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基于折射反向学习和自适应策略的哈里斯鹰优化算法: 1; 作者杨翔宇高博《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期129-133,共5页; 为解决哈里斯鹰优化(HHO)算法的收敛速度较慢、收敛精度不够高和无法跳出局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习(ROBL)和自适应策略的改进算法。通过引入ROBL策略,在搜索过程中生成反向解来扩大搜索范围,以提高算法的收敛速度和全局... 展开更多; 关键词哈里斯鹰优化算法折射反向学习自适应策略非线性能量递减策略基准测试函数; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进HHO算法的螺纹钢丝头中径测量方法被引量：7: 2; 作者肖剑张凯 +2 位作者高凡张赞谷文萍《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期48-55,共8页; 针对现阶段基于图像处理进行螺纹中径测量时算法收敛速度慢、精度低的问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的螺纹钢丝头中径测量方法。首先,采用三次样条插值法进行亚像素级的边缘检测,精确提取出螺纹波峰波谷等参数后再构建出中径... 展开更多; 关键词哈里斯鹰优化算法中径测量螺旋式更新机制非线性能量递减策略; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于GIS坐标布局的配电单线图自动成图技术被引量：17: 3; 作者周昊程孟进朱红明《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第22期145-150,共6页; 以IEC 61968的公共信息模型(CIM)为基础,对配电网设备信息及拓扑连接关系进行解析。先通过四参数法将设备地理信息系统(GIS)坐标映射到网格化的图纸上完成初始布局,再针对"杆塔分布均匀规整、站房分布均匀、线路交叉少、整体图元... 展开更多; 关键词地理信息系统坐标配电单线图四参数法 IEC 61968 多目标优化线性递减策略柯西变异粒子群算法自动成图; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于PSO的RBF神经网络在热工系统辨识中的应用被引量：4: 4; 作者王学厚韩璞 +1 位作者李岩贾增周《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期52-56,共5页; 在神经网络辨识大迟延对象时,模型类中迟延时间多是根据经验估测的,而不同的值对神经网络辨识的精度和效率就会不同。针对上述问题,将基于正交最小二乘(OLS)算法的径向基(RBF)神经网络和粒子群优化(PSO)算法相结合对热工系统的复杂对象... 展开更多; 关键词粒子群优化算法非线性权值递减策略径向基神经网络正交最小二乘算法热工系统辨识; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于折射反向学习和自适应策略的哈里斯鹰优化算法: 1; 作者杨翔宇高博; 机构兰州交通大学机电工程学院; 出处《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期129-133,共5页; 基金国家重点研发计划项目(SQ2020YFF0413296)。; 文摘为解决哈里斯鹰优化(HHO)算法的收敛速度较慢、收敛精度不够高和无法跳出局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习(ROBL)和自适应策略的改进算法。通过引入ROBL策略,在搜索过程中生成反向解来扩大搜索范围,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。同时,采用自适应惯性权重和非线性能量递减因子动态地调整算法的探索和开发能力。另外,引入改进的自适应t分布变异对最优位置进行变异,以增强算法跳出局部最优解的能力。改进算法在维持种群多样性的同时,提升了收敛速度、全局搜索能力和收敛精度。在12个基准测试函数上的对比实验中,与群体智能算法相比,所提算法均获得了最高的收敛精度;而且,在基准测试函数实验中,验证了单个改进策略的有效性以及多个策略组合使用相较于单策略使用的优越性。; 关键词哈里斯鹰优化算法折射反向学习自适应策略非线性能量递减策略基准测试函数; Keywords Harris Hawk Optimization(HHO)algorithm Refracted Opposition-Based Learning(ROBL) adaptive strategy non-linear energy decay strategy benchmark test function; 分类号 TP181 [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

