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多目标分解随机粒子群优化算法及其在直线电机优化设计中的应用被引量：10: 1; 作者王光辉陈杰 +1 位作者蔡涛李鹏《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期693-701,共9页; 本文提出了一种多目标分解随机粒子群优化算法(MDSPSO).该算法优化过程中,所有粒子按各自固定的权重向量,采用改进Tchebycheff分解方法,将求解多目标非支配解问题转化为求解多个单目标最优解问题;而后每个粒子在以自身位置、个体历史最... 展开更多; 关键词多目标优化改进Tchebycheff分解方法随机粒子群优化算法直线电机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机漂移粒子群优化算法的三维脑部磁共振图像分割: 2; 作者施佳佳孙俊 +1 位作者范方云王梦梅《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期403-407,共5页; 设计并验证了一种应用于马尔科夫随机场的脑部磁共振图像的分类模型。该模型是基于随机漂移粒子群优化算法。它相对于标准粒子群算法在收敛速度和优化性能方面都有显著提升。针对模拟和临床脑部磁共振图像的实验结果表明,该模型与模拟... 展开更多; 关键词马尔科夫随机场磁共振图像分割随机漂移粒子群优化算法分类; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位被引量：1: 3; 作者赵吉纪志成《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第10期141-143,147,共4页; 提出了随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法,并将该算法应用于接收信号强度指示(RSSI)定位算法中,以降低由RSSI测距产生的定位误差。在仿真实验中,分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法。实验结果表明:RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法... 展开更多; 关键词随机漂移粒子群优化算法定位无线传感器网络接收信号强度指示; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究被引量：2: 4; 作者徐善伟侯姗祁美华《水电能源科学》北大核心 2012年第11期188-190,183,共4页; 电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法(PSO)具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化... 展开更多; 关键词粒子群优化算法电力系统无功优化自适应随机变异粒子群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于代理模型的高速列车齿轮箱裂纹识别被引量：1: 5; 作者王清波宁静 +1 位作者叶运广陈春俊《中国测试》 CAS 北大核心 2018年第3期131-136,共6页; 为建立裂纹结构动力响应与裂纹参数之间的解析关系从而对齿轮箱裂纹进行有效识别,提出一种可替代原有高精度分析模型的计算量小且计算精度较高的基于代理模型的裂纹识别方法。利用初始样本通过有限元与插值算法建立裂纹结构参数与动力... 展开更多; 关键词高速列车齿轮箱裂纹识别 Kriging代理模型随机粒子群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名多目标分解随机粒子群优化算法及其在直线电机优化设计中的应用被引量：10: 1; 作者王光辉陈杰蔡涛李鹏; 机构北京理工大学自动化学院复杂系统智能控制与决策教育部重点实验室; 出处《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第6期693-701,共9页; 基金国家杰出青年科学基金资助项目(60925011) 国家自然科学基金国家重大国际(地区)合作研究项目(61120106010); 文摘本文提出了一种多目标分解随机粒子群优化算法(MDSPSO).该算法优化过程中,所有粒子按各自固定的权重向量,采用改进Tchebycheff分解方法,将求解多目标非支配解问题转化为求解多个单目标最优解问题;而后每个粒子在以自身位置、个体历史最优参考位置及群体最优参考位置的几何中心为中心,以中心到自身位置为半径的区域内,随机生成一个新的起始位置,并参考当前的速度更新下一时刻的位置.通过对测试函数多次计算得到的数据进行统计分析,表明MDSPSO的收敛性和多样性均优于另外3种对比算法.最后针对直线电机磁路复杂、有限元计算费时的问题,使用神经网络拟合直线电机结构参数与性能的关系作为优化设计的模型,应用MDSPSO算法,优化结构参数.实际测试结果表明,优化后的直线电机推力大、效率高,同时有效控制了其推力波动和生产成本.; 关键词多目标优化改进Tchebycheff分解方法随机粒子群优化算法直线电机; Keywords multi-objective optimization improved Tchebycheff decomposition method stochastic particle swarmoptimization linear motor; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] TM359.4 [电气工程—电机]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机漂移粒子群优化算法的三维脑部磁共振图像分割: 2; 作者施佳佳孙俊范方云王梦梅; 机构江南大学物联网工程学院; 出处《江南大学学报（自然科学版）》 CAS 2015年第4期403-407,共5页; 基金国家自然科学基金项目(61170119); 文摘设计并验证了一种应用于马尔科夫随机场的脑部磁共振图像的分类模型。