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Service composition based on discrete particle swarm optimization in military organization cloud cooperation 被引量:2
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作者 An Zhang Haiyang Sun +1 位作者 Zhili Tang Yuan Yuan 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2016年第3期590-601,共12页
This paper addresses the problem of service composition in military organization cloud cooperation(MOCC). Military service providers(MSP) cooperate together to provide military resources for military service users... This paper addresses the problem of service composition in military organization cloud cooperation(MOCC). Military service providers(MSP) cooperate together to provide military resources for military service users(MSU). A group of atom services, each of which has its level of quality of service(QoS), can be combined together into a certain structure to form a composite service. Since there are a large number of atom services having the same function, the atom service is selected to participate in the composite service so as to fulfill users' will. In this paper a method based on discrete particle swarm optimization(DPSO) is proposed to tackle this problem. The method aims at selecting atom services from service repositories to constitute the composite service, satisfying the MSU's requirement on QoS. Since the QoS criteria include location-aware criteria and location-independent criteria, this method aims to get the composite service with the highest location-aware criteria and the best-match location-independent criteria. Simulations show that the DPSO has a better performance compared with the standard particle swarm optimization(PSO) and genetic algorithm(GA). 展开更多
关键词 service composition cloud cooperation discrete particle swarm optimization(DPSO)
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基于BPSO-PSO-LSSVM算法的上肢sEMG分类
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作者 贠今天 苗冠 +1 位作者 李帅 耿梓敬 《科学技术与工程》 北大核心 2025年第18期7686-7692,共7页
作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,... 作为与人体运动密切相关的生理信号,表面肌电(surface electromyography, sEMG)信号的解析在人机交互领域具有重要的作用。针对肌电信号分类效率和精度难以兼顾的问题,提出了一种特征筛选与分类器超参数优化相结合的上肢sEMG分类方法,该方法采用二进制粒子群优化(binary particle swarm optimization, BPSO)算法对特征进行筛选后,进一步采用粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法调整最小二乘支持向量机(least squares support vector machine, LSSVM)的超参数。通过采集人上体4个部位的表面肌电信号并提取其中48维特征,对上肢常见的4种动作进行分类实验,结果表明,BPSO-PSO-LSSVM算法仅保留肌电数据的21维特征,得到的平均分类准确率达到97.54%,证明该方法可以有效筛选出用于上肢动作分类的最佳特征组合,并且提高运动分类的准确率。 展开更多
关键词 表面肌电信号 特征选择 二进制粒子群优化 粒子群优化 动作分类 最小二乘支持向量机
