基于改进灰狼算法和自适应分裂KD-Tree的点云配准方法 被引量：2

1

作者 杜沅昊 耿秀丽 +1 位作者 徐诚智 刘银华 《系统仿真学报》 北大核心 2025年第2期424-435,共12页

针对传统GWO存在搜索效率不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进GWO和迭代最近点(ICP)的工业复杂零件点云配准方法。针对GWO随机初始化导致种群分布不均匀的问题,采用混沌映射对灰狼种群进行初始化,使种群更加均匀地分布在搜... 针对传统GWO存在搜索效率不足、易陷入局部最优等问题,提出了一种基于改进GWO和迭代最近点(ICP)的工业复杂零件点云配准方法。针对GWO随机初始化导致种群分布不均匀的问题,采用混沌映射对灰狼种群进行初始化,使种群更加均匀地分布在搜索空间内;引入一种非线性控制参数策略,平衡灰狼算法的局部搜索和全局搜索能力;融合精英反向学习,提高算法后期解的质量;利用ICP算法进行精配准。设计一种自适应分裂维度的方法,动态选择分裂维度,提高点云数据质量。仿真结果表明:IGWO相较于3种对比算法的RMSE平均提高了80.31%、73.99%、47.7%。 展开更多

关键词 改进灰狼算法 混沌映射 非线性参数 精英反向学习 点云配准 自适应分裂维度

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二阶多智能体系统参数自适应的有限时间一致性算法 被引量：2

2

作者 崔艳 李庆华 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期273-278,286,共7页

目前二阶多智能体系统尚未明确给出自适应参数的确定方法,且系统的收敛速度较慢.为在实际应用中预测飞行器多智能体系统下一时刻的状态并提高收敛速度,提出一种参数自适应的一致性算法.将当前智能体间位置和速度的差值作为一致性协议的... 目前二阶多智能体系统尚未明确给出自适应参数的确定方法,且系统的收敛速度较慢.为在实际应用中预测飞行器多智能体系统下一时刻的状态并提高收敛速度,提出一种参数自适应的一致性算法.将当前智能体间位置和速度的差值作为一致性协议的反馈参数,研究固定拓扑和切换拓扑情形下二阶多智能体系统的有限时间一致性问题,构造Lyapunov函数,同时利用LaSalle不变集原理和齐次理论,得到系统在有限时间内达到稳定的条件,实现对不同飞行器输入状态的自适应调节.仿真结果表明,该算法能够保证多智能体系统在有限时间内实现一致跟踪,且收敛速度较快. 展开更多

关键词 有限时间一致性 二阶多智能体系统 参数自适应算法 LYAPUNOV函数 齐次理论

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模糊逻辑系统的一种自适应参数学习算法

3

作者 祖家奎 赵淳生 戴冠中 《系统仿真学报》 CAS CSCD 2004年第5期1108-1110,共3页

根据自适应模糊逻辑理论以及基于导数的参数优化方法,分析了模糊逻辑系统常规参数优化算法存在的不足,从改善模糊系统的参数训练步长的角度着手,对其常规的最速下降算法进行了改进,提出了一种新的自适应模糊逻辑系统参数学习算法,并对... 根据自适应模糊逻辑理论以及基于导数的参数优化方法,分析了模糊逻辑系统常规参数优化算法存在的不足,从改善模糊系统的参数训练步长的角度着手,对其常规的最速下降算法进行了改进,提出了一种新的自适应模糊逻辑系统参数学习算法,并对该算法的推导过程进行了具体的分析和描述。最后,针对一非线性函数逼近问题,对该算法进行了验证,仿真的逼近精度和收敛速度都获得了提高,表明本文提出的模糊逻辑系统自适应参数学习算法是可行和有效性的,且能够克服常规参数优化算法中存在的某些不足。 展开更多

关键词 模糊逻辑系统 自适应 训练步长 参数学习算法

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基于自适应扰动量子粒子群算法参数优化的支持向量回归机短期风电功率预测 被引量：47

4

作者 陈道君 龚庆武 +2 位作者 金朝意 张静 王定美 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2013年第4期974-980,共7页

