期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
2
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于改进野犬优化算法的太赫兹线阵相机内参优化
1
作者
方灿
方波
蔡晋辉
《量子电子学报》
北大核心
2025年第2期157-164,共8页
太赫兹透射式成像具有对人体无害、对非金属材料的穿透性较强等特点,因此可用于安全检验、生物医学等领域。提高太赫兹线阵相机测量精度的关键在于相机参数的准确性。本文提出一种改进的野犬优化算法(DOA),对Draréni标定法所得的...
太赫兹透射式成像具有对人体无害、对非金属材料的穿透性较强等特点,因此可用于安全检验、生物医学等领域。提高太赫兹线阵相机测量精度的关键在于相机参数的准确性。本文提出一种改进的野犬优化算法(DOA),对Draréni标定法所得的相机参数进行优化。该算法改良了DOA中的食腐和生存行为,并引入粒子群优化算法和灰狼算法的个体更新策略来增强全局搜索能力。利用自行搭建的太赫兹透射式扫描成像装置进行成像,选取10张不同位置的成像图片作为测试对象,并利用Draréni标定法得到相机初始内外参数,最后,分别利用粒子群优化算法、DOA和本文提出的改进的DOA进行相机内参优化。实验结果表明,本文提出的改进DOA相对于传统Draréni标定法、粒子群优化算法和标准的DOA,其平均重投影误差分别降低了33.41%、21.35%和12.62%,证实了该算法具有较高的稳定性,并能显著提高相机标定的精度。
展开更多
关键词
图像与信息处理
太赫兹成像
线阵相机标定
参数
优化
改进的野犬优化算法
在线阅读
下载PDF
职称材料
采用特征优选和优化深层核极限学习机的短期风电功率预测
被引量：
7
2
作者
商立群
黄辰浩
+3 位作者
侯亚东
李洪波
惠泽
张建涛
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期66-77,共12页
针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题,提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集,既能表达风电功率的有效信息,...
针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题,提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集,既能表达风电功率的有效信息,也能避免冗余信息的出现,有利于DHKELM模型的学习与训练,同时也降低了模型的复杂度。针对DHKELM超参数难确定的问题,利用改进的野犬优化算法(IDOA)对DHKELM的8个超参数进行寻优,可以发掘原始序列特征信息,从而使模型能够充分掌握数值天气预报(NWP)与风电功率之间的非线性关系。以国外某风电场真实数据为算例,结果表明:提出的预测模型相较于野犬算法、差分进化算法和粒子群优化算法的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.979 3%、2.342 1%、3.383 2%,有效提高了风电功率的预测精度。
展开更多
关键词
短期风电功率预测
深层混合核极限学习机
改进的野犬优化算法
特征优选
核主成分分析
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于改进野犬优化算法的太赫兹线阵相机内参优化
1
作者
方灿
方波
蔡晋辉
机构
中国计量大学计量测试工程学院
出处
《量子电子学报》
北大核心
2025年第2期157-164,共8页
基金
浙江省自然科学基金项目(LY22F050001)
浙江省属高校基本科研业务费专项资金(2021YW09)。
文摘
太赫兹透射式成像具有对人体无害、对非金属材料的穿透性较强等特点,因此可用于安全检验、生物医学等领域。提高太赫兹线阵相机测量精度的关键在于相机参数的准确性。本文提出一种改进的野犬优化算法(DOA),对Draréni标定法所得的相机参数进行优化。该算法改良了DOA中的食腐和生存行为,并引入粒子群优化算法和灰狼算法的个体更新策略来增强全局搜索能力。利用自行搭建的太赫兹透射式扫描成像装置进行成像,选取10张不同位置的成像图片作为测试对象,并利用Draréni标定法得到相机初始内外参数,最后,分别利用粒子群优化算法、DOA和本文提出的改进的DOA进行相机内参优化。实验结果表明,本文提出的改进DOA相对于传统Draréni标定法、粒子群优化算法和标准的DOA,其平均重投影误差分别降低了33.41%、21.35%和12.62%,证实了该算法具有较高的稳定性,并能显著提高相机标定的精度。
关键词
图像与信息处理
太赫兹成像
线阵相机标定
参数
优化
改进的野犬优化算法
Keywords
image and imformation processing
terahertz imaging
line scan camera calibration
parameter optimization
improved Dingo optimization algorithm
分类号
TP301.6 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
采用特征优选和优化深层核极限学习机的短期风电功率预测
被引量：
7
2
作者
商立群
黄辰浩
侯亚东
李洪波
惠泽
张建涛
机构
西安科技大学电气与控制工程学院
出处
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期66-77,共12页
基金
陕西省自然科学基础研究计(2021JM-393)。
文摘
针对风电出力非线性、不稳定且用传统方法难以准确预测的问题,提出了一种基于对深层混合核极限学习机(DHKELM)参数进行优化的短期风电功率预测。利用核主成分分析(KPCA)方法进行特征优选得到的最优特征集,既能表达风电功率的有效信息,也能避免冗余信息的出现,有利于DHKELM模型的学习与训练,同时也降低了模型的复杂度。针对DHKELM超参数难确定的问题,利用改进的野犬优化算法(IDOA)对DHKELM的8个超参数进行寻优,可以发掘原始序列特征信息,从而使模型能够充分掌握数值天气预报(NWP)与风电功率之间的非线性关系。以国外某风电场真实数据为算例,结果表明:提出的预测模型相较于野犬算法、差分进化算法和粒子群优化算法的平均绝对百分比误差(MAPE)分别降低了0.979 3%、2.342 1%、3.383 2%,有效提高了风电功率的预测精度。
关键词
短期风电功率预测
深层混合核极限学习机
改进的野犬优化算法
特征优选
核主成分分析
Keywords
short-term wind power prediction
deep hybrid kernel extreme learning machine
improved dingo optimization algorithm
feature optimization
kernel principal component analysis
分类号
TM715 [电气工程—电力系统及自动化]
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
基于改进野犬优化算法的太赫兹线阵相机内参优化
方灿
方波
蔡晋辉
《量子电子学报》
北大核心
2025
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
采用特征优选和优化深层核极限学习机的短期风电功率预测
商立群
黄辰浩
侯亚东
李洪波
惠泽
张建涛
《西安交通大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
7
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
