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改进粒子群优化算法结合BP神经网络模型的水体透射光谱总磷浓度预测研究
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作者 张国浩 王彩玲 +1 位作者 王洪伟 于涛 《光谱学与光谱分析》 北大核心 2025年第2期394-402,共9页
使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总... 使用光谱数据结合融合算法对水体污染物含量进行准确检测以保护水资源已成为一个关键问题。然而,光谱数据的高维特性以及模型的不稳定常常导致预测效果不佳,无法准确的进行检测。本研究提出了一种环保和准确的方法,实现对长江水体中总磷浓度含量的预测。具体而言,首先对测得的长江水质光谱数据进行最大最小归一化和均值中心化两种预处理操作,在消除不同数据量级差异的同时去除了噪声,确保了数据的一致性和可靠性。其次,为了解决光谱数据的高维度问题,采用了核主成分分析(KPCA)方法来降低数据维度并提取特征。KPCA方法通过在高维度的空间中找到一个分类平面,选出能代表原始数据99.42%信息量的前6个主成分,用于后续预测模型的训练。接着在原始粒子群算法的基础上引入了粒子初始化规则、多种群竞争策略、参数自适应更新策略、种群多样性引导策略和粒子变异机制,提高了粒子群的寻优能力,降低粒子陷入局部最优解的概率。并使用改进后的粒子群算法对BP神经网络(BPNN)中的初始化权重和参数大小进行寻优,从而加快网络的收敛效果,提高预测能力。最后,使用本研究所提出的预测模型对测试集中的样本进行总磷浓度的预测,实验结果得到R^(2)为0.975786,RMSE为0.002242,MAE为0.001612。将本模型与当前预测性能较好的其他基准模型进行预测效果的对比,本研究所提出的模型对长江水体总磷浓度预测拟合效果更好,精确度更高。在水资源保护和环境管理领域中使用光谱数据结合融合算法进行预测模型的研究和实践提供了新的思路和观点。 展开更多
关键词 光谱数据 改进粒子优化算法 BP神经网络模型 核主成分分析(KPCA) 总磷浓度
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用改进粒子群神经网络混合算法优化特高压油气套管均压球结构 被引量:11
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作者 张施令 彭宗仁 +2 位作者 胡伟 刘鹏 王浩然 《高电压技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第9期2195-2204,共10页
在我国特高压(ultra-high voltage,UHV)油气套管样机的试制过程中,套管尾部电场分布和均压球结构的优化是一项重要的研究内容。为此,详细介绍了改进粒子群神经网络混合算法(PSO-BP算法)的基本原理和流程,运用连续显式函数验证了该算法... 在我国特高压(ultra-high voltage,UHV)油气套管样机的试制过程中,套管尾部电场分布和均压球结构的优化是一项重要的研究内容。为此,详细介绍了改进粒子群神经网络混合算法(PSO-BP算法)的基本原理和流程,运用连续显式函数验证了该算法的寻优能力和准确度;并运用该算法对套管尾部均压球结构进行了优化。研究表明:PSO-BP算法能较准确地搜寻到显式函数的极值点,具有较强的挑出局部最优解的能力;需用套管3维全模型才能较准确地计算得出套管尾部的电场分布;PSO-BP算法能有效搜寻到均压球结构参数的最佳配置;优化后均压球表面的最大电场强度较优化前降低了约64.9%,且PSO-BP算法较传统PSO算法可节省约75.2%的计算时间。该研究结果已成功运用于特高压油气套管样机的试制并完成了全部型式试验。 展开更多
关键词 特高压(UHV) 油气套管 均压球 改进粒子神经网络混合(pso-bp)算法 有限元法(FEM) 结构优化
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基于粒子群算法与改进BP神经网络的水电机组轴心轨迹识别 被引量:28
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作者 郭鹏程 罗兴锜 +2 位作者 王勇劲 白亮 李辉 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第8期93-97,共5页
