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采用综合学习粒子群算法的有限冲激响应数字滤波器设计被引量：5: 1; 作者赵安新陈明 +1 位作者张钟华刘君华《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期71-75,共5页; 针对标准粒子群优化算法在求解复杂多模问题时容易陷入局部极值点和有限冲击响应数字滤波器(FIR DF)设计时减少误差的问题,将综合学习粒子群优化算法(CLPSO)应用于FIR DF设计中.CLPSO在每一代更新中采用所有粒子全局最优值代替粒子本身... 展开更多; 关键词综合学习粒子群算法滤波器频率采样遗传算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进粒子群算法优化策略的核极限学习机方法研究被引量：1: 2; 作者高天龚平顺《河南科技》 2022年第19期4-8,共5页; 本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递... 展开更多; 关键词核极限学习机参数优化线性权值下降粒子群算法综合学习粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CLPSO优化LSSVM的风数据缺失部分插补被引量：6: 3; 作者陈希王斌 +1 位作者喻敏张良力《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第6期878-883,共6页; 风电场的实测风数据普遍存在着数据缺失的问题。由于风数据的非线性特点,常用的插补方法难以跟踪风的变化趋势,导致风数据缺失部分插补值精度低的问题。针对此问题,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型插补缺失的风数据,使用综合学习粒... 展开更多; 关键词综合学习粒子群算法最小二乘支持向量机风数据插补; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ELM和MA的微型四频天线设计被引量：2: 4; 作者曾启明纪震 +1 位作者李琰俞航《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1693-1698,共6页; 提出一个基于极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)和文化基因算法MA(Memetic Algorithm)的微型四频(0.92/2.4/3.5/5.8GHz)天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能,算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO(Comprehen... 展开更多; 关键词四频天线回波损耗极限学习机文化基因算法综合学习粒子群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名采用综合学习粒子群算法的有限冲激响应数字滤波器设计被引量：5: 1; 作者赵安新陈明张钟华刘君华; 机构西安交通大学电气工程学院西安科技大学通信工程学院西安邮电学院电子工程系中国计量科学研究院电学量子基准实验室; 出处《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第8期71-75,共5页; 基金国家"863计划"资助项目(2005AA133070) 电子信息产业发展基金资助项目(XDJ2-0514-27); 文摘针对标准粒子群优化算法在求解复杂多模问题时容易陷入局部极值点和有限冲击响应数字滤波器(FIR DF)设计时减少误差的问题,将综合学习粒子群优化算法(CLPSO)应用于FIR DF设计中.CLPSO在每一代更新中采用所有粒子全局最优值代替粒子本身的个体历史最优值,当粒子停止更新时,重置粒子最优值,保证粒子学习最优和在错误方向上花费最少计算时间.数值结果显示,在满足算法复杂度、计算时间、逼近误差等设计指标的前提下,CLPSO在低通和高通频率采样法FIR DF设计中比传统查表法、遗传算法和标准粒子群优化算法具有一定的优势.; 关键词综合学习粒子群算法滤波器频率采样遗传算法; Keywords comprehensive learning particle swarm optimization filter frequency sampling genetic algorithm; 分类号 TN911 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进粒子群算法优化策略的核极限学习机方法研究被引量：1: 2; 作者高天龚平顺; 机构安徽理工大学电气与信息工程学院; 出处《河南科技》 2022年第19期4-8,共5页; 基金安徽理工大学创新基金项目(2021CX2071)。; 文摘本研究通过对核极限学习机的原理进行分析,确定优化参数,分析粒子群算法的基本原理,并对多种改进的粒子群算法进行研究,通过基准测试函数对6种算法的优劣进行分析。笔者选取综合学习粒子群算法为优化核极限学习机的基本框架,并将线性递减惯性权重和综合学习粒子群算法进行结合,用于改进粒子群算法易陷入局部最优的问题,从而实现对核极限学习机的参数优化。; 关键词核极限学习机参数优化线性权值下降粒子群算法综合学习粒子群算法; Keywords kernel extreme learning machine parameter optimization linear weight declining particleswarm optimization comprehensive learning particle swarm optimization algorithm; 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CLPSO优化LSSVM的风数据缺失部分插补被引量：6: 3; 作者陈希王斌喻敏张良力; 机构武汉科技大学信息科学与工程学院; 出处《可再生能源》 CAS 北大核心 2016年第6期878-883,共6页; 基金国家自然科学基金资助项目(51308426); 文摘风电场的实测风数据普遍存在着数据缺失的问题。由于风数据的非线性特点,常用的插补方法难以跟踪风的变化趋势,导致风数据缺失部分插补值精度低的问题。针对此问题,采用最小二乘支持向量机(LSSVM)模型插补缺失的风数据,使用综合学习粒子群算法(CLPSO)优化影响LSSVM模型性能的参数,从而形成了CLPSO-LSSVM插补模型。为了进行对比,另外使用了风切变指数模型(WSC)、自回归滑动平均模型(ARMA)、自适应神经模糊推理系统模型(ANFIS),对测试数据和风数据缺失部分进行插补。仿真结果表明:CLPSO-LSSVM模型的测试数据插补值精度最高,对风数据缺失部分插补值的相关系数也较大,综合指标最优,验证了该插补模型的有效性。; 关键词综合学习粒子群算法最小二乘支持向量机风数据插补; Keywords comprehensive learning particle swarm optimization（CLPSO） least squares support vector machine（LSSVM） wind data interpolation; 分类号 TK89 [动力工程及工程热物理—流体机械及工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于ELM和MA的微型四频天线设计被引量：2: 4; 作者曾启明纪震李琰俞航; 机构深圳大学信息工程学院深圳市嵌入式系统设计重点实验室深圳大学计算机与软件学院; 出处《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第9期1693-1698,共6页; 基金国家自然科学基金(No.61171125 No.60872125 +3 种基金 No.61201042) 国家-广东省联合自然科学基金(No.U1201256); 文摘提出一个基于极限学习机ELM(Extreme Learning Machine)和文化基因算法MA(Memetic Algorithm)的微型四频(0.92/2.4/3.5/5.8GHz)天线设计算法AntMA-ELM.为了提高天线的性能,算法在MA框架下引入基于综合学习粒子群优化算法CLPSO(Comprehensive Learning Particle Swarm Optimizer)全局搜索和DSCG(Davies,Swann,and Campey with Gram-schmidt)局部搜索,用于确定天线的几何参数.同时,建立ELM回归模型用于直接评估MA优化的适应值函数.实验结果表明,ELM回归模型能够根据输入参数正确估算天线的回波损耗,使MA算法有效提高设计性能和加速优化过程.天线在四个目标频段的回波损耗值均优于-10dB,满足设计要求.; 关键词四频天线回波损耗极限学习机文化基因算法综合学习粒子群优化算法; Keywords four-band antenna return loss extreme learning machine memetic algorithm CLPSO; 分类号 TN822.8 [电子电信—信息与通信工程]; 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	采用综合学习粒子群算法的有限冲激响应数字滤波器设计	赵安新陈明张钟华刘君华	《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2012	5	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于改进粒子群算法优化策略的核极限学习机方法研究	高天龚平顺	《河南科技》	2022	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于CLPSO优化LSSVM的风数据缺失部分插补	陈希王斌喻敏张良力	《可再生能源》 CAS 北大核心	2016	6	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于ELM和MA的微型四频天线设计	曾启明纪震李琰俞航	《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2014	2	在线阅读下载PDF 职称材料