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混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用被引量：8: 1; 作者邹德旋高立群 +1 位作者吴建华吴沛锋《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期769-772,共4页; 为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEH... 展开更多; 关键词混合差分进化-和声搜索算法结构工程和声搜索算法差分进化算法变异交叉; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于麻雀搜索算法的重力坝断面优化设计研究: 2; 作者杜广敏《海河水利》 2024年第8期95-98,共4页; 为了降低建造成本,在保证重力坝坝体稳定的前提下,对坝体断面进行优化设计。首先,以坝体断面面积为目标函数,以坝体抗滑稳定、坝踵与坝趾处应力为约束条件,建立重力坝断面优化的数学模型;然后,采用麻雀搜索算法对其进行优化求解;最后,... 展开更多; 关键词重力坝优化设计麻雀搜索算法差分进化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

二进制麻雀特征选择算法被引量：1: 3; 作者李占山姚鑫 +2 位作者刘兆赓马翔李昀朔《长春工业大学学报》 CAS 2022年第4期462-472,共11页; 特征选择是机器学习的重要分类任务,其结果直接影响后续学习算法性能。麻雀搜索算法(SSA)是近年来提出的一种基于麻雀智能行为的元启发式算法,它考虑麻雀的社会组织及其对环境的适应性求解连续优化问题,文中将SSA求解离散类的特征选择... 展开更多; 关键词麻雀搜索算法包裹式特征选择 S型转移函数混沌反向学习差分进化; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测被引量：1: 4; 作者李练兵朱乐 +2 位作者景睿雄王兰超韩琪琪《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3191-3202,共12页; 锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)对于锂离子电池在设备中的管理、使用至关重要,为了提高RUL的预测精度,本工作提出一种基于混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)优化的深度回声状态网络(DESN)和邻域成分分析法(NCA)的锂离子电池RUL预测方法... 展开更多; 关键词锂离子电池剩余使用寿命邻域成分分析深度回声状态网络混合差分进化-麻雀搜索算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用被引量：8: 1; 作者邹德旋高立群吴建华吴沛锋; 机构东北大学信息科学与工程学院; 出处《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第6期769-772,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(60674021); 文摘为了增强HS算法跳出局部最优的能力,将差分进化算法(DE)的变异和交叉引入到了HS算法中.这种改进的HS算法被称为混合差分进化-和声搜索(HDEHS),它既具有很强的收敛性,又能有效地防止自身陷入局部最优.实验结果表明,与文献中算法比较,HDEHS算法在解决结构工程优化问题中能够找到更好的解,它是解决结构工程优化问题的一个有效的选择.; 关键词混合差分进化-和声搜索算法结构工程和声搜索算法差分进化算法变异交叉; Keywords HDEHS algorithm structural engineering HS algorithm differential evolution algorithm mutating crossing; 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

题名基于麻雀搜索算法的重力坝断面优化设计研究: 2; 作者杜广敏; 机构费县水利工程保障中心; 出处《海河水利》 2024年第8期95-98,共4页; 文摘为了降低建造成本,在保证重力坝坝体稳定的前提下,对坝体断面进行优化设计。首先,以坝体断面面积为目标函数,以坝体抗滑稳定、坝踵与坝趾处应力为约束条件,建立重力坝断面优化的数学模型;然后,采用麻雀搜索算法对其进行优化求解;最后,以费县崔家沟水库重力坝为研究对象,将麻雀搜索算法所得到的优化结果与用差分进化算法所得到的优化结果进行分析比较,结果表明:麻雀搜索算法寻优能力更强,对重力坝断面优化的效果更好。; 关键词重力坝优化设计麻雀搜索算法差分进化算法; Keywords gravity dam optimization design sparrow search algorithm differential evolution algorithm; 分类号 TV641.32 [水利工程—水利水电工程] TV222 [水利工程—水工结构工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名二进制麻雀特征选择算法被引量：1: 3; 作者李占山姚鑫刘兆赓马翔李昀朔; 机构吉林大学计算机科学与技术学院吉林大学软件学院计算与知识工程教育部重点实验室(吉林大学) 吉林大学人工智能学院; 出处《长春工业大学学报》 CAS 2022年第4期462-472,共11页; 基金国家自然科学基金资助项目(61802056) 吉林省自然科学基金项目(20180101043JC) 吉林省发展和改革委员会产业技术研究与开发项目(2019C053-9)。