在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网... 在水电机组状态检修系统中,轴心轨迹是判断机组状态的一个重要特征。该文提出边缘检测和矩特征提取相结合的方法,利用粒子群寻优算法来获取与待识别样本最接近的已知样本,应用改进的BP神经网络进行识别,将轴心轴迹的不变性矩作为神经网络的特征参数,对几种典型的轴心轨迹进行了辨识。某水电站机组试验表明该方法识别速度快、精度高,具有较高的实用价值。 展开更多
关键词 水电机组 轴心轨迹 边缘矩 粒子寻优算法 改进BP神经网络
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基于改进粒子群算法的BP神经网络及其应用 被引量:31
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作者 徐以山 曾碧 +1 位作者 尹秀文 卢博生 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第35期233-235,共3页
目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速... 目前BP神经网络是一种有效的预测方法,但在实际应用当中存在着一些自身的缺点,为此提出了一种基于改进粒子群算法的BP神经网络。通过动态调整粒子群算法中的惯性因子ω,有效地增强了算法对非线性问题的处理能力,同时提高了算法的收敛速度和搜索全局最优值的能力。建立改进后的BP网络模型,通过该模型和逐步回归方法对某市降水量进行实例分析。分析结果表明,改进后的BP网络模型具有较高的准备预报能力和稳定性。 展开更多
关键词 改进粒子算法 BP神经网络 降水量预报
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基于改进粒子群算法的模糊神经网络变压器油色谱监测故障诊断策略 被引量:7
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作者 王娅娜 黄新波 +1 位作者 宋桐 朱永灿 《广东电力》 2013年第5期82-86,92,共6页
针对标准误差反向传播(back propagation,BP)神经网络算法易陷入局部最优、收敛速度缓慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的模糊神经的变压器油色谱故障诊断方法。该方法首先通过模糊编码边界对网络输入模糊化;再结合非线性策略的惯... 针对标准误差反向传播(back propagation,BP)神经网络算法易陷入局部最优、收敛速度缓慢等问题,提出一种基于改进粒子群算法的模糊神经的变压器油色谱故障诊断方法。该方法首先通过模糊编码边界对网络输入模糊化;再结合非线性策略的惯性权重及学习因子改进的粒子群BP网络算法来诊断变压器故障类型,既能平衡全局搜索和局部搜索能力,还可以避免BP神经网络陷入局部最优;最后,采用MATLAB软件对变压器油色谱数据进行仿真,结果表明该方法具有收敛速度快、诊断准确率高、泛化能力强等优点。 展开更多
关键词 变压器 改进粒子算法 神经网络 模糊化编码边界 色谱检测 故障诊断
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基于改进粒子群算法的模糊小波神经网络建模 被引量:9
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作者 南敬昌 田娜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第3期120-123,182,共5页
随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的... 随着射频功放非线性对射频前端的影响日益增大,使得功放建模变得越来越重要。提出了一种自适应模糊小波神经网络模型结构,并利用改进的粒子群优化算法,建立有记忆的功放模型。将小波函数融入到自适应模糊推理系统的模糊规则中,得到新的网络模型;在粒子群算法中引入最差位置影响因子,提高搜索效率,并进一步简化,忽略粒子的速度项,同时采用与适应度函数值相关的动态变化惯性权重,加快了收敛速度,避免出现"早熟"现象。仿真结果表明:该方法建立的功放模型误差小、精度高,能够有效地表征功放特性。 展开更多
关键词 模糊小波神经网络 小波函数 自适应模糊推理系统 改进粒子优化算法 记忆效应 功放模型
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采用改进粒子群算法与人工神经网络相结合的车辆转向控制研究 被引量:7
