基于量子微粒群算法的磁流变阻尼器滞回模型研究 被引量：2

1

作者 宋璨 王修勇 +2 位作者 陈政清 孙洪鑫 陈丕华 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期476-480,共5页

磁流变阻尼器是一种智能减振装置,建立一个有效的模型是使其走向工程应用的关键。文中提出一种改进的滞回模型来描述磁流变阻尼器的动态特性,开展阻尼器的性能试验,并利用实测数据,在量子微粒群算法的基础上进行模型参数识别。识别过程... 磁流变阻尼器是一种智能减振装置,建立一个有效的模型是使其走向工程应用的关键。文中提出一种改进的滞回模型来描述磁流变阻尼器的动态特性,开展阻尼器的性能试验,并利用实测数据,在量子微粒群算法的基础上进行模型参数识别。识别过程证明,量子微粒群算法计算简便、精度高、收敛速度快。仿真结果表明,磁流变阻尼器改进的滞回模型效果较好,而且物理概念清晰,便于控制应用。 展开更多

关键词 磁流变阻尼器 改进的滞回模型 量子微粒群优化算法 参数识别

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基于组合混沌策略自适应量子微粒群的Volterra核辨识算法 被引量：1

2

作者 李宁洲 冯晓云 《兰州大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第1期128-135,共8页

针对非线性Volterra泛函级数的参数辨识问题,提出了一种基于组合混沌策略自适应量子微粒群算法(CCSAQPSO算法)的Volterra时域核辨识方法.该方法在量子微粒群算法(QPSO)的基础上,采用混沌策略分两个阶段对QPSO进行优化,在初始化时以混沌... 针对非线性Volterra泛函级数的参数辨识问题,提出了一种基于组合混沌策略自适应量子微粒群算法(CCSAQPSO算法)的Volterra时域核辨识方法.该方法在量子微粒群算法(QPSO)的基础上,采用混沌策略分两个阶段对QPSO进行优化,在初始化时以混沌序列初始化种群,在搜索过程中则引入混沌变异机制,利用混沌变异算子空间遍历特性对个体进行变异操作,同时按照各微粒适应度的优劣程度对其进化过程中的收缩扩张系数进行自适应调节,有效避免了早熟收敛现象的发生,提高了算法的全局寻优能力,保证了算法的准确性和精度.最后将该Volterra核辨识方法与基于标准微粒群算法(PSO算法)和QPSO算法的Volterra核辨识方法进行了对比分析.仿真结果表明,提出的方法具有参数辨识精度高、抗噪声能力强等优点,且在全局优化能力和快速收敛能力上都有较大提高. 展开更多

关键词 组合混沌策略自适应量子微粒群算法 非线性系统 VOLTERRA级数 系统辨识

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基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割 被引量：4

3

作者 龙海侠 须文波 孙俊 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2006年第28期54-55,76,共3页

在图像处理中提出的图像颜色分割是一个重要性和具有挑战性的难题。当一幅图像中包含相似的和(或者)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优的数目。在这篇文章中,寻找出了一种实用而广泛的图像分割方法——基于... 在图像处理中提出的图像颜色分割是一个重要性和具有挑战性的难题。当一幅图像中包含相似的和(或者)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优的数目。在这篇文章中,寻找出了一种实用而广泛的图像分割方法——基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题,并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。文中给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的颜色分割上具有很好的效能。 展开更多

关键词 图像颜色分割 量子行为的微粒群优化算法 聚类

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基于量子行为微粒群优化算法的图像增强方法 被引量：6

4

作者 孙勇强 须文波 孙俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期202-204,共3页

为了提高图像增强的自适应性和通用性,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。并且使用了一种新的目标函数评价算法的性能。QPSO没有过多参数需要调整,随机性强,能够保证算法... 为了提高图像增强的自适应性和通用性,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。并且使用了一种新的目标函数评价算法的性能。QPSO没有过多参数需要调整,随机性强,能够保证算法的高效性和全局收敛性。实例仿真证实了QPSO在图像增强上的有效性和优越性。 展开更多

关键词 图像增强 基于量子行为的微粒群优化算法 目标函数

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基于改进量子微粒群的轨道导引小车系统建模与优化 被引量：18

5

作者 罗键 吴长庆 +2 位作者 李波 尹华一 张倩 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2011年第2期321-328,共8页

