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基于Metropolis-SA算法的脑部磁共振血管造影图像分割 被引量:3
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作者 杨俊 郑曲波 +3 位作者 吴桂良 高兴旺 李洪亮 周寿军 《生物医学工程与临床》 CAS 2013年第2期113-118,共6页
目的利用三维Markov随机场(MRF)模型分割脑部磁共振血管造影(MRA)。方法 MRF的似然概率采用了瑞利分布和高斯混合分布函数,并利用最大期望(EM)算法精确估计出混合参数;先验概率采用Ising-MRF模型,并利用误差试探法估计出正则化参数。为... 目的利用三维Markov随机场(MRF)模型分割脑部磁共振血管造影(MRA)。方法 MRF的似然概率采用了瑞利分布和高斯混合分布函数,并利用最大期望(EM)算法精确估计出混合参数;先验概率采用Ising-MRF模型,并利用误差试探法估计出正则化参数。为避免利用迭代条件模式(ICM)进行图像分割时常陷入局部最优解,实验提出了基于Metropolis采样算法的模拟退火(SA)技术。结果实现了三维MRF的全局最优解,分割模型可分辨3个体素的细小血管。临床数据采用南方医院影像中心提供的患者TOF-MRA数据(1.5TGEMRIscanner),空间分辨率0.43mm×0.43mm×0.50mm;原始数据的像素空间大小为512×512×128;实际采用的空间大小和分辨率分别为256×256×64和0.80mm×0.80mm×1.20mm。实验对每一套临床数据采用SA、ICM、MSA算法分别进行分割比较,分割结果存在有限差异,采用15步迭代计算的时间消耗分别为1 029 s、463 s、560 s。结论实验通过三维仿真数据分割结果表明,Metropolis-SA迭代求解算法能够实现更低的全局误差,并且实际脑部MRA数据的分割与最大密度投影相比较,反映出较好效果。 展开更多
关键词 血管分割 磁共振血管造影 MARKOV随机场 metropolis算法 模拟退火
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联合Metropolis算法和MDL准则的密集多目标分辨算法 被引量:1
2
作者 李振兴 刘进忙 +2 位作者 周政 郭相科 李延磊 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第3期174-180,共7页
针对单脉冲雷达处理同一分辨单元内密集多目标回波时收敛较慢的问题,提出了一种将Metropolis算法和最小描述长度(MDL)准则相结合的密集多目标分辨算法.构建Metropolis算法中的更新函数和迭代规则,促使待估参数的不同马尔可夫链间的融合... 针对单脉冲雷达处理同一分辨单元内密集多目标回波时收敛较慢的问题,提出了一种将Metropolis算法和最小描述长度(MDL)准则相结合的密集多目标分辨算法.构建Metropolis算法中的更新函数和迭代规则,促使待估参数的不同马尔可夫链间的融合;根据融合判定规则选取抽样样本,估计出对应的目标参数;利用MDL准则实现密集目标的准确分辨.该算法不仅提升了收敛速度,而且具有较高的参数估计精度,提高了算法在多目标下的分辨性能.仿真结果验证了所提算法的有效性和可行性. 展开更多
关键词 密集多目标 分辨算法 metropolis算法 MDL 准则 马尔可夫链
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一种基于Metropolis准则遗传算法的多边多议题协商 被引量:4
3
作者 李剑 景博 杨义先 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第5期1037-1040,共4页
为了使得基于智能体电子商务中协商智能体最大限度地达到协商的满意解,甚至最优解,并且提高协商的效率,提出将基于Metropolis准则的遗传算法应用于基于智能体电子商务的多边多议题同时出价的协商当中.经过1000次的实验数据表明,简单遗... 为了使得基于智能体电子商务中协商智能体最大限度地达到协商的满意解,甚至最优解,并且提高协商的效率,提出将基于Metropolis准则的遗传算法应用于基于智能体电子商务的多边多议题同时出价的协商当中.经过1000次的实验数据表明,简单遗传算法平均需要155次才能达到协商的最优解,而基于Metropolis准则的遗传算法平均需要76次就达到协商的最优解.这个结果表明,基于Metropolis准则的遗传算法可以使得多边多议题协商中的智能体高效达到协商的最优解. 展开更多
关键词 电子商务 多边多议题协商 遗传算法 metropolis准则