智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm opt... 智能电网的建设和大规模风电接入电网对短期风电功率预测精度提出了更高的要求。为了克服支持向量回归机(support vector regression machine,SVR)依赖人为经验选择学习参数的弊端,在量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法中加入自适应早熟判定准则、混合扰动算子和动态扩张收缩系数,提出了自适应扰动量子粒子群优化算法(adaptive disturbance quantum-behaved particle swarm optimization,ADQPSO),并使用ADQPSO优化选择SVR的学习参数。实例研究表明,ADQPSO算法全局寻优能力强、鲁棒性好、计算耗时短,利用ADQPSO优化得到的SVR参数,可有效提高模型的预测精度;与反向传播神经网络(back propagation neural network,BPNN)和径向基神经网络(radial basis functionneural network,RBFNN)相比,提出的ADQPSO-SVR能够提高短期风电功率预测的准确性和稳定性。 展开更多

关键词 短期风电功率预测 学习参数选择 自适应扰动量子粒子群优化算法 支持向量回归机

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使用遗传算法的信息检索动态参数学习方法 被引量：4

5

作者 张敏 林川 马少平 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期486-492,共7页

信息检索系统中的参数设定在很大程度上决定着系统的检索性能.参数的数据相关性和敏感性使得经验值往往不可靠.另一方面,由于在检索过程中缺乏当前查询的相关文档信息,因而不可能进行有指导的参数学习.因此,自动无指导的参数学习方法是... 信息检索系统中的参数设定在很大程度上决定着系统的检索性能.参数的数据相关性和敏感性使得经验值往往不可靠.另一方面,由于在检索过程中缺乏当前查询的相关文档信息,因而不可能进行有指导的参数学习.因此,自动无指导的参数学习方法是极为必要和重要的.首先考察传统上根据经验值设定固定的系统参数的效果,结果表明其泛化能力差,效果不稳定且不可靠.其次,提出一种使用遗传算法进行动态参数学习的方法.在TREC11,TREC10和TREC9三组大规模Web标准测试数据集上进行了实验,数据集规模均超过10GB.实验结果表明,经过动态参数学习,系统性能总是能够接近甚至达到可能实现的最优性能. 展开更多

关键词 信息检索 参数学习 概率模型 遗传算法 适应函数

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基于混合优化算法和深度神经网络模型结合的致密砂岩气藏裂缝参数优化 被引量：1

6

作者 罗山贵 赵玉龙 +4 位作者 肖红林 陈伟华 贺戈 张烈辉 杜诚 《天然气工业》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期140-151,共12页

水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且... 水平井分段压裂是致密砂岩气藏的主要开发方式,其中水力压裂裂缝参数的合理设计对于气藏的经济效益开发至关重要。基于群智能优化算法和机器学习代理模型的自动优化方法存在所需数值模拟次数多、收敛速度慢和代理模型更新复杂等问题,且依靠现场工程师经验和正交实验等传统方法难以获得最佳的裂缝参数设计。为此,建立了一种新的基于混合优化算法和自适应深度神经网络(DNN)结合的致密气藏裂缝参数优化方法。首先,混合优化算法采用遗传算法(GA)和贝叶斯自适应直接搜索(BADS)之间循环迭代的混合策略。在自适应学习过程中,提出了以“最大平均距离点”作为最不确定解,同时辅以最有希望解和少量拉丁超立方采样解共同更新优化过程中的DNN代理模型。随后,将建立的优化方法用于非均质致密砂岩气藏裂缝参数优化。研究结果表明:(1)在标准测试函数和低维裂缝参数优化问题上,GA+BADS混合优化算法表现出了显著优于GA的寻优速度;(2)针对高维裂缝参数优化问题,GA+BADS混合优化算法在约1/2的GA总数值模拟次数下提高了131万元的经济净现值(NPV),收敛速度和寻优精度都明显增加;(3)相比于GA+BADS混合优化算法,在获得相同NPV时,自适应DNN代理加速优化可再减少24.54%的数值模拟运算次数。结论认为,该优化方法显著提升了优化效率,为解决非常规油气藏中水力压裂裂缝参数设计问题提供了一套可行且高效的智能优化方法,将有力促进非常规油气的规模效益开发。 展开更多