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划 被引量:1
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作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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基于数字孪生的MMC半桥子模块模型构建及参数辨识
4
作者 赵欢欢 熊炜 +3 位作者 张超 徐玉韬 袁旭峰 罗显东 《现代电力》 北大核心 2025年第5期1092-1100,共9页
模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)广泛应用于大功率电机驱动、储能和柔性直流输配电等领域,因此其可靠运行十分重要。数字孪生技术将物理实体设备实时状态信息精准映射到数字孪生模型上,能实现设备状态可视化。该... 模块化多电平换流器(modular multilevel converter,MMC)广泛应用于大功率电机驱动、储能和柔性直流输配电等领域,因此其可靠运行十分重要。数字孪生技术将物理实体设备实时状态信息精准映射到数字孪生模型上,能实现设备状态可视化。该文提出一种基于数字孪生技术的MMC半桥子模块模型构建方法。在子模块运行原理和重要部件失效原理的基础上,构建MMC子模块数字孪生体,包括子模块等效简化模型和模拟MMC运行的全桥转换器电路。采用改进粒子群优化算法对孪生模型参数进行在线辨识,通过虚实交互反馈实时感知子模块运行状态。在此基础上,搭建MMC半桥子模块的非侵入式数字孪生体仿真平台,通过仿真验证该方法的有效性。仿真结果表明:物理和数字孪生模型之间的误差小于0.1%,参数辨识的误差小于1%。 展开更多
关键词 模块化换流器 半桥子模块 数字孪生 参数辨识 改进粒子群算法
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多阶面波频散全参数全局反演的冰川结构研究
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作者 艾寒冰 李红星 +5 位作者 宋先海 李涛 苏可嘉 陈昊 付宇 梅竹虚 《地球物理学报》 北大核心 2025年第6期2320-2347,共28页
冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容,并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标,其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数... 冰川中冰层厚度的获取和冰下沉积物冻结程度的估计是冰川学研究中的基础内容,并且具有十分重要的科学意义.各种简便和“无损”的地球物理方法已经被用于实现这些目标,其中包括多道面波分析.针对传统藤壶交配算法优化过程受制于关键参数(生殖器长度pl)的选取,种群进化方式多样性以及当藤壶位置超出模型空间时处理方式的影响,本文提出一种结合变生殖器长度plvar策略、新型藤壶子代更新策略和越界校正策略的改进藤壶交配算法,并将该算法应用于多阶面波频散联合全参数反演,即在联合基阶、高阶频散数据约束反演过程的同时,获取层厚(h)、横波速度(V_(S))、纵横波速度比(V_(P):V_(S))和密度(ρ)信息,以更好地确定冰川冰层厚度和冰川内沉积物的冻结程度.不同理论频散数据反演测试结果一致表明,改进藤壶交配算法相较于传统藤壶交配算法和粒子群优化算法具有更小的数据拟合误差和更准确的模型参数.10个复杂基准函数测试结果说明改进藤壶交配算法出色的优化效果具有一般性.含噪且只有基阶信息的反演测试进一步验证了三种改进策略的有效性.针对实际数据反演测试,本文采用在挪威Hardangerjøkulen冰盖Midtdalsbreen冰川采集得到的主动源数据集对改进藤壶交配算法的实用性进行测试.反演得到的冰川结构同前人研究结果以及掌握的GPR资料吻合良好,并且该算法效率更高,反演不确定性更低,为多参数反演提供有力支持.此外,文末的三个详细讨论说明,对于Midtdalsbreen冰川数据而言,改进藤壶交配算法的反演过程对反演层数(5-8层内)的选择并不敏感;该算法的反演性能无疑会因选择更大的参数搜索范围而被破坏(即多解性增强),然而可以将来自其他地球物理手段获取的有效信息直接整合到该算法的反演过程中以重新获得满意的反演效果. 展开更多
关键词 冰川地球物理学 多阶面波频散数据 改进藤壶交配算法 粒子群优化算法
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基于改进离散粒子群算法的离心压缩机气动优化设计
6
作者 刘传亮 李振亚 +3 位作者 张书义 郝宁 赵峰 王天齐 《流体机械》 北大核心 2025年第8期102-111,共10页
针对传统的离散粒子群算法在离心压缩机气动优化设计过程中,易陷入局部极值而不能得到全局最优值的问题,通过引入混沌算子和重新定义学习因子、惯性权重,并结合控制参数递减策略,以及优化位置概率迭代公式等方法,提出了一种改进的离散... 针对传统的离散粒子群算法在离心压缩机气动优化设计过程中,易陷入局部极值而不能得到全局最优值的问题,通过引入混沌算子和重新定义学习因子、惯性权重,并结合控制参数递减策略,以及优化位置概率迭代公式等方法,提出了一种改进的离散性粒子群算法。该算法在扩大寻优范围的基础上,有效地平衡了全局搜索能力和局部搜索能力,解决了陷入局部极值的问题。采用该算法针对某一离心压缩机开展优化设计研究。结果表明,相比于传统的粒子群算法,改进后的算法可以获得更好的气动设计,使叶轮出口的流场分离得到有效控制;在压比变化不大的前提下,等熵效率由85.7%提升到88.7%。研究结果可为离心压缩机气动优化提供参考,也可应用于轴流压缩机及向心、轴流透平的气动优化设计。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 压缩机优化 全流道数值模拟