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基于量子退火Metropolis-Hastings算法的叠前随机反演 被引量:13
4
作者 张广智 赵晨 +3 位作者 涂奇催 刘江 张佳佳 裴忠林 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2018年第1期153-160,共8页
传统的Metropolis-Hastings(MH)算法是一种常见的随机反演方法,可以得到大量来自于后验分布的样本,从而得到更可靠的参数估计和反演结果的不确定性信息,但对于较为复杂的参数空间,MH算法往往不能对其充分搜索。为此,针对该问题提出了基... 传统的Metropolis-Hastings(MH)算法是一种常见的随机反演方法,可以得到大量来自于后验分布的样本,从而得到更可靠的参数估计和反演结果的不确定性信息,但对于较为复杂的参数空间,MH算法往往不能对其充分搜索。为此,针对该问题提出了基于量子退火MH算法的叠前随机反演方法,主要通过调节算法的接受概率提高算法的计算效率和稳定性。模型试算与实际数据反演结果表明,相较于传统的MH算法,该方法具有更高的收敛效率。 展开更多
关键词 地震随机反演 叠前地震反演 量子退火 MH算法
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基于多点Metropolis的子集模拟方法 被引量:3
5
作者 薛国峰 王伟 赵威 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第S1期120-125,共6页
本文将多点Metropolis(Multiple-Try Metropolis,MTM)算法应用到子集模拟法中,用MTM算法取代Metropolis-Hasting(M-H)算法来模拟中间失效事件,进而提高子集模拟法的效率.论文给出了基于MTM算法的子集模拟法的具体步骤,并采用算例对所提... 本文将多点Metropolis(Multiple-Try Metropolis,MTM)算法应用到子集模拟法中,用MTM算法取代Metropolis-Hasting(M-H)算法来模拟中间失效事件,进而提高子集模拟法的效率.论文给出了基于MTM算法的子集模拟法的具体步骤,并采用算例对所提方法进行了验证,结果表明基于MTM的子集模拟法可以达到和经典子集模拟法相同的效果,并且效率远高于直接蒙特卡罗方法,在进行可靠性分析时可作为一个选择. 展开更多
关键词 子集模拟 M-H算法 多点metropolis 结构可靠性
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Ant-cycle based on Metropolis rules for the traveling salesman problem
6
作者 龚劬 《Journal of Chongqing University》 CAS 2005年第4期229-232,共4页
In this paper, recent developments of some heuristic algorithms were discussed. The focus was laid on the improvements of ant-cycle (AC) algorithm based on the analysis of the performances of simulated annealing (SA) ... In this paper, recent developments of some heuristic algorithms were discussed. The focus was laid on the improvements of ant-cycle (AC) algorithm based on the analysis of the performances of simulated annealing (SA) and AC for the traveling salesman problem (TSP). The Metropolis rules in SA were applied to AC and turned out an improved AC. The computational results obtained from the case study indicated that the improved AC algorithm has advantages over the sheer SA or unmixed AC. 展开更多