; 文摘特征选择是机器学习的重要分类任务,其结果直接影响后续学习算法性能。麻雀搜索算法(SSA)是近年来提出的一种基于麻雀智能行为的元启发式算法,它考虑麻雀的社会组织及其对环境的适应性求解连续优化问题,文中将SSA求解离散类的特征选择问题。首先采用混沌反向学习作为初始化策略,并结合差分进化算法改进更新解阶段,随后利用三种二进制方式将处理连续类问题的SSA转换为适应特征选择问题的二进制版本,并最终选择对分类性能提升最大的S型转移函数结合改进后的SSA,形成文中提出的一种包裹式的二进制麻雀特征选择算法BSFSA,为测试BSFSA的性能,使用k-最近邻作为分类器并选用21个UCI数据集,与7种先进的基于群体智能的包裹式特征选择算法和2种过滤式特征选择算法在分类精度和维度缩减率等方面进行比较,结果显示,BSFSA在18个数据集中取得最高分类精度,此外也取得了5个最高维度缩减率和5个次高维度缩减率。实验结果表明,BSFSA能够出色兼顾特征子集的分类精度与维度缩减能力,相较对比算法体现出一定优势。; 关键词麻雀搜索算法包裹式特征选择 S型转移函数混沌反向学习差分进化; Keywords sparrow search algorithm wrapped feature selection S-shaped transfer function chaotic opposition-based learning differential evolution; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测被引量：1: 4; 作者李练兵朱乐景睿雄王兰超韩琪琪; 机构河北工业大学人工智能与数据科学学院省部共建电工装备可靠性与智能化国家重点实验室(河北工业大学); 出处《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第10期3191-3202,共12页; 基金河北省重点研发计划项目(20312102D)。; 文摘锂离子电池的剩余使用寿命(RUL)对于锂离子电池在设备中的管理、使用至关重要,为了提高RUL的预测精度,本工作提出一种基于混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)优化的深度回声状态网络(DESN)和邻域成分分析法(NCA)的锂离子电池RUL预测方法。首先,对锂离子电池的容量衰减特性进行分析,对于多种能够描述电池老化状态的间接健康指标,利用NCA算法降维处理,得到4个高相关度的健康因子作为模型的输入;其次,将差分进化算法(DE)和麻雀搜索算法(SSA)相结合,将突变、交叉、筛选等操作引入SSA算法的种群更新过程中,提出混合差分进化-麻雀搜索算法(DESSA)算法,利用DESSA算法对DESN网络的参数进行寻优,建立DESSA-DESN预测模型。最后,利用NASA数据集和CALCE数据集对所提模型的有效性和泛化性能进行验证,并与SSA-DESN、GPR等现有方法进行比较,结果表明本工作提出的DESSA-DESN模型能够更加准确追踪锂离子电池的退化状态,具有更小的预测误差,对RUL预测结果的均方根误差(RSME)能够保持在1.5%以内,平均绝对误差(MAE)保持在1%以下。; 关键词锂离子电池剩余使用寿命邻域成分分析深度回声状态网络混合差分进化-麻雀搜索算法; Keywords lithium ion batteries remaining useful life domain component analysis deep echo state network hybrid differential evolution-sparrow search algorithm; 分类号 TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]; 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	混合差分进化-和声搜索算法在结构工程中的应用	邹德旋高立群吴建华吴沛锋	《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	8	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于麻雀搜索算法的重力坝断面优化设计研究	杜广敏	《海河水利》	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	二进制麻雀特征选择算法	李占山姚鑫刘兆赓马翔李昀朔	《长春工业大学学报》 CAS	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于DESSA-DESN和NCA的锂离子电池剩余寿命预测	李练兵朱乐景睿雄王兰超韩琪琪	《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心	2023	1	在线阅读下载PDF 职称材料