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基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法
被引量：
14
1
作者
魏玉琴
戴永寿
+2 位作者
张亚南
陈健
丁进杰
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第10期45-49,共5页
为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌...
为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。
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关键词
嵌入式粒子群算法
混沌
自适应
帐篷映射
平均粒径
适应度方差
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职称材料
嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法
被引量：
10
2
作者
漆伟
冯鹏
+3 位作者
魏彪
郑冬
于婷婷
刘鹏勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期194-200,共7页
基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征...
基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PS O算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明:与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.2123,预测精度增加到0.9993,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。
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关键词
紫外-可见光谱法
嵌入
式
粒子
群
-遗传
算法
波长特征选择
偏最小二乘法
化学需氧量
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职称材料
题名
基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法
被引量：
14
1
作者
魏玉琴
戴永寿
张亚南
陈健
丁进杰
机构
中国石油大学(华东)信息控制与工程学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第10期45-49,共5页
基金
国家自然科学基金(No.40974072)
山东省自然科学基金(No.ZR2010DM14)
文摘
为避免粒子群算法后期出现早熟收敛,提出一种基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法。将混沌变量嵌入到标准粒子群算法中,且对参数进行自适应调整。算法采用Tent映射生成的混沌序列来取代基本粒子群算法中的随机数,充分利用了混沌运动的随机性、遍历性和规律性;惯性权重和学习因子采用非线性的自适应调整策略;建立平均粒距与适应度方差相结合的早熟收敛判断机制,并且以混沌搜索的方式来跳出局部最优。测试函数仿真结果表明,该算法具有良好的全局搜索能力,寻优精度较高,鲁棒性好。
关键词
嵌入式粒子群算法
混沌
自适应
帐篷映射
平均粒径
适应度方差
Keywords
embedded particle swarm optimization algorithm
chaos
adaptive
tent mapping
average distance amongst points
fitness variance
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法
被引量：
10
2
作者
漆伟
冯鹏
魏彪
郑冬
于婷婷
刘鹏勇
机构
重庆大学光电技术及系统教育部重点实验室
出处
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期194-200,共7页
基金
国家自然科学基金项目(61401049)
重庆市社会事业与民生保障科技创新专项(cstc2017shmsA00004)
中央高校基本科研业务费医工结合专项(2019CDYGYB019)资助。
文摘
基于紫外-可见光谱法的水质测量中,光谱信号易受到系统噪声干扰、悬浮物散射干扰,且存在信息冗余、多重共线性等特征,导致水质COD测量中特征波长的选取产生较大偏差。因此,提出了基于嵌入式粒子群-遗传(EPSO_GA)算法的水质COD检测特征波长优化算法,以提高波长选择精度。为验证检测特征波长优化算法的可行性,采集了某高校池塘水样、生活污水和排水沟水样的光谱数据,利用EPSO_GA算法对预处理后的光谱数据选取特征波长。EPSO_GA算法采用实数编码方法实现了粒子群(PSO)优化算法和遗传(GA)优化算法的统一编码,在PSO算法中更新粒子时嵌入GA算法的选择、交叉、变异等操作,改善了这两种算法各自在光谱波长特征选取问题上的局限性。将EPSO_GA算法选取的特征波长结合偏最小二乘法(PLS)构建了EPSO_GA_PLS的水质COD预测模型,并且与传统的PS O算法、GA算法选取特征波长建立的PSO_PLS、GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型做了对比。结果表明:与PSO_PLS,GA_PLS和全光谱构建的PLS水质COD预测模型相比,EPSO_GA改善了PSO算法和GA算法在光谱特征波长选择中早熟和收敛速度慢的问题,降低了全光谱构建PLS水质COD预测模型的复杂度,提高了模型的预测精度。基于EPSO_GA算法建立的EPSO_GA_PLS水质COD预测模型,均方根误差降到了0.2123,预测精度增加到0.9993,可以快速定量检测水质COD,为紫外-可见光谱法测COD提供了更好的预测模型。
关键词
紫外-可见光谱法
嵌入
式
粒子
群
-遗传
算法
波长特征选择
偏最小二乘法
化学需氧量
Keywords
Ultraviolet-Visible spectroscopy
Embedded particle swarm optimization-genetic algorithm
Wavelength feature selection
Partial least squares method
Chemical oxygen demand
分类号
X522 [环境科学与工程—环境工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Tent映射的自适应混沌嵌入式粒子群算法
魏玉琴
戴永寿
张亚南
陈健
丁进杰
《计算机工程与应用》
CSCD
2013
14
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
嵌入式粒子群-遗传算法的水质COD检测特征波长优化算法
漆伟
冯鹏
魏彪
郑冬
于婷婷
刘鹏勇
《光谱学与光谱分析》
SCIE
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
10
在线阅读
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职称材料
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