关键词 致密气 沙溪庙组 裂缝参数优化 混合优化算法 深度神经网络 自适应学习 代理模型

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基于CYCBD和参数自适应DMD的滚动轴承微弱故障诊断

7

作者 夏天赐 党章 +1 位作者 吕勇 余震 《武汉科技大学学报》 CAS 北大核心 2024年第3期200-211,共12页

在旋转机械故障诊断中,传感器采集到的滚动轴承振动信号容易受到多个激励源的耦合影响,特别是微弱故障特征往往淹没在背景噪声中,给故障诊断带来挑战。为了抑制无关激励源并增强故障特征,本文提出一种基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYC... 在旋转机械故障诊断中,传感器采集到的滚动轴承振动信号容易受到多个激励源的耦合影响,特别是微弱故障特征往往淹没在背景噪声中,给故障诊断带来挑战。为了抑制无关激励源并增强故障特征,本文提出一种基于最大二阶循环平稳盲解卷积(CYCBD)和参数自适应动态模式分解(DMD)的滚动轴承微弱故障诊断方法。首先根据包络谐波乘积谱(EHPS)估计CYCBD算法的关键参数循环频率α,将原始信号经CYCBD处理使故障特征得到增强;然后将CYCBD处理后的信号通过参数自适应DMD进一步消除残余噪声,其中DMD的最优截断秩参数r通过遗传算法自适应确定;最后通过包络谱分析来提取故障特征频率及倍频。仿真和试验结果证明了本方法的有效性。 展开更多

关键词 滚动轴承 故障诊断 最大二阶循环平稳盲解卷积 动态模式分解 遗传算法 参数自适应

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基于自适应剪辑与概率参数的Tri-Training算法 被引量：4

8

作者 李松 吴润秀 +1 位作者 康平 赵嘉 《江西师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2023年第5期490-496,共7页

半监督学习利用少量标签数据和大量的无标签数据进行学习.Tri-training是一种基于分歧的半监督分类算法,在进行伪标记时会因误标记而使训练集产生噪声,从而导致算法分类性能下降.为了减少误标记对算法分类性能的影响,该文提出一种基于... 半监督学习利用少量标签数据和大量的无标签数据进行学习.Tri-training是一种基于分歧的半监督分类算法,在进行伪标记时会因误标记而使训练集产生噪声,从而导致算法分类性能下降.为了减少误标记对算法分类性能的影响,该文提出一种基于自适应剪辑与概率参数的Tri-training算法(ADPT).新算法利用基于最近邻的RemoveOnly数据剪辑技术对触发自适应剪辑策略的标记数据进行噪声识别及剔除,而未触发自适应剪辑策略的标记数据则用概率参数方法对噪声进行识别及剔除.为验证本文算法的分类性能,采用4个评价指标,在9组UCI数据集上进行实验,并与相关算法进行比较.实验结果表明:该算法在准确率、精度、召回率及F_(measure)等评价指标上与其他算法相比,具有明显优势. 展开更多

关键词 半监督学习 自适应策略 概率参数 三体训练算法

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学习邻域参数的粒子群算法 被引量：13

9

作者 邓浩 李均利 +2 位作者 胡凯 李升 林秀丽 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2021年第5期996-1002,共7页

针对粒子群算法的参数自适应的问题,提出了学习邻域参数的粒子群算法(Particle swarm optimization with learning neighborhood parameter learning,LNPPSO).为了使参数适应环境,将种群的中个体赋予不同的参数,根据邻域粒子的适应度变... 针对粒子群算法的参数自适应的问题,提出了学习邻域参数的粒子群算法(Particle swarm optimization with learning neighborhood parameter learning,LNPPSO).为了使参数适应环境,将种群的中个体赋予不同的参数,根据邻域粒子的适应度变化和参数信息来更新粒子参数;为了增强跳出局部极值的能力,对所有粒子施加单维速度变异.为了平衡探索和开发,在更新过程中使用基于全局最优值的概率自适应方法来调整参数变化方法的比例.在10个标准测试函数上的实验结果表明:与对应的算法相比,LNPPSO前期着重于参数的适应和搜索空间的探索,收敛速度提升不明显,但中后期收敛速度得到明显提升,搜索结果具有更好的精度,在单峰函数和多峰函数上都有很好的表现. 展开更多