题名基于改进HHO算法的螺纹钢丝头中径测量方法被引量：7: 2; 作者肖剑张凯高凡张赞谷文萍; 机构长安大学电子与控制工程学院; 出处《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2021年第10期48-55,共8页; 基金国家自然科学基金(51978074) 西安市科技计划项目(2019218514GXRC021CG022-GXYD21.1)资助。; 文摘针对现阶段基于图像处理进行螺纹中径测量时算法收敛速度慢、精度低的问题,提出一种基于改进哈里斯鹰优化算法的螺纹钢丝头中径测量方法。首先,采用三次样条插值法进行亚像素级的边缘检测,精确提取出螺纹波峰波谷等参数后再构建出中径适应度函数,最后,将螺旋式更新机制和非线性能量递减策略引入哈里斯鹰优化算法(HHO)来求解中径适应度函数。实验结果表明,改进的哈里斯鹰优化算法稳定性更好、精度更高,其中径测量的标准差比传统HHO算法降低了59.33%,中径测量结果的绝对均值误差比三针测量法降低了5.08%,比HHO算法降低37.78%。; 关键词哈里斯鹰优化算法中径测量螺旋式更新机制非线性能量递减策略; Keywords Harris Hawk optimization algorithm pitch diameter measurement spiral update mechanism nonlinear energy decreasing strategy; 分类号 TG85 [金属学及工艺—公差测量技术] TN98 [电子电信—信息与通信工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于GIS坐标布局的配电单线图自动成图技术被引量：17: 3; 作者周昊程孟进朱红明; 机构江苏电力信息技术有限公司; 出处《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2017年第22期145-150,共6页; 文摘以IEC 61968的公共信息模型(CIM)为基础,对配电网设备信息及拓扑连接关系进行解析。先通过四参数法将设备地理信息系统(GIS)坐标映射到网格化的图纸上完成初始布局,再针对"杆塔分布均匀规整、站房分布均匀、线路交叉少、整体图元分布均匀"的优化目标进行多目标优化建模,利用带线性递减策略的柯西变异粒子群算法进行优化布局,实现了兼顾灵活通用与布局美观的配电单线图自动成图,并生成可缩放矢量图形(SVG)格式文件与专网移动设备共享,以满足配电网运检业务的需要。; 关键词地理信息系统坐标配电单线图四参数法 IEC 61968 多目标优化线性递减策略柯西变异粒子群算法自动成图; Keywords geographic information system（GIS）coordinates single line diagram for distribution networks four-parameter method IEC 61968 multi-objective optimization linear decreasing strategy Cauchy variant particle swarm algorithm automatic generation; 分类号 TM75 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于PSO的RBF神经网络在热工系统辨识中的应用被引量：4: 4; 作者王学厚韩璞李岩贾增周; 机构华北电力大学控制科学与工程学院; 出处《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2008年第1期52-56,共5页; 文摘在神经网络辨识大迟延对象时,模型类中迟延时间多是根据经验估测的,而不同的值对神经网络辨识的精度和效率就会不同。针对上述问题,将基于正交最小二乘(OLS)算法的径向基(RBF)神经网络和粒子群优化(PSO)算法相结合对热工系统的复杂对象进行辨识仿真。通过对电厂一次风量数据和平均床温数据的仿真实验结果表明,在RBF神经网络对大迟延对象进行辨识时,通过PSO算法进一步确定其最佳迟延时间,从而得到更精确的模型并提高辨识效率,可以取得良好的效果。; 关键词粒子群优化算法非线性权值递减策略径向基神经网络正交最小二乘算法热工系统辨识; Keywords particle swarm optimization algorithm nonlinear strategies of decreasing inertia weight RBF neural network orthogonal least squares algorithm thermal system identification; 分类号 TP273 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]; 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	基于折射反向学习和自适应策略的哈里斯鹰优化算法	杨翔宇高博	《计算机应用》 CSCD 北大核心	2024	0	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进HHO算法的螺纹钢丝头中径测量方法	肖剑张凯高凡张赞谷文萍	《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心	2021	7	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于GIS坐标布局的配电单线图自动成图技术	周昊程孟进朱红明	《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心	2017	17	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于PSO的RBF神经网络在热工系统辨识中的应用	王学厚韩璞李岩贾增周	《华北电力大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心	2008	4	在线阅读下载PDF 职称材料