增强型金枪鱼群优化指数熵的砂粒显微图像分割

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作者 王梦菲 王卫星 +1 位作者 徐琨 李理敏 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1199-1211,共13页

砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局... 砂粒显微图像分割可以辅助地质评估,但因其种类繁多,特征复杂,为分割的准确度带来了挑战。针对该类图像提出一种增强型金枪鱼群优化指数熵的分割方法(ETSO-EXP),可以有效保留各类砂粒的纹理特征。首先,针对金枪鱼群优化算法(TSO)在全局搜索与局部开发上的若干不足,提出了混沌扰动策略、动态权重策略和余弦干扰策略对其增强,基准函数实验表明ETSO大幅提高了收敛精度,小幅提高了收敛速度。其次,将ETSO用于确定EXP的分割阈值,以分割图像的信息量为标准验证了该方案的可行性。最后,在雅鲁藏布江砂粒显微图像数据集上进行分割实验,与TSO-EXP相比,ETSO-EXP分割的图像在峰值信噪比、结构相似性、特征相似度和寻优速度的评估上分别达到了18.78%,6.85%,4.16%和3.83%的提升,在同类分割方法中性能最优。结果表明,分割方法ETSO-EXP对于对比度较高、纹理丰富或砂粒碎屑尺寸差异较大的图像都具有较高的分割精度和计算速度。 展开更多

关键词 砂粒显微图像 图像分割 指数熵 金枪鱼群优化

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基于混沌映射的改进金枪鱼群优化算法对比研究 被引量：4

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作者 尹萍 谈果戈 +3 位作者 宋伟 谢涛涛 姜建彪 宋洪圆 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2024年第S01期261-270,共10页

Kubernetes作为当前云资源管理的标准平台,因其默认调度机制的局限性,目前普遍采用基于群智能优化算法的改进方法进行Pod的调度。而针对群智能优化算法存在的寻优性能易受初值影响、迭代后期容易早熟收敛等问题,选择金枪鱼群优化(Tuna S... Kubernetes作为当前云资源管理的标准平台,因其默认调度机制的局限性,目前普遍采用基于群智能优化算法的改进方法进行Pod的调度。而针对群智能优化算法存在的寻优性能易受初值影响、迭代后期容易早熟收敛等问题,选择金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)作为基础算法,根据混沌映射具有的遍历性、随机性等特点,提出了基于混沌映射的种群初始化优化方案。选择目前研究中普遍涉及的Tent、Logistic等多种混沌映射,分别对金枪鱼种群进行初始化,以提高初始种群的多样性。通过一系列基准测试函数进行仿真实验,对比基于不同混沌映射的改进金枪鱼群优化算法的实验结果,证明了基于混沌映射的优化方案可以有效提高原始TSO算法的收敛速度和寻优精度。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 混沌映射 群智能优化算法 基准测试函数 Kubernetes

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基于金枪鱼群优化算法的光伏MPPT控制策略研究 被引量：8

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作者 孙淑琴 李丞 +1 位作者 李再华 祁鑫 《电源技术》 CAS 北大核心 2023年第9期1202-1206,共5页

光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收... 光伏阵列在非均匀光照条件下的P-U输出特性曲线呈现多个峰值。针对这一现象,提出一种基于金枪鱼群优化算法的最大功率点跟踪(MPPT)算法。该算法对多峰值功率输出特性可有效追踪其最大功率,对于光强突变后的全局最大功率可有效追踪且收敛速度快。仿真实验表明:在静态和动态阴影条件下,金枪鱼群优化MPPT算法都可高精度、快速追踪到最大功率点。相比于灰狼MPPT算法和改进蝴蝶MPPT算法,其在动态阴影下的仿真结果表明金枪鱼群MPPT算法具有更高的精度、更小的振荡和更快的收敛速度,其追踪精度高达99.9%,收敛仅用0.28 s。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 最大功率点跟踪 局部阴影 光伏发电

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混合策略改进的金枪鱼群优化算法 被引量：11

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作者 李涵 李文敬 《广西科学》 CAS 北大核心 2023年第1期208-218,共11页

