人定位的两种算法:解析算法和数值算法·解析法公式较以往的简洁·数值算法结合解析法和高斯 牛顿算法,不仅能避免因初值选取不合理而导致求解过程发散的问题,而且能提高运算精度和速度·通过对两种算法的计算机仿真,表明了解析算法具有运算速度快,而数值算法具有精度高的特点·其结果已用于自主移动机器人的研制中· 展开更多

关键词 测角 自主移动机器人 定位 高斯-牛顿算法 解析算法 数值算法

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多策略融合的改进天鹰优化算法 被引量：4

18

作者 张长胜 张健忠 +1 位作者 钱斌 胡蓉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第5期1245-1255,共11页

为了解决天鹰优化算法(Aquila Optimization algorithm,AO)易陷入局部最优及收敛速度慢的问题,本文提出一种多策略融合的改进天鹰优化算法(Multi-Strategy Integration Aquila Optimization algorithm,MSIAO).该算法采用结合Tent混沌映... 为了解决天鹰优化算法(Aquila Optimization algorithm,AO)易陷入局部最优及收敛速度慢的问题,本文提出一种多策略融合的改进天鹰优化算法(Multi-Strategy Integration Aquila Optimization algorithm,MSIAO).该算法采用结合Tent混沌映射的折射反向学习初始化种群以提高算法前期的搜索效率,根据种内互助及优化策略解决算法寻优停滞的缺陷,并通过基于Bernoulli混沌序列的自适应权重策略提高算法的收敛速度,引入了柯西-高斯变异算子增强算法迭代后期逃逸局部极值的能力.本文对10个基准函数、部分CEC2014测试函数集进行实验,并将MSIAO用于2个工程设计优化问题.结果表明,对于高维单峰、高维多峰以及固定维复杂多模态函数,MSIAO比AO具有更高的收敛精度和更快的收敛速度;MSIAO对压力容器与焊接梁优化设计的经济成本较AO分别节约4.62%、0.77%,验证了MSIAO对于处理机械工程问题的实用性和优越性. 展开更多

关键词 天鹰优化算法 折射反向学习 种内互助 Bernoulli序列 自适应权重 柯西-高斯变异

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改进遗传算法在DOA搜索中的应用 被引量：3

19

作者 栾鹏程 吴瑛 《电光与控制》 北大核心 2006年第3期65-68,共4页

在对短时、低信噪比信号测向时,加权子空间测向算法(WSF)的统计性能优于Mu-sic,Esprit等测向算法,且可以对相干信号进行检测。但是因为算法实现涉及到非线性多维搜索,因此运算量很大。本文提出的改进遗传算法,是一种运算速度较快的加权... 在对短时、低信噪比信号测向时,加权子空间测向算法(WSF)的统计性能优于Mu-sic,Esprit等测向算法,且可以对相干信号进行检测。但是因为算法实现涉及到非线性多维搜索,因此运算量很大。本文提出的改进遗传算法,是一种运算速度较快的加权子空间算法的实现算法。该算法将免疫算法引入遗传算法中,并与MVP算法相结合,解决了普通遗传算法(CGA)在DOA搜索中易早熟,后期搜索效率低的问题,拥有快速、全局的搜索能力。计算机仿真证明了该算法的有效性和鲁棒性。 展开更多

关键词 加权子空间算法 免疫遗传算法 高斯-牛顿算法

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基于POD-RBF代理模型的迭代更新反演方法 被引量：7

20

作者 吕小龙 黄丹 姜冬菊 《计算力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第4期506-511,共6页

针对常规的水工大坝等大型工程结构参数反演需要耗费大量有限元正分析机时的问题,建立了具有较好反演精度和泛化性能的POD-RBF代理模型和快速迭代更新反演算法。基于有限元分析获得足量数据样本,利用POD提取本征向量,并使用RBF方法进行... 针对常规的水工大坝等大型工程结构参数反演需要耗费大量有限元正分析机时的问题,建立了具有较好反演精度和泛化性能的POD-RBF代理模型和快速迭代更新反演算法。基于有限元分析获得足量数据样本,利用POD提取本征向量,并使用RBF方法进行插值得到有限元模型的代理模型;同时结合粒子群算法的全局寻优能力和高斯-牛顿法的快速局部收敛优势,建立了一种新的高效率迭代反演方法,并应用于混凝土大坝分区弹性模量反演。结果表明,该方法适用于大坝等大体积混凝土结构的力学参数反演。同时,相较于传统的单一反演方法,该方法在反演效率和反演精度两方面均显示出优势。 展开更多

关键词 代理模型 POD-RBF 参数反演 粒子群算法 高斯-牛顿法

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