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作者 姚俊 张劲恒 《中国工程机械学报》 北大核心 2018年第6期480-485,共6页
为了提高车辆转向控制系统输出精度,改善车辆行驶的稳定性,提出了改进人工神经网络PID控制器.创建车辆平面参考模型简图,建立车辆运动参数的数学关系式,推导出车辆横摆角速度的动力学方程式.在传统PID控制器基础上,结合人工神经网络模型... 为了提高车辆转向控制系统输出精度,改善车辆行驶的稳定性,提出了改进人工神经网络PID控制器.创建车辆平面参考模型简图,建立车辆运动参数的数学关系式,推导出车辆横摆角速度的动力学方程式.在传统PID控制器基础上,结合人工神经网络模型,采用改进粒子群算法对人工神经网络PID控制器进行在线优化,动态调整PID控制器参数,实现车辆转向控制系统的最优输出,在不同工况路面进行车辆横摆角速度仿真实验.结果表明:采用改进人工神经网络PID控制器,不仅可以提高车辆转向控制系统的响应速度,而且输出的摆动角速度误差较小.车辆在复杂工况路面行驶,其转向系统采用改进人工神经网络PID控制器,有利于提高车辆行驶的稳定性. 展开更多
关键词 改进粒子算法 车辆 转向控制系统 人工神经网络 PID控制器
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基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络模型的企业财务危机预警模型研究 被引量:23
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作者 吴冲 刘佳明 郭志达 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2018年第2期106-114,132,共10页
为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模... 为了充分发挥概率神经网络在企业财务危机预警中的作用,克服概率神经网络平滑参数难以确定和空间复杂度高的不足,本文提出一类新的参数动态调整的粒子群算法优化概率神经网络的平滑参数,进而采用改进粒子群算法优化初始隶属度矩阵的模糊聚类方法实现对样本的选择,解决了概率神经网络平滑参数的确定及空间结构复杂的问题。提出了基于改进粒子群算法的模糊聚类-概率神经网络企业财务危机预警模型,并以我国上市公司作为研究对象进行了实证研究。结果表明,经过模糊聚类和改进粒子群算法优化的概率神经网络具有更优的预测性能,并在企业财务危机长期预警方面具有一定效用。 展开更多
关键词 改进粒子算法 模糊聚类 概率神经网络 平滑参数 财务危机预警
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基于多目标粒子群-遗传混合算法的高速球轴承优化设计方法
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作者 杨文 叶帅 +2 位作者 姚齐水 余江鸿 胡美娟 《机电工程》 北大核心 2025年第2期226-236,共11页
目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出... 目前以新能源汽车电驱系统等为代表的超高转速运行场景越来越多,对轴承类关键零部件的性能要求也不断提高,对轴承的承载性能和温升控制也提出了更高的要求。为了优化轴承的结构,提升其服役性能,以新能源汽车电驱系统6206轴承为例,提出了一种基于多目标粒子群-遗传混合算法的球轴承结构优化设计方法。首先,建立了以轴承最大额定动载荷、最大额定静载荷和最小摩擦生热率为目标函数的优化数学模型;然后,利用多目标粒子群算法(MOPSO)的全局搜索能力和改进非支配排序遗传算法(NSGA-II)的进化操作,引入粒子寻优速度控制策略、交叉变异策略和罚函数机制,解决了带约束优化问题求解和局部最优问题,增强了算法的收敛速度和解集探索能力;最后,在特定工况下对轴承结构进行了优化,采用层次分析法,从Pareto前沿中优选了内外圈沟曲率半径系数、滚动体数量、滚动体直径和节圆直径的最优值。研究结果表明:在16 kN径向载荷、15 000 r/min的高转速工况下,以新能源汽车电驱系统6206型深沟球轴承为例进行了分析,结果显示,优化后的轴承接触应力下降了21.2%,应变下降了25.6%,摩擦生热下降了16.7%,体现了该方法在收敛性能、寻优速度等方面的优势。该优化设计方法可为球轴承的工程应用提供有价值的参考。 展开更多
关键词 高速球轴承结构设计 多目标粒子-遗传混合算法 改进非支配排序遗传算法 优化设计目标函数 层次分析法 6206型深沟球轴承