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开放式工业区域碳排放气体监测布点优化
7
作者 郭鹏桃 丁宁 +2 位作者 蒋汶廷 郗砚恒 苏俊 《环境监测管理与技术》 北大核心 2025年第1期62-66,81,共6页
利用高斯大气扩散模型,结合工业区域环境气象信息,对开放式场景下工业区域碳排放进行分析计算,构建开放式区域的监测曲面。基于粒子群算法,在监测曲面上以经济性与覆盖率为目标函数进行求解,获得监测装置最优布点数量及坐标。以成都市... 利用高斯大气扩散模型,结合工业区域环境气象信息,对开放式场景下工业区域碳排放进行分析计算,构建开放式区域的监测曲面。基于粒子群算法,在监测曲面上以经济性与覆盖率为目标函数进行求解,获得监测装置最优布点数量及坐标。以成都市某工业区域为例,通过数学建模及仿真分析验证该方法的适用性和有效性,分别采用通信范围为50 m和100 m的监测装置进行监测,当监测点数量为32时,其最优覆盖率分别超过32%和83%。 展开更多
关键词 工业碳排放 监测布点 高斯模型 粒子群算法 离散空间 概率分布
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基于多源信息融合告警的微电网故障定位方法研究
8
作者 杨志淳 李牧远 +3 位作者 韩佶 杨帆 沈煜 闵怀东 《电测与仪表》 北大核心 2025年第6期45-55,共11页
针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算... 针对故障诊断数据来源单一导致结果抗噪性和鲁棒性差问题,文章提出一种融合多源告警信息的微电网继电保护故障定位方法。基于对称分量法对微电网故障进行建模,通过求解正、负序网络微分方程,实现对短路故障的特性分析。采用相似性计算对数据进行处理并进行可视化,通过卷积神经网络对故障信息进行辨识,实现告警信息智能生成。采用开关函数法对多源告警信息进行加权融合,并采用改进二进制量子粒子群算法对故障模型进行求解。最后,在改进IEEE 33系统中进行了算例分析,结果表明,所提方法能够准确生成故障告警信息并快速定位故障,且在多点信息畸变下仍具有较高的定位精度效果。 展开更多
关键词 故障定位 微电网故障告警 多源信息融合 二进制量子粒子群 卷积神经网络
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FSTPSO优化VMD及OMRDE特征在联合收割机装配质量检测中的应用研究
9
作者 徐国夏 张家铭 +3 位作者 马毅臻 轩梦辉 赵思夏 温金羽 《拖拉机与农用运输车》 2025年第1期37-47,共11页
针对联合收割机在装配质量检测问题上缺乏有效的检测方法,提出一种基于模糊自整定粒子群算法(Fuzzy Self-tuning Particle Swarm Optimization,简称FSTPSO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)及最小二乘支持向量... 针对联合收割机在装配质量检测问题上缺乏有效的检测方法,提出一种基于模糊自整定粒子群算法(Fuzzy Self-tuning Particle Swarm Optimization,简称FSTPSO)优化变分模态分解(Variational Mode Decomposition,简称VMD)及最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machines,简称LSSVM)的故障诊断方法。采用优化多尺度反向离散熵(Optimized Multi-Scale Reverse Discrete Entropy,简称OMRDE)进行特征提取,并与时频域特征进行特征融合。建立FSTPSO-VMD-FSTPSO-LSSVM故障诊断模型,对比分析OMRDE、多尺度离散熵、模糊熵三种熵函数的特征提取效果,对比FSTPSO-VMD-DF、FSTPSO-VMD-DT、FSTPSO-VMD-SVM、FSTPSO-VMD-LSSVM、FSTPSO-VMD-KNN、FSTPSO-VMD-NBM的分类准确率,验证了本文所述故障诊断模型的有效性,试验结果证明本文提出模型对联合收割机装配质量检测的分类准确率可达99%,较现有模型具有更好的准确度与稳定性。 展开更多
关键词 联合收割机装配质量检测 模糊自整定粒子群算法 变分模态分解 优化多尺度反向离散熵 最小二乘支持向量机
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玉米秸秆-牛粪混料离散元仿真参数标定与试验 被引量:1
10
作者 马永财 戚艳 +3 位作者 王汉羊 滕达 陈家祺 刘丹 《农业机械学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期441-450,504,共11页
为了提高玉米秸秆与牛粪混料在离散元压缩成型仿真过程中所需参数的准确性,本文对玉米秸秆-牛粪混料进行参数标定试验,并采用仿真与物理试验相结合的方式对标定参数的准确性进行验证。通过筛选试验得到对混料离散元有显著影响的参数;以... 为了提高玉米秸秆与牛粪混料在离散元压缩成型仿真过程中所需参数的准确性,本文对玉米秸秆-牛粪混料进行参数标定试验,并采用仿真与物理试验相结合的方式对标定参数的准确性进行验证。通过筛选试验得到对混料离散元有显著影响的参数;以堆积角为评价指标,利用Design-Expert软件对3个显著性影响参数进行最陡爬坡试验设计和Box-Behnken试验设计,并应用粒子群优化算法(PSO)进行参数寻优,得到最优参数组合为:玉米秸秆-牛粪滚动摩擦因数0.128、牛粪-牛粪滚动摩擦因数0.320、牛粪-牛粪JKR表面能0.033 J/m^(2);在该参数组合条件下进行仿真试验,结果表明,仿真堆积角与实际堆积角相对误差为1.27%,单轴压缩仿真试验与物理试验的最大压缩位移相对误差为2.97%。研究结果可为玉米秸秆-牛粪混料压缩成型离散元仿真提供依据。 展开更多