关键词 heuristics algorithm simulate annealing algorithm metropolis rules ant colony algorithm ant-cycle algorithm traveling salesman problem (TSP)
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Monte-Carlo法模拟二维Ising模型——Metropolis、Swendsen-Wang与Wolff算法的对比 被引量:2
7
作者 徐琳 陈雨泽 刘家昊 《大学物理》 2022年第1期79-83,共5页
Ising模型是一种应用广泛的磁自旋相互作用模型,其二维情况严格求解极为复杂,实际应用中通常利用Wolff算法进行模拟.Wolff算法目前被认为是最好的聚类翻转Monte-Carlo算法.Metropolis和Swendsen-Wang算法同Wolff算法类似,理论上也适用于... Ising模型是一种应用广泛的磁自旋相互作用模型,其二维情况严格求解极为复杂,实际应用中通常利用Wolff算法进行模拟.Wolff算法目前被认为是最好的聚类翻转Monte-Carlo算法.Metropolis和Swendsen-Wang算法同Wolff算法类似,理论上也适用于Ising模型的模拟,却未有文章将三者系统对比来说明Wolff算法的优越性,本科课程对于Monte-Carlo算法的介绍也较少.本文分别利用三种算法模拟了二维Ising模型,介绍了其算法原理、参数选择及实现方式,分析对比了三种算法的模拟效果和适用范围,从而总结说明在二维Ising模型的模拟中Wolff算法效果更好的原因. 展开更多
关键词 二维ISING模型 MONTE-CARLO法 metropolis算法 Wolff算法 Swendsen-Wang算法
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基于WLS-AUKF混合算法的主动配电网联合状态估计
8
作者 满延露 刘敏 《电子科技》 2025年第2期93-102,共10页
响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波... 响应负载和分布式能源的随机性和波动性、相量测量单元(Phasor Measurement Unit,PMU)配置的经济性需求对配电网状态估计提出了更高要求。文中提出了考虑PMU配置优化的加权最小二乘法(Weighted Least Squares,WLS)-自适应无迹卡尔曼滤波(Adaptive Untraced Kalman Filtering,AUKF)的主动配电网联合状态估计。通过改进粒子群优化算法(Metropolis-Hastings Crossover Particle Swarm Optimization,MHCPSO)实现PMU优化配置,再结合WLS和AUKF提出联合状态估计。联合方式是WLS为AUKF馈送稳健的量测数据,AUKF为WLS提供先验预测值并补充量测冗余。仿真结果表明,在相同PMU数量下,MHCPSO算法比遗传粒子群算法(Genetic Algorithm Particle Swarm Optimization,GAPSO)估计精度更高。在相同状态估计误差情况下,MHCPSO算法配置的PMU数量比GAPSO算法可最多减少4个。在光伏(Photovoltaic,PV)/电动汽车(Electric Vehicles,EV)并网无序充放电和某一时刻负荷突变情况下,WLS-AUKF算法均体现出了比UKF(Untraced Kalman Filtering)算法更好的估计性能。在PMU配置优化、PV/VE并网以及负荷突变3个场景中体现出了WLS-AUKF状态估计的高精度、经济性、抗差性和稳健性。 展开更多
关键词 主动配电网 联合状态估计 加权最小二乘法 自适应无迹卡尔曼滤波 PMU优化配置 改进粒子群算法 两点交叉法 metropolis-Hastings算法 遗传粒子群算法
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求解燃气轮机制造车间调度的混合和声搜索算法
9
作者 李明辉 石宇强 +1 位作者 石小秋 李佳 《工业工程》 2024年第3期106-113,共8页