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基于改进粒子群算法的小波神经网络在变压器故障诊断中的应用 被引量:91
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作者 程声烽 程小华 杨露 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2014年第19期37-42,共6页
针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特性,结合油中气体分析法,设计了一种改进粒子群算法的小波神经网络故障诊断模型。模型采用3层小波神经网络,并用一种改进粒子群算法对其进行训练。该算法在标准粒子群算法的基础上,通过引入遗传... 针对变压器故障征兆和故障类型的非线性特性,结合油中气体分析法,设计了一种改进粒子群算法的小波神经网络故障诊断模型。模型采用3层小波神经网络,并用一种改进粒子群算法对其进行训练。该算法在标准粒子群算法的基础上,通过引入遗传算法中的变异算子、惯性权重因子和高斯加权的全局极值,加快了小波神经网络训练速度,提高了其训练的精度。仿真实验证明这种改进粒子群算法的小波神经网络可以有效地运用到变压器故障诊断中,为变压器故障诊断提供了一条新途径。 展开更多
关键词 改进粒子算法 小波神经网络 变压器 故障诊断
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基于改进粒子群优化算法的BP神经网络在大坝变形分析中的应用 被引量:28
11
作者 齐银峰 谭荣建 《水利水电技术》 CSCD 北大核心 2017年第2期118-124,共7页
BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统... BP神经网络以其对非线性系统的强大映射能力而被广泛应用于模糊性、随机性强的大坝变形预测分析中。传统的BP神经网络由于初始权值和阈值的随机性,容易导致网络在训练过程中极易陷入局部最小值,同时存在网络收敛速度慢等缺点。针对传统算法的不足,采用改进的粒子群算法(IPSO)对BP网络的初始权值和阈值给予优化,建立大坝变形预测的IPSO-BP模型,并与PSO-BP网络模型进行对比。结果表明,改进的IPSO-BP模型具有收敛速度更快、预测精度更高的优点。该方法可供大坝安全监测和预警分析参考。 展开更多
关键词 大坝变形 BP神经网络 改进粒子算法 Ipso-bp模型 pso-bp网络模型 大坝安全监测 大坝安全预警
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基于改进粒子群优化-反向传播神经网络算法的小麦储藏品质预测模型 被引量:8
12
作者 蒋华伟 郭陶 杨震 《科学技术与工程》 北大核心 2021年第21期8951-8956,共6页
在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化... 在使用反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)预测小麦的储藏品质时,由于其易陷入局部极值且收敛速度慢,导致预测误差较大且稳定性较差,由此提出一种改进粒子群(improved particle swarm optimization,IPSO)算法优化的BPNN预测模型。采用非线性函数动态调整粒子群算法中的惯性权重和学习因子,优化BPNN中的权值参数,进而构建IPSO-BPNN预测模型。为验证该模型的准确性和稳定性,将其与BPNN模型、PSO-BPNN模型进行对比,结果表明:IPSO-BPNN模型预测的均方误差显著降低,有助于提高小麦储藏品质预测的准确性和可靠性。 展开更多
关键词 小麦储藏品质 多指标分析 粒子算法 改进粒子优化-反向传播神经网络(Ipso-bpNN) 预测模型
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一种基于混合粒子群优化算法的深度卷积神经网络架构搜索方法 被引量:11
13
作者 王上 唐欢容 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第7期2019-2024,共6页
