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采用改进杜鹃搜索算法的主动配电网双层分布式风电规划方法 被引量:19
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作者 孙鹏 罗明武 +5 位作者 孙朝霞 周鲲鹏 罗云月 刘天慈 汤海霞 王武林 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第9期2743-2749,共7页
随着可再生能源尤其是风电的大规模接入,配电网规划面临着新的巨大挑战。提出了一个主动配电网双层规划模型,其上层为风电场的选址定容规划,下层是考虑配电网公司主动管理费用的最优潮流运行控制。上述双层规划问题是复杂的混合整型非... 随着可再生能源尤其是风电的大规模接入,配电网规划面临着新的巨大挑战。提出了一个主动配电网双层规划模型,其上层为风电场的选址定容规划,下层是考虑配电网公司主动管理费用的最优潮流运行控制。上述双层规划问题是复杂的混合整型非线性规划问题,使用常规的确定性方法很难求解获得其全局最优解。为此,提出了基于杜鹃搜索算法的混合改进算法,使用正弦载波Levy飞行方法来产生满足上下限约束的新解,并通过正弦扩展载波进行局部精确搜索。然后将双层规划模型转换为等价的单层优化模型,并进一步构建了双目标优化模型。最后,通过IEEE 33节点测试系统对所提出的模型和算法进行了验证。 展开更多
关键词 分布式风电规划 主动管理费用 杜鹃搜索算法 正弦载波 双层转双目标
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融合杜鹃搜索的灰狼优化算法在网络入侵检测特征选择中的应用 被引量:7
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作者 徐慧 付迎春 +2 位作者 刘翔 方策 苏军 《工程科学与技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第5期160-166,共7页
针对当前网络入侵检测技术由于特征冗余引起的检测效率低和准确率低等问题,将一种融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择中,旨在减少特征冗余,进而提高网络入侵检测的性能。首先,在每次迭代过程中采用杜鹃搜索算法中... 针对当前网络入侵检测技术由于特征冗余引起的检测效率低和准确率低等问题,将一种融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择中,旨在减少特征冗余,进而提高网络入侵检测的性能。首先,在每次迭代过程中采用杜鹃搜索算法中的莱维飞行机制对适应度值最好的3只灰狼的位置进行扰动,避免在搜索最优解的过程中陷入局部最优。然后,采用灰狼优化算法的更新机制来更新灰狼的位置信息,使狼群朝着猎物的方向聚集。最后,根据预先设定的概率值对狼群的位置进行随机更新,迫使狼群在不断逼近猎物的过程中,能随机地跳出局部最优,从而提高灰狼优化算法在网络入侵检测特征选择中的全局搜索能力。使用网络入侵检测NSL-KDD测试集进行验证实验,并与灰狼优化算法、杜鹃优化算法以及传统的信息增益算法从特征选择的角度进行对比,结果表明,将融合杜鹃搜索的灰狼优化算法应用于网络入侵检测的特征选择时,分类准确率及特征子集的选择都取得较好的效果。融合杜鹃搜索的灰狼优化算法在全局搜索能力方面有较为显著的提升,将其应用于特征选择中,可以有效地提高网络入侵检测的性能。 展开更多
关键词 网络入侵检测 特征选择 灰狼优化算法 杜鹃搜索算法
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改进杜娟鸟搜索算法的Web服务组合优化
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作者 狄婧 《现代电子技术》 北大核心 2017年第15期87-89,93,共4页