关键词 粒子群算法 参数自适应 邻域学习 速度变异

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基于随机邻域策略和广义反向学习的自适应差分进化算法 被引量：10

10

作者 吴文海 郭晓峰 +1 位作者 周思羽 高丽 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2021年第7期1928-1942,共15页

全局探索和局部开发能力之间的平衡以及对控制参数的整定是影响差分进化(differential evolution,DE)算法性能的主要因素。针对这两个问题,提出一种基于随机邻域策略和广义反向学习的自适应DE算法。首先,在每一代进化过程中,算法从当前... 全局探索和局部开发能力之间的平衡以及对控制参数的整定是影响差分进化(differential evolution,DE)算法性能的主要因素。针对这两个问题,提出一种基于随机邻域策略和广义反向学习的自适应DE算法。首先,在每一代进化过程中,算法从当前种群为每一个体随机选择相应的邻域,其中最优个体作为基向量执行变异操作,邻域中个体数量随进化动态更新。其次,采用基于历史存档的自适应参数整定方法,进化进程中根据“精英”信息动态更新算法各参数。最后,在初始化和每一代进化结束阶段,执行基于广义反向学习策略的种群初始化和种群“代跳”操作。通过基于27个标准测试函数的3组仿真实验,验证了所提算法具有寻优精度高、收敛速度快、鲁棒性强的优点。 展开更多

关键词 差分进化算法 随机邻域 自适应参数 广义反向学习

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基于在线学习的多模型自适应控制 被引量：13

11

作者 翟军勇 费树岷 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第9期80-83,共4页

针对传统自适应控制算法,实际工业过程在不同工况下的模型参数突变时系统暂态响应特性较差,该文提出了基于在线学习的多模型自适应控制方法。应用动态模型库技术来建立模型库,而无需被控对象的先验知识,所提出的建模方法和相应的多模型... 针对传统自适应控制算法,实际工业过程在不同工况下的模型参数突变时系统暂态响应特性较差,该文提出了基于在线学习的多模型自适应控制方法。应用动态模型库技术来建立模型库,而无需被控对象的先验知识,所提出的建模方法和相应的多模型自适应控制器使系统的动态响应品质得到了明显的改善。文中证明了该算法能够保证闭环系统的稳定性和跟踪误差的渐近收敛性。计算机仿真结果表明该算法的有效性。 展开更多

关键词 多模型自适应控制 在线学习 自适应控制算法 自适应控制器 模型库技术 渐近收敛性 响应特性 模型参数 工业过程 控制方法 应用动态 先验知识 被控对象 动态响应 建模方法 跟踪误差 闭环系统 仿真结果 稳定性 计算机

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基于IALO算法的蓄电池参数辨识 被引量：6

12

作者 吴忠强 王国勇 +2 位作者 谢宗奎 卢雪琴 何怡林 《计量学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期1206-1213,共8页

合理的等效电路模型及准确的模型参数对蓄电池荷电状态(SOC)的准确估计具有重要影响。针对蓄电池三阶Thevenin等效电路模型,基于改进蚁狮优化算法,提出了一种模型参数辨识方法。引入混沌Logistic映射初始化,使初始化群体遍及解空间,有... 合理的等效电路模型及准确的模型参数对蓄电池荷电状态(SOC)的准确估计具有重要影响。针对蓄电池三阶Thevenin等效电路模型,基于改进蚁狮优化算法,提出了一种模型参数辨识方法。引入混沌Logistic映射初始化,使初始化群体遍及解空间,有利于寻找全局最优解;引入自适应惯性权重加随机柯西变异策略,有效提高了算法收敛速度;引入精英反向学习策略,有效提高了群体的多样性,避免算法陷入局部最优解。5个测试函数的测试结果表明:相比于蚁狮优化算法、粒子群算法与樽海鞘优化算法,改进蚁狮优化算法收敛速度更快,精度更高。对蓄电池三阶Thevenin等效电路模型进行参数辨识,结果表明:改进蚁狮优化算法相比蚁狮优化算法具有更高的辨识精度。 展开更多