神经架构搜索(neural architecture search,NAS)技术自动寻找神经网络中各层的最佳组合和连接方式,以及各种超参数的最佳分布。该方法从搜索空间生成若干不同的卷积神经网络(CNN),使用混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimizatio... 神经架构搜索(neural architecture search,NAS)技术自动寻找神经网络中各层的最佳组合和连接方式,以及各种超参数的最佳分布。该方法从搜索空间生成若干不同的卷积神经网络(CNN),使用混合粒子群优化(hybrid particle swarm optimization,HPSO)算法,将一定数目的神经网络个体视做一个群体,将每个网络个体在评价指标下的表现值视做适应度,在给定的世代数范围内,每个神经网络个体都学习自身的历史最佳适应度个体,和整个群体的最佳适应度个体,迭代改善自身的网络架构。实验结果表明,算法运行中出现的最优网络架构,在图像分类任务的多个基准数据集上,与手工设计的神经网络和以遗传算法为基础的NAS算法相比,在网络参数数量和准确率的平衡上取得了有竞争力的结果。 展开更多
关键词 混合粒子算法 神经架构搜索 卷积神经网络 图像分类
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一种基于改进的粒子群优化算法的神经网络PID控制器 被引量:7
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作者 金林骏 方建安 潘磊宁 《机电工程》 CAS 2015年第2期295-300,共6页
针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法... 针对多输入多输出(MIMO)复杂过程控制中控制性能偏慢等问题,对神经网络PID控制器以及PID控制理论物理机制之间的相互作用进行了研究。对神经元PID控制器隐层和输出层之间的初始权值进行了归纳,提出了一种粒子群优化算法,提高了PSO算法的收缩因子以保证优化的收敛性,并进行了Matlab仿真。研究结果表明,所提出的神经网络PID控制器的改进粒子群算法优化,在高耦合效应的复杂MIMO对象中具有良好的精度以及快速响应的特性。 展开更多
关键词 神经网络 PID控制器 多输入多输出 解耦 改进粒子优化算法
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基于改进粒子群算法的BP神经网络在初始地应力场反演优化中的应用 被引量:5
15
作者 涂图 王建 张梦迪 《水电能源科学》 北大核心 2017年第12期123-126,139,共5页
为找到一种较为精确的方法反演出最接近实际情况的初始地应力场,首先对传统粒子群算法进行改进,以弥补传统粒子群算法搜索范围过于局限的缺陷,然后将改进粒子群算法与BP神经网络算法相结合,来解决BP神经网络收敛速度慢、精度不足等缺点... 为找到一种较为精确的方法反演出最接近实际情况的初始地应力场,首先对传统粒子群算法进行改进,以弥补传统粒子群算法搜索范围过于局限的缺陷,然后将改进粒子群算法与BP神经网络算法相结合,来解决BP神经网络收敛速度慢、精度不足等缺点,最后对某抽水蓄能电站初始地应力场的反演进行优化,并与BP神经网络的计算结果和实测值进行对比,发现该方法可提高优化精度。 展开更多
关键词 初始地应力场 改进粒子算法 BP神经网络 反演优化
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基于粒子群算法的BP神经网络优化技术 被引量:32
16
作者 张德慧 张德育 +1 位作者 刘清云 吕艳辉 《计算机工程与设计》 北大核心 2015年第5期1321-1326,共6页
针对传统BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出一种基于改进的PSO来优化BP神经网络的方法。通过在PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,将优化的BP神经网络用... 针对传统BP神经网络存在学习效率低、收敛速度慢和容易陷入局部极小值的问题,提出一种基于改进的PSO来优化BP神经网络的方法。通过在PSO算法中引入随机变化的加速常数来获得最优权值,对BP神经网络进行优化和训练,将优化的BP神经网络用于遗传高血压患病年龄的预测中。实验结果表明,该方法较好地解决了传统BP神经网络易陷入局部极小值的问题,提高了算法的收敛速度和稳定性。 展开更多
关键词 BP神经网络 粒子算法 改进 训练 预测
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基于改进粒子群与神经网络的机械结合面法向刚度建模 被引量:9
17
作者 杨红平 傅卫平 +3 位作者 师彪 王雯 杨世强 王伟 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期219-223,233,共6页