传统的Web服务组合优化方法均基于Web服务的功能进行规划,获取的Web服务组合的服务性能较低,为了解决该问题,提出基于改进杜鹃鸟搜索算法的Web服务组合优化方法。首先从数据集中采集相似服务塑造Web服务组合集,然后采用杜鹃鸟搜索算法获... 传统的Web服务组合优化方法均基于Web服务的功能进行规划,获取的Web服务组合的服务性能较低,为了解决该问题,提出基于改进杜鹃鸟搜索算法的Web服务组合优化方法。首先从数据集中采集相似服务塑造Web服务组合集,然后采用杜鹃鸟搜索算法获取Web服务组合Qo S最优化方案,并对杜鹃鸟搜索算法中莱维飞行时的路径和位置随机数进行改进,增强杜鹃鸟搜索算法在Web服务组合优化问题中的适应度,避免算法出现局部最佳解问题,得到优化的Web服务组合。实验结果表明该方法具有较高的运算效率和服务质量。 展开更多
关键词 杜鹃搜索算法 WEB服务 组合优化 最优方案
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杜鹃搜索在无线传感器网络定位问题中的应用 被引量:1
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作者 徐行健 纪兆华 孟繁军 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2021年第4期491-496,共6页
近年来无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)由于其部署简单、功能多样等优点被广泛应用于各个领域,然而传统的传感器定位算法存在着定位精度差、算法效率低等缺点。为了克服上述缺点,文章基于杜鹃搜索算法,设计和实现了一种新... 近年来无线传感器网络(wireless sensor network,WSN)由于其部署简单、功能多样等优点被广泛应用于各个领域,然而传统的传感器定位算法存在着定位精度差、算法效率低等缺点。为了克服上述缺点,文章基于杜鹃搜索算法,设计和实现了一种新的算法来定位无线传感器。经过仿真实验验证,相比其他定位算法,该算法可以更加有效和快速地定位传感器位置。在此基础上,该文还探索了算法中参数的最佳经验值,从而让算法定位更加精确和快速。 展开更多
关键词 杜鹃搜索算法 无线传感器网络(WSN) 节点定位 元启发式搜索
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煤矿救援机器人机械臂轨迹规划算法研究 被引量:9
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作者 韩涛 李静 +2 位作者 黄友锐 徐善永 许家昌 《工矿自动化》 北大核心 2021年第11期45-52,共8页
针对煤矿井下复杂环境中救援机器人机械臂轨迹规划不合理、规划方法收敛速度慢等问题,提出了一种基于融合杜鹃搜索的灰狼优化(CS-GWO)算法的煤矿救援机器人机械臂轨迹规划算法。以五次多项式插值为基本轨迹规划方法,在机械臂关节空间进... 针对煤矿井下复杂环境中救援机器人机械臂轨迹规划不合理、规划方法收敛速度慢等问题,提出了一种基于融合杜鹃搜索的灰狼优化(CS-GWO)算法的煤矿救援机器人机械臂轨迹规划算法。以五次多项式插值为基本轨迹规划方法,在机械臂关节空间进行轨迹规划,通过CS-GWO算法对得到的轨迹进行优化,实现机械臂时间-能量最优轨迹规划。CS-GWO算法在灰狼优化(GWO)算法的位置更新方式中融入杜鹃搜索(CS)算法的2次扰动过程,结合CS算法的莱维飞行模式和鸟巢位置随机更新的特点,使得狼群在向猎物逼近的过程中能够随机跳出局部搜索区域,扩大了搜索范围,避免算法陷入局部最优解,增强了GWO算法的全局搜索能力。Matlab仿真结果表明,CS-GWO算法能够有效提高CS算法的收敛速度和GWO算法的全局搜索能力,其稳定性更好,整体性能较优;利用机械臂轨迹规划算法可得到一条时间-能量最优轨迹,各关节角位移、角速度、角加速度曲线均光滑、连续,有效解决了煤矿井下复杂环境中救援机器人机械臂最优轨迹规划问题。 展开更多
关键词 煤矿救援机器人 机械臂 轨迹规划 关节角轨迹 五次多项式插值 灰狼优化算法 杜鹃搜索算法
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低照度图像自适应颜色校正与对比度增强算法 被引量:11
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作者 李庆忠 赵峂 牛炯 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第12期2121-2128,共8页
