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基于混沌果蝇优化的覆盖网弹性路由层选择算法 被引量:1
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作者 张亚坤 孟相如 +1 位作者 崔文岩 赵志远 《计算机工程与设计》 北大核心 2017年第10期2591-2594,2604,共5页
为实现覆盖网多故障快速恢复,提出一种基于混沌果蝇优化的覆盖网弹性路由层选择算法。改进覆盖网弹性路由层生成方法,建立以平均最短重路由路径为优化目标的覆盖网弹性路由层选择模型,给出混沌果蝇优化算法对该模型求解的具体步骤。仿... 为实现覆盖网多故障快速恢复,提出一种基于混沌果蝇优化的覆盖网弹性路由层选择算法。改进覆盖网弹性路由层生成方法,建立以平均最短重路由路径为优化目标的覆盖网弹性路由层选择模型,给出混沌果蝇优化算法对该模型求解的具体步骤。仿真结果表明,该算法在备份层数较少以减少额外状态信息的同时,可获得较短的恢复路径。 展开更多
关键词 覆盖网 多故障 快速恢复 弹性路由层 混沌果蝇优化算法
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基于CFOA的混合核SVM参数优化 被引量:3
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作者 王震宇 梁雪春 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第3期773-777,共5页
针对混合核函数支持向量机(SVM)的多参数选择问题,利用具有较强全局搜索能力的混沌果蝇优化算法(CFOA)对混合核函数SVM中的重要参数进行优化调整。引入基于Lozi’s映射的混沌算法,提高果蝇种群的多样性和搜索的遍历性,有效避免局部最优... 针对混合核函数支持向量机(SVM)的多参数选择问题,利用具有较强全局搜索能力的混沌果蝇优化算法(CFOA)对混合核函数SVM中的重要参数进行优化调整。引入基于Lozi’s映射的混沌算法,提高果蝇种群的多样性和搜索的遍历性,有效避免局部最优;在果蝇优化算法中使用负线性搜索距离,提高算法精度。利用UCI数据库进行测试,测试结果表明,CFOA算法能够快速有效地提取混合核SVM的最佳参数组合,分类效果更好。 展开更多
关键词 混合核支持向量机 多参数 混沌果蝇优化算法 Lozi’s映射 负线性搜索距离
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基于VMD和MRVM变负荷工况下的滚动轴承故障诊断 被引量:6
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作者 徐波 周凤星 +3 位作者 黎会鹏 严保康 刘毅 严丹 《振动.测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2019年第6期1331-1340,1368,共11页
为了能够对变负荷工况下的轴承早期故障及损伤程度进行准确有效的诊断,提出了基于改进混沌果蝇优化算法的变分模态分解(variable mode decomposition,简称VMD)和基于嵌套一对一算法的多分类相关向量机(multi-class relevance vector mac... 为了能够对变负荷工况下的轴承早期故障及损伤程度进行准确有效的诊断,提出了基于改进混沌果蝇优化算法的变分模态分解(variable mode decomposition,简称VMD)和基于嵌套一对一算法的多分类相关向量机(multi-class relevance vector machine,简称MRVM)的智能诊断模型。首先,使用改进混沌果蝇优化算法(improved chaotic fruit fly optimization algorithm,简称ICFOA)对VMD的本征模态函数(intrinsic mode function,简称IMF)个数和惩罚参数进行优化,搜索两个参数的最优组合值;其次,使用最优组合参数值对VMD算法的关键参数进行设定,并对已知的故障信号进行分解获得相应的IMF分量;然后,使用嵌套一对一算法构造高精度的多分类RVM学习模型,将IMF分量的二维边际谱熵值作为MRVM的输入特征向量;最后,使用不同载荷下的实验数据进行验证。实验结果表明,所提出的方法能够准确地对变载荷工况下的轴承故障进行诊断,其中轴承故障类型的诊断精度为100%,轴承故障程度的诊断精度为91.87%,诊断精度较高,鲁棒性强。 展开更多
关键词 变分模态分解 多分类相关向量机 改进混沌果蝇优化算法 嵌套一对一 二维边际谱熵 故障诊断
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基于改进ACFOA的图像一维OMP稀疏分解 被引量:1
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作者 杨明 陈玲玲 尹忠科 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第4期208-211,272,共5页
针对二维图像稀疏分解运算复杂度高的问题,提出一种基于改进自适应混沌果蝇优化算法的图像一维正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)稀疏分解方法。算法首先将图像从二维空间转换到一维空间,然后对自适应混沌果蝇优化算法ACFOA... 针对二维图像稀疏分解运算复杂度高的问题,提出一种基于改进自适应混沌果蝇优化算法的图像一维正交匹配追踪OMP(Orthogonal Matching Pursuit)稀疏分解方法。算法首先将图像从二维空间转换到一维空间,然后对自适应混沌果蝇优化算法ACFOA(Adaptive Chaos Fruit Fly Optimisation Algorithm)的味道浓度判定值和混沌映射函数进行了改进,提高了算法的全局寻优性能,最后将改进后的ACFOA算法应用到图像一维OMP分解之中。实验结果表明,在相同实验条件下,图像一维OMP稀疏分解的速度是二维分解的1.12倍。 展开更多
关键词 图像稀疏分解 正交匹配追踪 自适应混沌果蝇优化算法 计算复杂度 全局最优