为提高自动小车存取系统中轨道导引小车系统的出入库作业效率,提出了一种基于改进量子微粒群的优化方法。分析了轨道导引小车系统出入库作业任务队列特征,建立了数学模型。在此基础上利用量子微粒群算法进行优化调度,并在该算法中引入... 为提高自动小车存取系统中轨道导引小车系统的出入库作业效率,提出了一种基于改进量子微粒群的优化方法。分析了轨道导引小车系统出入库作业任务队列特征,建立了数学模型。在此基础上利用量子微粒群算法进行优化调度,并在该算法中引入高斯变异算子,克服了其容易陷入局部最优的缺点。通过仿真实验表明了方法的可行性和有效性。 展开更多

关键词 自动小车存取系统 轨道导引小车系统 任务队列 量子微粒群算法 数学模型

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基于量子行为的微粒群优化算法的数据聚类 被引量：2

6

作者 唐槐璐 须文波 龙海侠 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第11期49-51,共3页

在PSO聚类算法的基础上,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的数据聚类。QPSO算法不仅参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。PSO与QPSO算法的不同在于聚类中心的进化上,实验中用到四个数据集比较的结... 在PSO聚类算法的基础上,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的数据聚类。QPSO算法不仅参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。PSO与QPSO算法的不同在于聚类中心的进化上,实验中用到四个数据集比较的结果,证明了QPSO优于PSO聚类方法。在聚类过程中使用了一种新的度量代替Euclidean标准,实验证明了新的度量方法比Euclidean标准更具有健壮性,聚类的结果更精确。 展开更多

关键词 聚类 基于量子行为的微粒群优化算法 新的度量

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基于量子微粒群优化算法的半透明介质光学参数反演 被引量：2

7

作者 魏琳扬 郭馨 +1 位作者 王存海 李国军 《东北大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第1期63-68,75,共7页

针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关... 针对半透明介质光学参数估计问题,建立了脉冲激光辐照下半透明介质光学参数反演模型,采用量子微粒群优化(QPSO)算法反演了折射率和吸收系数,分析了测量误差、热物性参数对反演结果的影响,并利用敏感性分析揭示了反演精度与测量误差的关系.计算结果表明:建立的反演模型和采用的QPSO算法可以精确估计折射率和吸收系数,即使人为添加10%的测量误差,反演结果依然具有较强的鲁棒性和准确度.本研究可为半透明介质物性参数获取提供技术参考. 展开更多

关键词 光学参数反演 量子微粒群优化算法 辐射-导热耦合 半透明介质 脉冲激光

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基于量子微粒群的BPNN在转炉炼钢静态模型中的应用 被引量：2

8

作者 朱亚萍 王文龙 徐生林 《机电工程》 CAS 2011年第5期598-600,共3页

针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络(BPNN)的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型。然后把量子微粒群算法(QPSO)应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒... 针对转炉炼钢静态模型终点命中率较低的问题,首先分析了影响转炉炼钢终点命中率的各种因素,确定了BP神经网络(BPNN)的拓扑结构,并依此建立了转炉炼钢静态模型。然后把量子微粒群算法(QPSO)应用于BP网络的学习中,并比较了QPSO、基本微粒群优化算法(PSO)、梯度下降法的学习性能。最后,基于某炼钢厂的历史数据进行了仿真实验,比较了三种BP网络学习算法下的炼钢终点命中率。研究结果表明,该研究提高了转炉炼钢静态模型的终点C含量和温度预测精度。 展开更多

关键词 BP神经网络 转炉炼钢 量子微粒群优化算法 基本微粒群优化算法

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基于QPSO算法的模糊流水车间调度问题 被引量：1

9

作者 金超 叶春明 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第2期238-240,共3页

实际生产过程中由于各种客观因素的影响,流水车间调度问题往往具有模糊不确定性。介绍了模糊流水车间调度问题,在此基础上提出了一种收敛速度快、全局性能好的量子微粒群算法来解决该问题。通过仿真实例对该算法进行了验证。结果表明,... 实际生产过程中由于各种客观因素的影响,流水车间调度问题往往具有模糊不确定性。介绍了模糊流水车间调度问题,在此基础上提出了一种收敛速度快、全局性能好的量子微粒群算法来解决该问题。通过仿真实例对该算法进行了验证。结果表明,在求解模糊流水车间调度问题时,量子微粒群算法有很好的效果。 展开更多