关键词 玉米秸秆-牛粪混料 参数标定 离散元 粒子群优化算法
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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量:4
11
作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子群优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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一种多种群二进制算术优化算法及其应用
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作者 王若宾 耿芳东 +2 位作者 王佳伟 徐琳 段建勇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第12期3664-3670,共7页
针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算... 针对算术优化算法(AOA)无法对离散二进制型问题进行优化的局限,提出一种使用sigmoid函数变体实现的离散二进制算术优化算法(BAOA_S),解决了原始算法无法用于离散二进制变量优化的问题。进一步提出一种基于突变策略实现的多种群二进制算术优化算法(multi-swarm binary arithmetic optimization algorithms,MS-BAOA)。该算法将原始种群划分为多个子种群,子种群间通过通信策略进行交流,并使用突变策略进一步增强种群多样性,克服了BAOA_S无法跳出局部最优解的缺陷。基于CEC2013基准函数将MS-BAOA与BAOA_S、二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization algorithm,BPSO)、二进制灰狼优化算法(binary gray wolf optimizer,BGWO)、二进制鱼群迁徙算法(binary fish migration optimization algorithm,BFMO)以及二进制均衡优化器(binary equilibrium optimizer,BiEO)进行了对比,实验结果显示MS-BAOA总体上优于对比算法。将MS-BAOA应用于配电网故障区段定位中,实验结果显示该算法能够对配电网单点故障以及多点故障实现快速精准定位,进一步验证了该算法的实用性。 展开更多
关键词 算术优化算法 离散二进制 多种群 配电网 故障定位
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公路隧道风光水储互补发电系统容量配置研究
13
作者 李金 林志 +3 位作者 于冲冲 尹恒 刘超铭 黄可心 《隧道建设(中英文)》 CSCD 北大核心 2024年第S01期124-130,共7页
为降低公路隧道的电力运营成本,探究可再生能源互补发电系统在公路隧道的应用前景,研究合适的容量配置求解方法。建立利用风、光、水和储能设备的互补发电系统为公路隧道提供电力资源。以特长公路隧道(总长7.1 km)为估算模型,采用改进... 为降低公路隧道的电力运营成本,探究可再生能源互补发电系统在公路隧道的应用前景,研究合适的容量配置求解方法。建立利用风、光、水和储能设备的互补发电系统为公路隧道提供电力资源。以特长公路隧道(总长7.1 km)为估算模型,采用改进后的粒子群优化算法,即离散型自适应粒子群优化算法,以全生命周期的建设成本和设备维护成本最小为目标函数,以缺电负荷率(LPSP)和储能电池的状态为约束,对风力发电设备、光伏发电设备、水力发电设备和储能设备的最优容量配置进行求解。结果表明:1)对比标准粒子群算法,离散型自适应粒子群优化算法的总投入成本更少,寻优能力更强;2)对比该隧道1年的用电成本,前期投入将在5年内回本;3)在风光水储互补发电系统的设备全生命使用周期的20年内,该隧道可节省1 920.39万元电费。 展开更多
关键词 能耗 公路隧道 风光水储互补发电系统 离散型自适应粒子群优化算法 容量配置
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基于稀疏量测的海上风电场集电线路故障选线方法研究
14
作者 王晓东 吴家豪 +1 位作者 高兴 刘颖明 《太阳能学报》 CSCD 北大核心 2024年第12期243-249,共7页
针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始... 针对海上风电场多分支集电线路故障定位大都依赖于多测点的问题,提出一种基于卷积神经网络(CNN)的集电线路故障选线方法,基于稀疏量测利用局部连接实现集电线路故障选线。该方法以少量节点电流信号作为特征量,建立以稀疏样本的CNN初始网络损失最小为目标的量测位置优化模型,利用离散二进制粒子群(BPSO)算法进行模型求解得出最优量测位置。算例分析表明,所提方法可在稀疏量测下以较高精度实现故障选线,对采样频率要求较低,不受故障起始角、故障电阻、故障位置等因素的影响,且对量测噪声具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 海上风电场 集电线路 卷积神经网络 离散二进制粒子群优化算法 故障选线 量测位置
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高光谱结合离散二进制粒子群算法对久保桃可溶性固形物含量的检测 被引量:5