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OMP信号稀疏分解的改进ACFOA实现 被引量:1
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作者 杨明 陈玲玲 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第20期208-212,共5页
稀疏分解能用少数原子表示原始信号,但运算复杂是阻碍其实际应用的一个重要原因。果蝇优化算法(FOA)能有效地提高稀疏分解中原子的搜索效率,但其易于陷入局部最优。自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA)能够针对局部最优进行混沌操作,提高全... 稀疏分解能用少数原子表示原始信号,但运算复杂是阻碍其实际应用的一个重要原因。果蝇优化算法(FOA)能有效地提高稀疏分解中原子的搜索效率,但其易于陷入局部最优。自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA)能够针对局部最优进行混沌操作,提高全局寻优性能。正交匹配追踪(OMP)通过对已选原子的正交化,能够增加稀疏分解的收敛速度,但计算复杂度却有所增加。因此,利用智能算法的并行性,将ACFOA应用于OMP,并对其味道浓度判定值和混沌映射函数进行改进,以降低整个算法的复杂度,提升最优原子的搜索性能。实验结果表明,相比于其他几种算法,改进的ACFOA-OMP算法重建信号均方误差是最佳的。 展开更多
关键词 稀疏分解 正交匹配追踪(OMP) 自适应混沌果蝇优化算法(ACFOA) 计算复杂度 全局最优
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基于CFOA-GRNN的冲击地压危险等级预测 被引量:8
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作者 唐鸣东 史秀志 +1 位作者 周健 邱贤阳 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2016年第12期110-115,共6页
针对冲击地压影响因素模糊、非线性等特性,选用一种混沌果蝇优化算法改进的广义回归神经网络(CFOA-GRNN),通过引入混沌扰动因子,增加网络的参数搜寻能力,建立冲击地压危险等级预测模型。模型选取煤层厚度、埋深等10个主要影响因素。以... 针对冲击地压影响因素模糊、非线性等特性,选用一种混沌果蝇优化算法改进的广义回归神经网络(CFOA-GRNN),通过引入混沌扰动因子,增加网络的参数搜寻能力,建立冲击地压危险等级预测模型。模型选取煤层厚度、埋深等10个主要影响因素。以砚台煤矿的35个样本数据对模型进行学习、训练和预测,并将预测结果与传统预测模型的结果进行比较;同时采用敏感性分析法,评价各主要因素对模型精度的影响。结果表明煤层倾角影响最大,其次为卸压方式。研究表明,所构建的CFOA-GRNN模型正确率为92.8%,明显优于传统预测模型。 展开更多
关键词 冲击地压 分级预测 混沌果蝇优化算法(CFOA) 广义回归神经网络(GRNN) 敏感性分析
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基于混合特征和CFOA-GRNN的行星齿轮箱故障诊断研究 被引量:6
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作者 许家才 吕亮 +1 位作者 陆崇山 代劲 《机床与液压》 北大核心 2022年第6期186-191,共6页
针对行星齿轮传动系统典型故障的识别,提出一种基于信号混合特征和混沌果蝇优化算法-广义回归神经网络(CFOA-GRNN)的故障诊断方法。计算信号的几种典型时域统计特征,并通过小波包分解获取信号频域能量特征,得到信号混合特征向量作为广... 针对行星齿轮传动系统典型故障的识别,提出一种基于信号混合特征和混沌果蝇优化算法-广义回归神经网络(CFOA-GRNN)的故障诊断方法。计算信号的几种典型时域统计特征,并通过小波包分解获取信号频域能量特征,得到信号混合特征向量作为广义回归神经网络(GRNN)的输入;采用混沌扰动改进的果蝇优化算法对GRNN进行参数寻优,构建最优诊断模型;利用采集的行星齿轮箱实验台不同工况数据进行实验和对比。结果表明:所提方法能够有效识别不同工况下齿轮箱的不同故障;与其他模型相比,它具有参数设置简便、主观因素影响小、寻优速度快等优势,具有较好的实用性。 展开更多
关键词 行星齿轮箱 故障诊断 混合特征 混沌果蝇优化算法 广义回归神经网络
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基于CAFOA-GRNN的包装机热封温度传感器的故障检测 被引量:7
8
作者 陈小康 涂煊 许维东 《包装工程》 CAS 北大核心 2019年第13期207-213,共7页
目的为了实现自动包装机热封工艺中温度传感器的故障实时故障检测。方法使用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)构建了热封温度传感器状态自动检测网络,再采用混沌加速果蝇优化算法(Chaos Accelerated Fruit Fly... 目的为了实现自动包装机热封工艺中温度传感器的故障实时故障检测。方法使用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)构建了热封温度传感器状态自动检测网络,再采用混沌加速果蝇优化算法(Chaos Accelerated Fruit Fly Optimization Algorithm,CAFOA)进行广义回归神经网络的学习因子优化选取,求解出最优学习因子。通过建立CAFOA-GRNN自动检测模型,再结合统计学中置信区间的方法,对故障进行诊断分类。结果在传感器故障实验中,将理想故障函数与历史运行数据叠加,产生故障数据集,并将其用于验证建立的模型,获得了较好的检测效果,准确率较高。结论该方法实现了传感器故障的实时检测,可以用于提高生产的可靠性,具有一定的工程实用价值。 展开更多
关键词 广义回归神经网络 混沌加速果蝇优化算法 学习因子 置信区间
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