关键词 量子微粒群算法 模糊流水车间调度 模糊交货期 优化

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QPSO算法求解无约束多目标优化问题 被引量：7

10

作者 管芳景 须文波 +1 位作者 孙俊 张春燕 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2007年第14期3285-3287,3290,共4页

在分析了用基于目标加权的PSO算法(WAPSO)的基础上,研究了利用基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)来解决多目标优化问题。提出了基于目标加权的QPSO算法(WAQPSO),利用WAQPSO算法解决无约束的多目标优化问题,通过典型的多目标测试函数实... 在分析了用基于目标加权的PSO算法(WAPSO)的基础上,研究了利用基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)来解决多目标优化问题。提出了基于目标加权的QPSO算法(WAQPSO),利用WAQPSO算法解决无约束的多目标优化问题,通过典型的多目标测试函数实验,验证了该算法解决无约束多目标问题的有效性。 展开更多

关键词 粒子群优化(PSO) 目标加权 多目标优化 无约束优化 具有量子行为的微粒群优化算法

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基于向量求值的QPSO算法在多目标优化中的应用 被引量：1

11

作者 管芳景 须文波 +1 位作者 孙俊 薛桢 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第2期46-48,107,共4页

在分析了VEGA和VEPSO解决多目标问题的基础上,研究了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)解决多目标问题,并提出一种基于向量求值的QPSO多目标优化算法,即VEQPSO。在VEQPSO算法中改进了粒子的进化公式,通过典型的多目标测试函数所做的实... 在分析了VEGA和VEPSO解决多目标问题的基础上,研究了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)解决多目标问题,并提出一种基于向量求值的QPSO多目标优化算法,即VEQPSO。在VEQPSO算法中改进了粒子的进化公式,通过典型的多目标测试函数所做的实验,验证了该算法解决多目标问题的有效性。 展开更多

关键词 VEGA VEPSO 多目标优化 具有量子行为的微粒群优化算法

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基于QPSO算法的图像颜色分割

12

作者 龙海侠 须文波 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第1期218-219,共2页

目前不同种类的纹理区域组成的彩色图像分割还是一个难点。当一幅图像中包含相似的和(或)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优数目。描述了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割... 目前不同种类的纹理区域组成的彩色图像分割还是一个难点。当一幅图像中包含相似的和(或)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优数目。描述了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少、随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的纹理分割上具有很好的效果。 展开更多

关键词 彩色图像分割 量子行为的微粒群优化算法 聚类

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基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测 被引量：39

13

作者 刘征宇 杨俊斌 +2 位作者 张庆 张利 赵爱国 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2013年第3期224-228,共5页

电池荷电状态(state of charge,SOC)的预测是电动汽车电池管理系统的关键任务之一,为此对锂电池荷电状态的预测进行了研究,提出了一种基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测。在分析了磷酸铁锂(LiFePO4)电池充放电机理后,运用MATLAB人工... 电池荷电状态(state of charge,SOC)的预测是电动汽车电池管理系统的关键任务之一,为此对锂电池荷电状态的预测进行了研究,提出了一种基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测。在分析了磷酸铁锂(LiFePO4)电池充放电机理后,运用MATLAB人工神经网络工具箱建立基于量子微粒群算法(QPSO)的BP(back propagation)神经网络模型,用于预测锂离子电池充放电过程中的任一状态下的SOC。仿真实验验证了方法的准确性。结果表明,与现有的神经网络预测方法相比,基于QPSO-BP神经网络的锂电池SOC预测方法准确度高,且具备很好的实用性。 展开更多

关键词 锂离子电池 荷电状态SOC 神经网络 量子微粒群算法

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基于QPSO的二维模糊最大熵图像阈值分割方法 被引量：8

14

作者 田杰 曾建潮 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2009年第3期230-232,共3页

针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰... 针对运用图像分割方法求取阈值时存在的计算复杂、时间长、实用性差等问题,提出一种新的二维最大熵图像分割方法,该方法利用基于量子行为的微粒群算法对图像的二维阈值空间进行全局搜索,并将搜索到的二维熵最大值所对应的点灰度-区域灰度均值作为阈值进行图像分割。实验结果表明,该方法具有一定优越性,在执行时间与收敛性方面均得到较理想的分割效果。 展开更多

关键词 图像分割 二维模糊最大熵 量子行为的微粒群优化算法

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