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角逐和信息素引导的多目标黑寡妇优化算法被引量：2: 1; 作者傅彦铭许励强 +2 位作者祁康恒沈煜鸣屈迟文《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2913-2927,共15页; 黑寡妇优化算法(BWOA)是一种群体智能优化算法,具有收敛速度快、收敛精度高等优点。但BWOA所采用的更新策略过于简单,容易陷入局部最优解;其次在多维空间中搜索能力欠缺,种群结构单一,算法的收敛性和多样性有待改善。为提高BWOA的综合性... 展开更多; 关键词多目标优化黑寡妇优化算法(BWOA) 角逐机制改进信息素机制; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于ABWO的并行DCNN优化算法被引量：1: 2; 作者毛伊敏刘映兴《计算机工程与设计》北大核心 2025年第2期353-359,共7页; 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异... 展开更多; 关键词大数据并行深度卷积神经网络算法密度峰值聚类自适应黑寡妇优化算法并行训练基准测试负载均衡; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别算法被引量：4: 3; 作者陈晓曾昭优《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-126,共8页; 为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。... 展开更多; 关键词鸟鸣声识别梅尔频率倒谱系数线性判别算法黑寡妇优化算法支持向量机; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于BWO-SVM算法的广陈皮陈化年份高光谱鉴别模型被引量：5: 4; 作者吕石磊王宏炜 +2 位作者李震周旭赵静《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2894-2901,共8页; 针对市场中存在广陈皮年份造假、以次充好等问题,提出一种基于黑寡妇优化算法(BWO)和支持向量机模型(SVM)的广陈皮陈化年份高光谱鉴别方法。以四类陈化年份(5~20年)的广陈皮作为实验对象,采集样本的高光谱图像数据(385~1014 nm波长),通... 展开更多; 关键词高光谱广陈皮陈化年份支持向量机黑寡妇优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于HBWO算法的高速列车模糊滑模速度跟踪控制: 5; 作者徐传芳韩兆玉 +3 位作者许明夏徐莹莹张程宇陈嘉庆《中国惯性技术学报》 2025年第11期1148-1155,共8页; 为提升列车运行过程中的跟踪精度,实现列车优化目标曲线的精确跟踪控制,提出基于Halton序列黑寡妇算法的高速列车模糊积分终端滑模速度跟踪控制策略。首先,设计基于全局快速积分终端滑模和自适应控制的列车速度跟踪控制算法,实现列车跟... 展开更多; 关键词列车速度跟踪控制全局快速积分终端滑模控制有限时间收敛变指数幂次趋近律黑寡妇优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名角逐和信息素引导的多目标黑寡妇优化算法被引量：2: 1; 作者傅彦铭许励强祁康恒沈煜鸣屈迟文; 机构广西大学计算机与电子信息学院右江民族医学院公共卫生与管理学院; 出处《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第12期2913-2927,共15页; 基金国家自然科学基金(61962005,71962002)。; 文摘黑寡妇优化算法(BWOA)是一种群体智能优化算法,具有收敛速度快、收敛精度高等优点。但BWOA所采用的更新策略过于简单,容易陷入局部最优解;其次在多维空间中搜索能力欠缺,种群结构单一,算法的收敛性和多样性有待改善。为提高BWOA的综合性能,并使其能够应用于多目标优化问题,提出一种角逐机制和改进信息素机制引导的多目标黑寡妇优化算法(MBWOA)。MBWOA采用动态分配种群的方法,在迭代过程中将种群一分为二,分别使用不同的角逐机制,增强迭代过程中种群的多样性,提升算法的收敛性;同时,使用改进的信息素机制对经过角逐的子代个体进行更新,引导个体向种群间隙方向优化,改善种群的分布,增强算法的收敛能力。MBWOA与四个对比算法在IGD、HV、Spread三个指标上分别进行对比实验,结果表明MBWOA具有更好的收敛精度、收敛速度和多样性。最后,通过在三个指标上对MBWOA所用机制的对比实验,证实了所用机制的有效性。; 关键词多目标优化黑寡妇优化算法(BWOA) 角逐机制改进信息素机制; Keywords multi-objective optimization black widow optimization algorithm(BWOA) competition mechanism improved pheromone mechanism; 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ABWO的并行DCNN优化算法被引量：1: 2; 作者毛伊敏刘映兴; 机构江西理工大学信息工程学院韶关学院信息工程学院; 出处《计算机工程与设计》北大核心 2025年第2期353-359,共7页; 基金广东省重点提升基金项目(2022ZDJS048) 科技创新重大基金项目(2020AAA0109605)。; 文摘针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。; 关键词大数据并行深度卷积神经网络算法密度峰值聚类自适应黑寡妇优化算法并行训练基准测试负载均衡; Keywords big data parallel DCNN algorithm density peak clustering ABWO algorithm parallel training benchmark testing load balancing; 分类号 TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别算法被引量：4: 3; 作者陈晓曾昭优; 机构南京信息工程大学电子与信息工程学院南京信息工程大学江苏省大气环境与装备技术协同创新中心; 出处《声学技术》 CSCD 北大核心 2024年第1期119-126,共8页; 文摘为了实现在野外通过低成本嵌入式系统识别鸟类,提出了基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别方法。对鸟鸣声信号提取梅尔频率倒谱系数、翻转梅尔频率倒谱系数、短时能量和短时过零率组成特征参数,通过线性判别算法对特征参数进行特征融合。