光照变化会造成图像颜色失真和清晰度的下降,为了使计算机视觉系统具有颜色恒常感知功能,提出了一种基于极限学习机和杜鹃搜索算法的图像颜色校正与对比度增强算法.首先对于输入图像,提取该图像的17维特征向量,并利用训练好的极限学习... 光照变化会造成图像颜色失真和清晰度的下降,为了使计算机视觉系统具有颜色恒常感知功能,提出了一种基于极限学习机和杜鹃搜索算法的图像颜色校正与对比度增强算法.首先对于输入图像,提取该图像的17维特征向量,并利用训练好的极限学习机神经网络自适应地选择适合该图像的最佳颜色恒常算法,并进行相应的颜色校正;然后,针对图像的亮度分量,利用杜鹃搜索算法自动确定亮度增强函数的最优参数,并进行相应的对比度增强.基于Funt数据集的实验结果表明,文中算法不仅能有效地完成图像颜色校正,还能自适应地提高图像的信息量和对比度,获得图像颜色和对比度的综合最佳视觉质量. 展开更多
关键词 颜色校正 极限学习机 对比度增强 杜鹃搜索算法 颜色恒常算法
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传感器故障后多变量经验小波变换多点预测 被引量:3
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作者 李春祥 张佳丽 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第1期197-208,230-231,共13页
为有效应对多点风速传感器或风压传感器故障而造成的损失,同时为了降低运算的复杂性和工程应用的难度,需要提出同步恢复缺失数据的模型。传统的多通道信号诊断采用多元经验模态分解(multivariate empiricalmode decomposition,简称MEMD)... 为有效应对多点风速传感器或风压传感器故障而造成的损失,同时为了降低运算的复杂性和工程应用的难度,需要提出同步恢复缺失数据的模型。传统的多通道信号诊断采用多元经验模态分解(multivariate empiricalmode decomposition,简称MEMD),笔者提出多变量经验小波变换(multivariable empirical wavelet transform,简称MEWT)来同步恢复多点缺失数据。具体应用时,首先,运用MEWT将多点信号同时分解为一系列模态;然后,利用核函数极限学习机(kernel-based extreme learning machine,简称KELM)实现同步预测,同时运用杜鹃搜索(cuckoo search,简称CS)算法对模型的正则化参数以及核参数进行智能寻优。多步预测时,采用多输入多输出(multi-input multi-output,简称MIMO)策略代替传统的滚动策略。建筑物表面实测多点风压数据和实测多点下击暴流风速数据用于验证模型的可行性。与噪声辅助的多元经验模态分解核函数极限学习机的对比结果表明,该模型能更高精度地同步恢复多点多步信号。 展开更多
关键词 传感器故障 核函数极限学习机 杜鹃搜索算法 多变量经验小波变换 同步多步预测
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基于改进SPCNN模型的机场跑道胶痕检测方法 被引量:3
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作者 刘晓琳 吴佳敏 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2022年第2期609-612,622,共5页
针对机场跑道胶痕形态特征多样性和跑道环境复杂性导致胶痕检测效率低下的问题,提出了基于改进简化脉冲耦合神经网络模型的机场跑道胶痕图像分割算法。首先在利用邻域灰度关系优化反馈输入的基础上,将神经元点火阈值机制从传统的指数衰... 针对机场跑道胶痕形态特征多样性和跑道环境复杂性导致胶痕检测效率低下的问题,提出了基于改进简化脉冲耦合神经网络模型的机场跑道胶痕图像分割算法。首先在利用邻域灰度关系优化反馈输入的基础上,将神经元点火阈值机制从传统的指数衰减改进为线性分层步长衰减。然后引入杜鹃搜索算法,结合最小交叉熵对改进模型进行参数寻优。最后根据点火映射区域的平均灰度值构建自适应迭代终止条件。实验结果表明,该算法具有更高的胶痕检测精度,且在光照条件较差和标志线影响的情况下具有更好的抗干扰性。 展开更多
关键词 图像分割 机场跑道胶痕 脉冲耦合神经网络 杜鹃搜索算法
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