针对金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)算法前期收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出混合策略改进的金枪鱼群优化算法(Improved Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategy,HTSO)。首先,用Circle混沌... 针对金枪鱼群优化(Tuna Swarm Optimization,TSO)算法前期收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出混合策略改进的金枪鱼群优化算法(Improved Tuna Swarm Optimization Algorithm Based on Hybrid Strategy,HTSO)。首先,用Circle混沌映射初始化种群,提高种群的丰富性;其次,利用莱维飞行(Levy flight)在空间随机游走的搜索特点,提高算法在螺旋式觅食时的幅度,减少算法陷入局部最优的次数,帮助其快速找到全局最优。通过14个基准测试函数,在不同维数下比较传统TSO算法、HTSO、鲸鱼优化算法(Whale Optimization Algorithm,WOA)、灰狼优化(Grey Wolf Optimizer,GWO)算法和哈里斯鹰优化(Harris Hawks Optimization,HHO)算法的性能。仿真结果表明,不管是在低维还是在高维的情况下,HTSO比其他4种算法有更好的寻优性能和鲁棒性。最后对HTSO进行wilcoxon秩和检验,验证结果表明,HTSO与其他对比算法存在显著性差异。 展开更多

关键词 莱维飞行 Circle混沌映射 金枪鱼群优化算法 群智能优化 基准函数

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基于金枪鱼群算法优化极限学习机的混凝土抗压强度预测 被引量：6

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作者 张博吾 耿秀丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第2期444-449,共6页

混凝土抗压强度是建筑结构设计与评价的一个重要指标,它直接关乎建筑的质量与安全。为解决现有机器学习模型对其预测存在预测耗时长、精度不够高,不能很好地满足施工现场对混凝土抗压强度预测实时性与准确性要求的问题,提出一套基于新... 混凝土抗压强度是建筑结构设计与评价的一个重要指标,它直接关乎建筑的质量与安全。为解决现有机器学习模型对其预测存在预测耗时长、精度不够高,不能很好地满足施工现场对混凝土抗压强度预测实时性与准确性要求的问题,提出一套基于新式仿生算法金枪鱼群算法优化极限学习机(TSO-ELM)的混凝土抗压强度预测方法。该方法通过对ELM隐藏层初始参数中的连接权值与偏置值使用TSO进行寻优,有效提升了ELM的预测准确度。在仿真实验部分,通过两组混凝土数据集对ELM的预测速度、TSO的寻优能力、TSO-ELM模型的泛化性逐一进行验证。结果表明,该方法可以有效提高预测的速度与精准度,迭代次数更少,同时具有良好的泛化性,为现场施工及时进行混凝土抗压强度的预测提供了一种新方法。 展开更多

关键词 混凝土 抗压强度 金枪鱼群优化算法 极限学习机 软测量

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基于改进分数阶快速终端滑模的APF优化控制研究

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作者 虞忠明 陈科宇 +3 位作者 陆柯彤 张宇 孙跃 戴欣 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第18期123-132,共10页

电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑... 电力电子化系统的快速发展导致电网中的谐波问题日益严重。为进一步提高有源电力滤波器(activepower filter, APF)的补偿电流跟踪性能和滤波效果,提出一种基于金枪鱼群优化(tuna swarm optimization, TSO)算法的改进型分数阶快速终端滑模控制(improved fractional-order fast terminal sliding mode control, IFOFTSMC)策略。首先,搭建三相并联型APF的数学模型,并考虑其参数扰动。其次,提出一种改进的分数阶快速终端滑模控制策略,其中滑模面采用分数阶快速终端滑模与分数阶PI相结合,并进行了有限时间分析,趋近律采用指数趋近律和幂次趋近律相结合,同时以反双曲正弦函作为切换项。然后,利用TSO算法对所设计控制器的参数和阶次进行优化并获得最优解。最后,通过仿真验证了所提控制方法的有效性。此外,经与相关文献比较进一步证实了所提优化控制算法不仅可以获得最优控制参数和最优分数阶阶次,使系统在有限时间内到达稳定,还能使APF具有更好的电流跟踪性能、滤波效果和更强的鲁棒性。 展开更多

关键词 有源电力滤波器 分数阶快速终端滑模控制 金枪鱼群优化算法 有限时间稳定 谐波治理

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基于数据预处理的小样本开关磁阻电机智能方法建模

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作者 赵燕 朱景伟 任萍 《电机与控制学报》 北大核心 2025年第2期85-95,共11页