关键词 计量学 蓄电池 参数辨识 改进蚁狮优化算法 自适应权重 随机柯西变异 精英反向学习

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一种混合多策略改进的麻雀搜索算法 被引量：13

13

作者 李江华 王鹏晖 李伟 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2024年第2期303-315,共13页

针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精... 针对麻雀搜索算法SSA求解目标函数最优解时具有过早收敛、在多峰条件下易陷入局部最优和在高维情况下求解精度不足等问题,提出了一种混合多策略改进的麻雀搜索算法MISSA。考虑到算法初始解的质量很大程度上会影响整个算法的收敛速度与精度,引入精英反向学习策略,扩大算法的搜索区域,提升初始种群的质量和多样性;对步长进行分阶段控制,以提高算法的求解精度;通过在跟随者的位置中加入Circle映射参数与余弦因子,提高算法的遍历性与搜索能力;采用自适应选择机制在麻雀个体位置更新中加入Lévy飞行,增强算法寻优和跳出局部最优的能力。将改进后的算法与麻雀搜索算法及其他算法在13个测试函数上进行对比,并进行Friedman检验。实验结果表明,改进后的麻雀搜索算法能够有效提高寻优精度与收敛速度,并在高维问题中也具备较高的稳定性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 反向学习 步长控制 混沌参数 自适应

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神经网络自适应位置控制算法研究与实时仿真 被引量：1

14

作者 张承瑞 李海涛 《制造技术与机床》 CSCD 北大核心 2005年第7期50-52,共3页

在传统PID控制算法的基础上,基于神经网络的自学习特性,提出了基于小脑模型神经网络-CerebellarModelArticulationController(CMAC)和单神经元的复合控制实现前馈反馈位置控制算法。该算法特点是不需要对被控对象建模、控制参数自调整... 在传统PID控制算法的基础上,基于神经网络的自学习特性,提出了基于小脑模型神经网络-CerebellarModelArticulationController(CMAC)和单神经元的复合控制实现前馈反馈位置控制算法。该算法特点是不需要对被控对象建模、控制参数自调整、运算速度快、适用于实时控制。利用dSPACE在松下的电动机上所做实验表明,该算法控制效果良好。 展开更多

关键词 实时仿真 算法研究 位置控制 自适应 小脑模型神经网络 PID控制算法 dSPACE Model 参数自调整 复合控制 单神经元 对象建模 运算速度 实时控制 控制效果 自学习 电动机 前馈

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基于独立分量分析的等变化自适应盲分离算法 被引量：1

15

作者 李立峰 刘会龙 《无线电通信技术》 2005年第2期15-18,共4页

基于独立分量分析的等变化自适应算法是一种在线分离算法,这种算法的特点是 能够很快的适应外部环境,当混合参数改变后,通过无监督自适应学习算法,可以很快的调整 权矩阵W,从而使得WA重构为一个新的广义交换矩阵。对迭代系数进行了改进... 基于独立分量分析的等变化自适应算法是一种在线分离算法,这种算法的特点是 能够很快的适应外部环境,当混合参数改变后,通过无监督自适应学习算法,可以很快的调整 权矩阵W,从而使得WA重构为一个新的广义交换矩阵。对迭代系数进行了改进,使得算法 的收敛时间缩短了约15倍,并对概率密度函数进行了在线估计。 展开更多

关键词 独立分量分析 盲分离算法 概率密度函数 自适应算法 自适应学习 外部环境 混合参数 交换矩阵 收敛时间 在线估计 权矩阵

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新能源汽车电池回收网点竞争选址模型及算法 被引量：3

16

作者 刘勇 杨锟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第2期595-603,共9页

针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题... 针对考虑排队论的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址问题,提出一种改进的人类学习优化(IHLO)算法。首先,构建包含排队时间约束、容量约束和门槛约束等条件的新能源汽车电池回收网点竞争设施选址模型;然后,考虑到该问题属于NP-hard问题,针对人类学习优化(HLO)算法前期收敛速度较慢、寻优精度不够高、求解稳定性不够高的不足,通过引入精英种群反向学习策略、团队互助学习算子和调和参数自适应策略提出IHLO算法;最后,以上海市和长江三角洲为例进行数值实验,并将IHLO算法和改进二进制灰狼(IBGWO)算法、改进二进制粒子群(IBPSO)算法、HLO算法和融合学习心理学的人类学习优化(LPHLO)算法进行比较。大、中、小三种不同规模的实验结果表明,IHLO算法在15个指标中的14个指标上表现最优,IHLO算法比IBGWO算法求解精度至少提高了0.13%,求解稳定性至少提高了10.05%,求解速度至少提高了17.48%。所提算法具有较高的计算精度和优化速度,可有效解决竞争设施选址问题。 展开更多