为了提高机械结合面法向接触刚度预测精度,提出一种改进粒子群优化算法,并用改进粒子群算法优化BP神经网络的参数组合,实现了粒子群和BP神经网络相结合的算法模型。将影响结合面法向接触刚度的因素进行了特征分析和定量化描述,并用该算... 为了提高机械结合面法向接触刚度预测精度,提出一种改进粒子群优化算法,并用改进粒子群算法优化BP神经网络的参数组合,实现了粒子群和BP神经网络相结合的算法模型。将影响结合面法向接触刚度的因素进行了特征分析和定量化描述,并用该算法进行法向接触刚度预测和相对误差分析。计算结果表明,计算准确度可达92%,实现了多种影响因素组合下的机械结合面法向接触刚度的建模。 展开更多
关键词 机械结合面 法向刚度 改进粒子算法 BP神经网络 模型
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改进粒子群-BP神经网络模型的短期电力负荷预测 被引量:48
18
作者 师彪 李郁侠 +1 位作者 于新花 闫旺 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第4期1036-1039,共4页
为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑... 为了准确、快速、高效地预测电网短期负荷,提出了改进的粒子群算法(MPSO),并与BP算法相结合,形成改进的粒子群—BP(MPSO-BP)神经网络算法,用此算法训练神经网络,实现了神经网络参数优化,得到了基于MPSO-BP算法的神经网络模型。综合考虑气象、天气、日期类型等影响负荷的因素,进行电网短期负荷预测。算例分析表明,与传统BP神经网络法和PSO-BP神经网络方法相比,该方法改善了BP神经网络的泛化能力,预测精度高,收敛速度快,对电力系统短期负荷具有良好的预测能力。 展开更多
关键词 短期负荷预测 改进粒子-BP神经网络算法 预测精度
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改进的粒子群神经网络检测种蛋成活性 被引量:11
19
作者 郁志宏 王春光 +1 位作者 张晓芳 张莉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第2期427-429,共3页
提出了一种基于改进粒子群神经网络进行孵化种蛋成活性自动检测的方法。提取HSI图像的H分量作为孵化种蛋表面颜色特征,通过主成分分析,找到了6个主成分特征向量,减少了神经网络输入节点数。利用改进粒子群算法优化多层前馈神经网络的拓... 提出了一种基于改进粒子群神经网络进行孵化种蛋成活性自动检测的方法。提取HSI图像的H分量作为孵化种蛋表面颜色特征,通过主成分分析,找到了6个主成分特征向量,减少了神经网络输入节点数。利用改进粒子群算法优化多层前馈神经网络的拓扑结构,提高了神经网络的学习质量和速度。训练集的样本具有足够代表性和全面性,提高了网络的泛化能力。实验证明,该方法检测准确性较高,具有鲁棒性和高效率。 展开更多
关键词 改进粒子算法 神经网络 主成分分析 孵化种蛋 成活性检测
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基于改进粒子群优化RBF神经网络的轧制力预报 被引量:9
20
作者 杨景明 闫晓莹 +1 位作者 顾佳琪 车海军 《矿冶工程》 CAS CSCD 北大核心 2014年第6期110-113,118,共5页
依据RBF神经网络的非线性逼近能力和自学习特性,提出基于RBF神经网络的建模方法。将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定,并采用改进粒子群算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化,合理确定了RBF神经网络的隐层结构,提出了一种基... 依据RBF神经网络的非线性逼近能力和自学习特性,提出基于RBF神经网络的建模方法。将最近邻聚类用于RBF神经网络隐层中心向量的确定,并采用改进粒子群算法对最近邻聚类的聚类半径进行优化,合理确定了RBF神经网络的隐层结构,提出了一种基于改进粒子群算法的RBF神经网络(IMPSO-RBF)。将该网络应用于轧制力的预报,与基本粒子群算法优化的RBF神经网络比较,仿真结果表明其在预报精度和收敛速度上都有很大提高。 展开更多
关键词 RBF神经网络 改进粒子算法 轧制力预报
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