针对开关磁阻电机磁路非线性导致本体模型建立困难的问题,提出一种快速、准确且不需要转子夹紧装置和位置传感器的开关磁阻电机智能建模方法。首先,利用转矩平衡法得到4个平衡位置的磁链数据。其次,加入预处理函数对数据进行预处理,降... 针对开关磁阻电机磁路非线性导致本体模型建立困难的问题,提出一种快速、准确且不需要转子夹紧装置和位置传感器的开关磁阻电机智能建模方法。首先,利用转矩平衡法得到4个平衡位置的磁链数据。其次,加入预处理函数对数据进行预处理,降低整体建模难度;对数据进行近似线性化处理,大幅降低小角度下的建模难度。然后,将预处理过的数据作训练集,利用金枪鱼群算法优化的最小二乘支持向量机得到精确的磁链模型。最后,利用此模型和遗传算法优化的反向传播神经网络建立准确的电机本体模型。不同工作模式下的硬件实验结果验证了所提建模方法的有效性。 展开更多

关键词 开关磁阻电机 非线性建模 数据预处理 小样本 最小二乘支持向量机 金枪鱼群优化算法

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基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择 被引量：2

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作者 赵力 史贤俊 秦玉峰 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2023年第8期107-114,共8页

目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价... 目前,对于测试优化选择问题的研究大多局限于故障是否可以被诊断的定性研究,没有进一步考虑故障诊断的难度。针对以上问题,提出了一种基于故障可诊断性定量评价的测试优化选择方法。首先,基于推土机距离(EMD)对故障可诊断性进行定量评价;然后,以评价结果为依据,综合考虑测试的数量、可靠性和成本等因素,构建多目标测试优化选择问题,并提出了二进制金枪鱼群优化算法来求解满足测试性指标和故障可诊断性水平的最优测试集合;最后,以某装备的开关电源为实验案例,验证了所提方法的有效性。仿真结果表明:所提方法能够实现以提高系统故障可诊断性为目标的测试优化选择,从根本上提高系统的故障诊断能力。 展开更多

关键词 故障可诊断性 推土机距离(EMD) 测试优化选择 二进制金枪鱼群优化算法

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融合SHAP和TSO-XGBoost模型的水路货运量预测 被引量：1

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作者 温泉 余玉欢 +1 位作者 庄尚德 牟军敏 《水利水运工程学报》 CSCD 北大核心 2024年第6期86-96,共11页

水路货运量需求受诸多因素影响,长江干线中游“645”工程实施后,航道通航条件得到了明显改善,为了更好分析工程实施后货运量变化趋势,提出一种新的水路货运量预测模型。首先,采用二次插值法和KNN反距离权重插值法解决高维面板数据中时... 水路货运量需求受诸多因素影响,长江干线中游“645”工程实施后,航道通航条件得到了明显改善,为了更好分析工程实施后货运量变化趋势,提出一种新的水路货运量预测模型。首先,采用二次插值法和KNN反距离权重插值法解决高维面板数据中时间粒度不统一与缺失问题,利用层次聚类和SHAP值的可解释性综合筛选关键影响因素特征序列,降低预测模型输入数据的维度和规模,引入Halton低差异序列和准反射学习策略(QRBL)大幅提升金枪鱼群优化算法(TSO)的寻优效能,增强TSO算法对极限梯度提升(XGBoost)模型中决策树数量、决策树的深度、学习速率等决定模型拟合能力的超参组合寻优效果。结果表明,新模型预测精度显著优于对比模型,可更好地适用于多特征影响因素下的水路货运量预测研究。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法(TSO) 极限梯度提升(XGBoost) 水路货运量

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应用TSO-SVM模型分析区域水-土-能源-粮食耦合系统风险

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作者 刘东 张晓建 +2 位作者 张亮亮 李佳民 赵丹 《东北农业大学学报》 CSCD 北大核心 2024年第8期232-250,共19页