关键词 竞争设施选址 人类学习优化算法 排队论 团队互助学习算子 调和参数自适应策略

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基于改进粒子群优化极限学习机的弹丸参数辨识 被引量：8

17

作者 夏悠然 管军 易文俊 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期521-529,共9页

针对随机产生输入权重和隐含层神经元阈值导致利用极限学习机辨识弹丸气动参数时会出现辨识结果发散问题,本文将粒子群算法与极限学习机结合,并且引入自适应更新策略以及粒子变异策略,提出了一种自适应变异粒子群优化极限学习机算法。... 针对随机产生输入权重和隐含层神经元阈值导致利用极限学习机辨识弹丸气动参数时会出现辨识结果发散问题,本文将粒子群算法与极限学习机结合,并且引入自适应更新策略以及粒子变异策略,提出了一种自适应变异粒子群优化极限学习机算法。该算法利用自适应变异粒子群算法寻优产生极限学习机的输入权重和隐含层阈值,有效改善算法性能。仿真实验表明,利用自适应变异粒子群优化极限学习机算法辨识弹丸气动参数,精度高、收敛速度快,能够充分满足实际工程需要。 展开更多

关键词 弹丸 气动参数辨识 极限学习机 粒子群优化算法 自适应更新策略 粒子变异策略

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多策略改进的被囊群算法在入侵检测中的应用 被引量：4

18

作者 汪杰 汪祖民 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期684-690,共7页

针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策... 针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策略增强个体的路径扰动帮助算法更好跳出局部最优解。仿真结果表明,改进后优化算法收敛速度更快,更加稳定,寻优精度更高,在XGBoost上的应用相较于其它机器学习算法,取得了更好的检测结果,有效提高了网络入侵检测的性能。 展开更多

关键词 被囊群算法 混沌映射 自适应步长 莱维飞行 参数寻优 机器学习 入侵检测

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基于和声搜索算法的无线传感器网络多重连通覆盖 被引量：7

19

作者 李明 胡江平 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2020年第2期272-278,共7页

连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署... 连通与覆盖是传感器网络的重要问题,对传感器网络的服务质量有重要影响。对给定候选位置中选择最少数量的位置放置传感器节点来保证监测目标的多重覆盖和传感器节点之间的多重连通问题进行研究,提出一种基于改进和声搜索算法的节点部署策略。算法以放置节点的数量、监测目标的多重覆盖和节点的多重连通为优化目标,在和声搜索算法中一方面加入学习自动机增强算法参数的自适应性,另一方面通过对算法求解过程中优秀解的再利用,增强了算法的优化效率。为了对比算法性能,提出了一种基于贪婪算法的节点部署策略。仿真结果显示,提出的改进和声搜索算法优于提出的贪婪算法和原始和声搜索算法,证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 无线传感器网络 覆盖连通 和声搜索算法 参数自适应 学习自动机

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一种自适应PID控制及其在发电机性能测试装置中的应用 被引量：2

20

作者 易江义 阳春华 周彩霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2004年第32期212-214,218,共4页

针对经典PID控制参数整定困难且受时变、非线性等因素影响不能达到预期控制效果的实际情况,设计了一种具有自学习能力的自适应PID控制器,利用Widrow-Hoff学习算法实现系统在线自动调整最佳控制参数,从而提高系统的自适应能力、改善系统... 针对经典PID控制参数整定困难且受时变、非线性等因素影响不能达到预期控制效果的实际情况,设计了一种具有自学习能力的自适应PID控制器,利用Widrow-Hoff学习算法实现系统在线自动调整最佳控制参数,从而提高系统的自适应能力、改善系统的动态性能,并成功地将其应用到发电机性能自动化测试装置中。 展开更多

关键词 自适应PID控制 发电机 Widrow—Hoff学习算法 参数整定

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