利用黑寡妇算法通过测试集对支持向量机模型的核参数和损失值进行优化得到B-SVM模型。利用Xeno-canto鸟鸣声数据集对本文算法进行了测试,结果表明该方法的识别准确率为93.23%。算法维度参数的大小和融合特征维度的高低是影响算法识别效果的重要因素。在相同条件下,文中所提的基于特征融合和B-SVM模型的鸟鸣声识别算法相较于其他特征参数和模型,识别的准确率更高,为野外鸟类识别提供了参考。; 关键词鸟鸣声识别梅尔频率倒谱系数线性判别算法黑寡妇优化算法支持向量机; Keywords bird sound recognition Mel frequency cepstrum coefficient(MFCC) linear discrimination algorithm black widow optimization algorithm support vector machine; 分类号 TN912 [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BWO-SVM算法的广陈皮陈化年份高光谱鉴别模型被引量：5: 4; 作者吕石磊王宏炜李震周旭赵静; 机构华南农业大学电子工程学院(人工智能学院) 人工智能与数字经济广东省实验室(广州) 国家柑橘产业技术体系机械化研究室; 出处《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第9期2894-2901,共8页; 基金国家自然科学基金项目(31971797),广东省自然科学基金项目(2021A1515010923),广东省普通高校重点领域专项(2020ZDZX3061),现代农业产业技术体系建设专项资金项目(CARS-26)资助。; 文摘针对市场中存在广陈皮年份造假、以次充好等问题,提出一种基于黑寡妇优化算法(BWO)和支持向量机模型(SVM)的广陈皮陈化年份高光谱鉴别方法。以四类陈化年份(5~20年)的广陈皮作为实验对象,采集样本的高光谱图像数据(385~1014 nm波长),通过镜头校准和反射率校准后提取样本感兴趣区域的平均光谱数据。首先,采用多项式平滑算法(SG),结合多元散射校正算法(MSC)和去趋势算法(detrend)对数据进行降噪处理;然后,分别采用连续投影算法(SPA)、竞争性自适应重加权与逐步回归混合算法(CARS_SR)筛选出特征波段;最后,提出以均方根误差(RMSE)为适应度函数,分别使用偏最小二乘判别分析模型(PLS)、粒子群算法优化SVM模型(PSO-SVM)和蝗虫算法优化SVM模型(GOA-SVM)对广陈皮的陈化年份进行鉴别,并通过采用BWO算法优化SVM模型(BWO-SVM)来得到鉴别模型的最优参数。结果发现:SG_detrend算法对广陈皮高光谱数据具有较好的降噪能力,CARS_SR算法具有较好的特征信息提取能力;与PLS、PSO-SVM和GOA-SVM相比,BWO-SVM算法可以得到更好的鉴别模型控制参数;SG_detrend-CARS_SR-BWO-SVM模型对广陈皮陈化年份的鉴别准确率达到97.59%,RMSE为0.0602R^(2)为0.9529。该工作为实现广陈皮陈化年份的快速无损鉴别提供了新方法,也为便携式鉴别仪器或在线生产设备研发提供了理论依据。; 关键词高光谱广陈皮陈化年份支持向量机黑寡妇优化算法; Keywords Hyperspectral Cantonese tangerine peel Storage age Support vector machine Black widow optimization algorithm; 分类号 S567.9 [农业科学—中草药栽培]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于HBWO算法的高速列车模糊滑模速度跟踪控制: 5; 作者徐传芳韩兆玉许明夏徐莹莹张程宇陈嘉庆; 机构大连交通大学电气工程学院; 出处《中国惯性技术学报》 2025年第11期1148-1155,共8页; 基金辽宁省教育厅科学研究项目(LJ212510150031,YTMS20230038,JYTMS20230037) 辽宁省交通科技项目(202318,202320,202344)。; 文摘为提升列车运行过程中的跟踪精度,实现列车优化目标曲线的精确跟踪控制,提出基于Halton序列黑寡妇算法的高速列车模糊积分终端滑模速度跟踪控制策略。首先,设计基于全局快速积分终端滑模和自适应控制的列车速度跟踪控制算法,实现列车跟踪误差的有限时间收敛。其次,引入模糊控制调整趋近律系数,进一步削弱系统抖振。最后,提出基于Halton序列的黑寡妇算法,实现控制器参数整定。仿真结果表明:所提控制策略较内模控制和RBF-非奇异终端滑模控制的速度平均误差减少了84.09%和80.87%,位移平均误差减少了89.82%和88.71%,验证了所提控制策略的有效性。; 关键词列车速度跟踪控制全局快速积分终端滑模控制有限时间收敛变指数幂次趋近律黑寡妇优化算法; Keywords train speed tracking control global fast integral terminal sliding mode control finite time convergence variable exponential power reaching law black widow optimization algorithm; 分类号 U284.48 [交通运输工程]; 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	角逐和信息素引导的多目标黑寡妇优化算法	傅彦铭许励强祁康恒沈煜鸣屈迟文	《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心	2023	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于ABWO的并行DCNN优化算法	毛伊敏刘映兴	《计算机工程与设计》北大核心	2025	1	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于特征融合和B-SVM的鸟鸣声识别算法	陈晓曾昭优	《声学技术》 CSCD 北大核心	2024	4	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于BWO-SVM算法的广陈皮陈化年份高光谱鉴别模型	吕石磊王宏炜李震周旭赵静	《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心	2023	5	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于HBWO算法的高速列车模糊滑模速度跟踪控制	徐传芳韩兆玉许明夏徐莹莹张程宇陈嘉庆	《中国惯性技术学报》	2025		在线阅读下载PDF 职称材料