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作者 张立秀 张淑娟 +3 位作者 孙海霞 薛建新 景建平 崔添俞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期656-662,共7页
可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具... 可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具有精度高,收敛快的特点,多用于离散空间的优化问题。基于高光谱技术结合BPSO算法及BPSO的组合特征波长选择算法对久保桃的SSC含量预测进行研究。首先采集198个久保桃样本的高光谱信息,获取久保桃900~1700nm范围内的光谱信息,计算感兴趣区域的平均光谱作为有效光谱数据,同时测量久保桃的SSC值。采用K-S(Kennard-Stone)算法将样本划分为校正集(147个)和预测集(51个)。使用BPSO特征波长选择算法对久保桃的原始光谱数据进行特征波长提取,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影法(SPA)、无信息变量选择法(UVE)等特征波长选择算法比较。同时为了避免单一算法建模中的不稳定问题,提出了基于BPSO的一次组合(BPS0+CARS、BPSO+SPA、BPSO+UVE)和二次组合[(BPSO+CARS)-SPA]、[(BPSO+SPA)-SPA]、[(BPSO+UVE)-SPA]特征波长提取方法。基于上述10种特征波长提取方法分别建立支持向量机(LS-SVM)模型和遗传算法(GA)优化的支持向量机模型(GA-SVM)模型。结果表明,基于BPSO算法提取特征波长建立的模型预测性能均高于其他单一特征波长方法,建立的两种模型预测集决定系数R_(p)^(2)均达到0.97以上;基于BPSO的组合算法中,二次组合(BPSO+SPA)-SPA算法建立的LS-SVM在特征波长数量较少的情况下对久保桃SSC含量预测性能最高,校正集和预测集决定系数R_(c)^(2)为0.982,R_(p)^(2)为0.955,均方根误差RMSEC为0.108,RMSEP为0.139。该模型预测性能略低于BPSO算法,但其仅用了22个特征波长进行建模,极大地简化了模型。说明(BPSO+SPA)-SPA是一种有效的特征波长提取方法,为水果SSC含量的无损检测提供了新的检测方法。 展开更多
关键词 高光谱 离散二进制算法 特征光谱变量 久保桃 可溶性固形物
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基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断 被引量:3
16
作者 覃刚 葛益波 +1 位作者 姚叶明 周清和 《液压与气动》 北大核心 2024年第5期168-180,共13页
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Opti... 针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。 展开更多
关键词 机载EHA 遗传算法 粒子群算法 偏二叉树结构 多分类SVM
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基于混合离散粒子群优化的控制模式分配算法 被引量:1
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作者 曾裕钦 蔡华洋 +3 位作者 周茹平 刘耿耿 黄兴 徐宁 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第8期2836-2849,共14页
连续微流控生物芯片是生物化学实验自动化、微型化的革命性技术.多路复用器的控制模式分配作为连续微流控生物芯片自动化设计的关键环节之一,是难的NP(Non-deterministic Polynomial)优化问题.现有工作采用粒子群优化算法求解控制模式... 连续微流控生物芯片是生物化学实验自动化、微型化的革命性技术.多路复用器的控制模式分配作为连续微流控生物芯片自动化设计的关键环节之一,是难的NP(Non-deterministic Polynomial)优化问题.现有工作采用粒子群优化算法求解控制模式分配问题存在过早陷入局部最优解、收敛速度慢以及算法稳定性差的缺点.为此,本文提出一种连续微流控生物芯片下基于混合离散粒子群优化的控制模式分配算法.首先,为了加快算法收敛速度及避免过早陷入局部最优解,提出了离散的自适应区域搜索策略.其次,通过基于样例的社会学习机制提高了算法的稳定性.然后,采用等距抽值的方式筛选出自适应区域搜索策略中重要参数的最佳组合,以进一步提高分配方案的质量.最终实验结果表明,所提算法在多路复用器中阀门使用数量上平均优化了19.01%,在算法稳定性上提高了29.18%,且在现实的生化应用中有良好的性能表现. 展开更多
关键词 连续微流控生物芯片 控制模式分配 离散粒子群优化 样例学习 自适应区域搜索
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微分光谱变换方法对土壤重金属含量反演精度的影响研究 被引量:1
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作者 白宗璠 韩玲 +1 位作者 姜旭海 武春林 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1449-1456,共8页