该模型是基于随机漂移粒子群优化算法。它相对于标准粒子群算法在收敛速度和优化性能方面都有显著提升。针对模拟和临床脑部磁共振图像的实验结果表明,该模型与模拟退火、标准粒子群算法相比,具有更好的收敛性能和分割精度,是一种有效的图像分类模型。; 关键词马尔科夫随机场磁共振图像分割随机漂移粒子群优化算法分类; Keywords MRF,magnetic resonance image segmentation,RDPSO,classification; 分类号 TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位被引量：1: 3; 作者赵吉纪志成; 机构江南大学电气自动化研究所无锡城市职业技术学院电子信息工程系; 出处《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第10期141-143,147,共4页; 基金国家自然科学基金资助项目(61300149) 江苏省博士后基金资助项目(1101124C) +1 种基金江苏省青蓝工程资助项目(2012-16); 文摘提出了随机漂移粒子群优化(RDPSO)算法,并将该算法应用于接收信号强度指示(RSSI)定位算法中,以降低由RSSI测距产生的定位误差。在仿真实验中,分别比较了基于RDPSO和PSO的RSSI定位算法。实验结果表明:RDPSO算法是在优化性能上优于PSO算法,有效提高了节点定位精度,证明该方法收敛速度快,稳定性能好,精度高,适用于WSNs节点定位问题。; 关键词随机漂移粒子群优化算法定位无线传感器网络接收信号强度指示; Keywords random drift particle swarm optimization（RDPSO） algorithm localization wireless sensor networks （WSNs） RSSI; 分类号 TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究被引量：2: 4; 作者徐善伟侯姗祁美华; 机构晋中职业技术学院机电工程系太原科技大学研究生院太原理工大学电气与动力工程学院; 出处《水电能源科学》北大核心 2012年第11期188-190,183,共4页; 文摘电力系统无功优化是保证电力系统安全、经济运行的重要措施,粒子群优化算法(PSO)具有模型简单、收敛速度快、参数简洁等优点,但用于求解高维复杂优化问题时易陷入局部最优,针对此缺陷,在PSO算法的基础上提出了自适应随机变异粒子群优化算法(AMPSO),将该算法用于求解电力系统无功优化问题,并以IEEE30标准节点系统为算例进行验证。结果表明,与PSO算法相比,AMPSO算法有效降低了系统网损,显现出良好的全局收敛特性。; 关键词粒子群优化算法电力系统无功优化自适应随机变异粒子群优化算法; Keywords particle swarm optimization algorithm power system reactive power optimization AMPSO algorithm; 分类号 TM715 [电气工程—电力系统及自动化]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于代理模型的高速列车齿轮箱裂纹识别被引量：1: 5; 作者王清波宁静叶运广陈春俊; 机构西南交通大学机械工程学院; 出处《中国测试》 CAS 北大核心 2018年第3期131-136,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51475387) 中央高校基本业务费专项基金项目(2682014CX033) 四川省科技创新苗子工程项目(2015102); 文摘为建立裂纹结构动力响应与裂纹参数之间的解析关系从而对齿轮箱裂纹进行有效识别,提出一种可替代原有高精度分析模型的计算量小且计算精度较高的基于代理模型的裂纹识别方法。利用初始样本通过有限元与插值算法建立裂纹结构参数与动力响应之间的Kriging代理模型对应关系,从而代替原有的物理参数模型与结构响应关系,有效减少有限元计算次数,并通过随机粒子群优化方法对建立的代理模型进行全局裂纹参数寻优。通过一个悬臂梁结构的数值算例,对所提方法进行有效验证,并将该方法应用到某高速列车齿轮箱的裂纹识别中,结果表明该方法能够有效地对结构裂纹进行识别。; 关键词高速列车齿轮箱裂纹识别 Kriging代理模型随机粒子群优化算法; Keywords high-speed train gearbox crack identification Kriging surrogate model random algorithm; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程] U279.3 [机械工程—车辆工程]; 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	多目标分解随机粒子群优化算法及其在直线电机优化设计中的应用	王光辉陈杰蔡涛李鹏	《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	10	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于随机漂移粒子群优化算法的三维脑部磁共振图像分割	施佳佳孙俊范方云王梦梅	《江南大学学报（自然科学版）》 CAS	2015	0	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于随机漂移粒子群算法的WSNs节点定位	赵吉纪志成	《传感器与微系统》 CSCD 北大核心	2014	1	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于改进的PSO算法的电力系统无功优化研究	徐善伟侯姗祁美华	《水电能源科学》北大核心	2012	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于代理模型的高速列车齿轮箱裂纹识别	王清波宁静叶运广陈春俊	《中国测试》 CAS 北大核心	2018	1	在线阅读下载PDF 职称材料