针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈... 针对区域水-土-能源-粮食(Water-Land-Energy-Food,WLEF)耦合系统风险定量评估方法精度不足问题,构建一种基于金枪鱼群优化算法改进的支持向量机模型(TSO-SVM),将其应用于2001—2020年哈尔滨地区WLEF耦合系统风险测度分析。结果表明:哈尔滨地区WLEF耦合系统风险时序变化呈先持续下降后渐趋平稳的特征,空间变化呈中西部高、西南部与东北部低的分布格局。依据TSO-SVM内置的权重系数计算得出,有效灌溉面积占比、城市化率、城镇居民人均纯收入、单位GDP能耗、人均粮食产量、万元工业增加值用水量、单位面积化肥施用量为WLEF耦合系统风险特征的关键驱动因子。与传统支持向量机模型(SVM)和基于粒子群算法改进的支持向量机模型(PSO-SVM)相比,研究提出的TSO-SVM模型均方误差分别降低76.47%和33.33%、平均绝对误差分别降低30.65%和8.51%,平均绝对百分比误差分别降低37.04%和15.00%、决定系数分别降低1.19%和0.35%、合理性系数与稳定性系数也均为最高,综合说明TSO-SVM模型在评估精度、拟合性能、合理性、稳定性等方面均更具优势。 展开更多

关键词 金枪鱼群优化算法 支持向量机模型 水-土-能源-粮食耦合系统 风险测度

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基于LTSO-VP&O算法的光伏系统MPPT控制 被引量：1

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作者 樊立萍 史斌 《电子测量技术》 北大核心 2024年第13期120-127,共8页

针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的... 针对局部遮阴条件下光伏阵列功率多峰值造成的传统最大功率点跟踪算法易陷入局部最优等问题,提出一种基于莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法的混合优化算法。引入莱维飞行改进金枪鱼群优化算法的实时位置更新律,减小陷入局部最优的可能性;设计随功率特性斜率变化而变化的步长更新律对常规扰动观测法进行改进,提高最大功率跟踪速度;融合莱维改进金枪鱼算法与变步长扰动观测法构建混合优化算法,进一步提高跟踪精度与速度,并抑制扰动信号影响。仿真实验结果表明,本文所提出的算法在均匀全光照、静态局部遮阴、动态局部遮阴3种光照条件下的寻优时间和跟踪误差分别为0.036 s和0%、0.04 s和1.06%、0.05 s和1.06%,均优于其他对比算法,并且更加精准且快速的实现光伏系统的最大功率跟踪。 展开更多

关键词 光伏阵列 局部遮阴 最大功率点追踪 金枪鱼群优化算法 莱维飞行

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融合SBAS-InSAR技术与TSO-LSTM模型的矿区地表沉降预测方法 被引量：26

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作者 肖海平 夏益强 +1 位作者 刘小生 陈兰兰 《金属矿山》 CAS 北大核心 2023年第1期126-133,共8页

矿区由于重工业器械的使用和采矿活动频繁,其岩层和地表容易发生沉陷和变形,快速、准确地分析、预测地表沉降是实现高效防灾减灾、推进绿色矿山建设的重要手段。针对现有预测模型监测点过少、多源数据难以获取以及网络模型超参数难以确... 矿区由于重工业器械的使用和采矿活动频繁,其岩层和地表容易发生沉陷和变形,快速、准确地分析、预测地表沉降是实现高效防灾减灾、推进绿色矿山建设的重要手段。针对现有预测模型监测点过少、多源数据难以获取以及网络模型超参数难以确定等问题,提出了一种基于金枪鱼群(Tuna Swarm Optimization,TSO)优化长短时间记忆(Long Short-Term Memory,LSTM)网络模型超参数的深度学习预测方法,利用多个高相干性点的沉降时序实现矿区的精准预测。利用SBAS-InSAR技术处理50景覆盖德兴铜矿区的Sentinel-1 A升轨SAR影像,获取了该区域25465个高相干性点的沉降时间序列。利用TSO算法优化LSTM网络模型超参数,寻找出最适合该矿区沉降时序预测的LSTM网络模型,并使用优化后的LSTM网络模型分区域对沉降区开展沉降时序预测并计算预测精度。研究表明:使用TSO算法优化LSTM网络模型超参数是有效的,优化后的模型均方根误差至少降低了20%,平均绝对值误差至少降低了35%,预测均方根误差不超过2 mm,预测平均绝对误差不超过3 mm,模型平均预测精度超过95%。所提方法为确保安矿区全安全生产,实现科学防灾、减灾提供了技术支持。 展开更多

关键词 开采沉陷 深度学习 金枪鱼群优化 长短时间记忆 沉降预测 SBAS-InSAR TSO-LSTM

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