随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光... 随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光谱数据反演土壤重金属含量时,微分光谱变换方法的选择对遥感反演土壤重金属含量的精度有显著影响。为明确二者关系,基于研究区采集的60个土壤样品,测定其Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等含量以及350~2500 nm波段范围的光谱反射率。在相关系数(CC)分析法的基础上通过改进离散粒子群算法(MDBPSO)优选遥感探测土壤重金属含量的特征波段。最终以优选出的特征波段作为自变量利用随机森林(RF)算法构建了Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等重金属含量的估测模型。在对原始反射率数据进行高斯平滑的基础上,对比分析了一阶微分(R′)、对数倒数的一阶微分(1/lgR)′、倒数的一阶微分(1/R)′、指数的一阶微分(e^(R))′四种微分光谱变换方法对土壤重金属反演精度的影响。结果表明,在CC分析法的基础上,MDBPSO算法可以有效地降低光谱数据的冗余度,提高模型的运行效率。其中R′、(1/lgR)′、(1/R)′、(e^(R))′中对Ni、Fe、Cr、Cu、Pb敏感的特征波段个数分别至少减少了154、363、135、744和889个。(1/lgR)′、R′、R′、(1/R)′、R′光谱变换方法分别应用到Ni、Fe、Cr、Cu、Pb特征波段的组合运算中,得到的估测模型的精度优于其他微分变换方法;模型检验集的决定系数分别为0.913、0.906、0.872、0.912、0.876,均方根误差分别为0.743、0.095、2.588、1.541、1.453。本研究为利用遥感数据反演土壤重金属含量微分光谱变换方法的选择提供了科学的参考,为进一步实现土壤重金属含量的大面积高精度遥感监测提供新的思路。 展开更多
关键词 遥感 高光谱 土壤 光谱变换方法 重金属 改进离散粒子群 随机森林
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改进的可见光通信系统PTS峰均比抑制方法 被引量:2
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作者 方智敬 陈媛 王俊杰 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第7期2509-2514,共6页
针对非对称剪切正交频分复用(asymmetric-clipped orthogonal frequency division multiplexing,ACO-OFDM)可见光通信(visible light communication,VLC)系统中信号的高峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)问题,采用部分传输... 针对非对称剪切正交频分复用(asymmetric-clipped orthogonal frequency division multiplexing,ACO-OFDM)可见光通信(visible light communication,VLC)系统中信号的高峰均功率比(peak-to-average power ratio,PAPR)问题,采用部分传输序列(partial transmit sequence,PTS)方法,并结合二进制离散粒子群优化(discrete particle swarm optimization,DPSO)算法,提出一种改进的PTS峰均比抑制方法——DPSO-PTS方法。利用DPSO算法对加权的相位因子进行优化处理,选择最佳的相位因子组合来有效控制PAPR的范围,并对乘加权信息的子块进行求和,从而选择出最小PAPR对应的一组信号进行传输。仿真结果表明,在互补累计分布函数(complementary cumulative distribution function,CCDF)为10-4时,DPSO-PTS方法的系统PAPR降低了约4 dB,且相较于传统PTS方法,系统的复杂度和误码率(bit error rate,BER)性能也得到有效的改善。 展开更多
关键词 可见光通信 非对称剪切正交频分复用 峰均功率比 离散粒子群优化-部分传输序列方法
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免疫粒子群算法在修正高斯模型下的源强反演 被引量:1
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作者 万邦银 蒯念生 +2 位作者 何雄元 彭敏君 邓利民 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期132-138,共7页
为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(... 为提高危险气体泄漏溯源定位的科学性和实效性,确定危险气体泄漏位置和强度是事故应急响应的关键。首先,根据质量守恒定律,分析、改进近似高斯分布的气体羽流扩散幅度,修正高斯烟羽模型;然后,基于免疫浓度筛选机制作为主策略的免疫算法(IA),通过与粒子群算法(PSO)耦合,将混合免疫粒子群(PSO-IA)算法应用到源强反演中;最后,验证PSO-IA算法溯源定位效果。结果表明:与模式搜索法(PS)、遗传算法(GA)、PSO相比,修正高斯烟羽模型预测值误差均下降2%左右;混合PSO-IA算法相较PSO算法反演源强效果有明显提升,其算法定位误差为1.3 m,求解源强误差为0.8%,单次计算时间小于1 s,能实现快速、准确定位并估算源强度。 展开更多
关键词 免疫粒子群(PSO-IA)算法 修正高斯烟羽模型 源强反演 危险气体泄漏 求解精度
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