燃气轮机生产属于典型的离散型制造,其多品种小批量的生产特点给车间作业调度带来挑战,导致企业生产效率低下,不能满足产品交货期。因和声搜索算法结构简单易操作,常用于解决此类作业车间调度问题。然而传统和声搜索算法收敛速度较慢,... 燃气轮机生产属于典型的离散型制造,其多品种小批量的生产特点给车间作业调度带来挑战,导致企业生产效率低下,不能满足产品交货期。因和声搜索算法结构简单易操作,常用于解决此类作业车间调度问题。然而传统和声搜索算法收敛速度较慢,易陷入局部最优。本文构建以最小化最大完工时间为目标的燃气轮机制造车间调度数学模型,提出一种离散型改进多种群混合和声搜索算法进行求解。结合和声搜索算法与变邻域搜索算法的优点,采用基于工序的编码方式进行编码,在种群更新部分引入模拟退火的Metropolis接受准则,提高种群多样性;提出自适应的记忆库保留概率和音调调节率来调节参数,以提高算法的全局寻优能力;加入变邻域搜索以提高算法的收敛速度。通过性能测试及实例验证表明,相较于已有算法,所提算法具有更好的性能。 展开更多
关键词 燃气轮机制造车间调度 和声搜索算法(HS) 变邻域搜索(VNS) metropolis准则
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泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断 被引量:4
10
作者 赵远英 徐登可 冉庆 《应用数学》 CSCD 北大核心 2021年第2期253-261,共9页
本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯... 本文研究泊松逆高斯回归模型的贝叶斯统计推断.基于应用Gibbs抽样,Metropolis-Hastings算法以及Multiple-Try Metropolis算法等MCMC统计方法计算模型未知参数和潜变量的联合贝叶斯估计,并引入两个拟合优度统计量来评价提出的泊松逆高斯回归模型的合理性.若干模拟研究与一个实证分析说明方法的可行性. 展开更多
关键词 贝叶斯估计 GIBBS抽样 拟合优度统计量 metropolis-Hastings算法 multiple-try metropolis算法 泊松逆高斯回归模型
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基于MCMC法的非饱和土渗流参数随机反分析 被引量:21
11
作者 左自波 张璐璐 +2 位作者 程演 王建华 何晔 《岩土力学》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期2393-2400,共8页
基于贝叶斯理论,以马尔可夫链蒙特卡罗方法(Markov chain Monte Carlo Simulation,MCMC法)的自适应差分演化Metropolis算法为参数后验分布抽样计算方法,建立利用时变测试数据的参数随机反分析及模型预测方法。以香港东涌某天然坡地降雨... 基于贝叶斯理论,以马尔可夫链蒙特卡罗方法(Markov chain Monte Carlo Simulation,MCMC法)的自适应差分演化Metropolis算法为参数后验分布抽样计算方法,建立利用时变测试数据的参数随机反分析及模型预测方法。以香港东涌某天然坡地降雨入渗测试为算例,采用自适应差分演化Metropolis算法对时变降雨条件下非饱和土一维渗流模型参数进行随机反分析,研究参数后验分布的统计特性,并分别对校准期和验证期内模型预测孔压和实测值进行比较。研究结果表明,DREAM算法得到的各随机变量后验分布标准差较先验分布均显著减小;经过实测孔压数据的校准,模型计算精度很高,校准期内95%总置信区间的覆盖率达到0.964;验证期第2~4个阶段95%总置信区间的覆盖率分别为0.52、0.79和0.79,模型预测结果与实测值吻合程度较高。 展开更多
关键词 非饱和土 渗流 蒙特卡罗方法 metropolis算法 反分析
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利用MCMC方法估算地震参数 被引量:30
12
作者 张广智 王丹阳 印兴耀 《石油地球物理勘探》 EI CSCD 北大核心 2011年第4期605-609,667+496-497,共5页
本文介绍了用MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法估计地震参数的基本原理及应用。首先利用MCMC方法生成马尔可夫链,然后对链进行统计分析,得到未知参数的估计值。在运用Metropolis-Hastings算法生成马尔可夫链时,可随着迭代次数的增加逐渐减... 本文介绍了用MCMC(马尔可夫链蒙特卡洛)方法估计地震参数的基本原理及应用。首先利用MCMC方法生成马尔可夫链,然后对链进行统计分析,得到未知参数的估计值。在运用Metropolis-Hastings算法生成马尔可夫链时,可随着迭代次数的增加逐渐减小其游走的步长,以确保迭代初期较早收敛到真值附近,迭代后期在真值附近能得到精度较高的估计值。模型试算结果表明:反演结果与理论模型基本吻合,实际资料的应用效果也证明了算法的有效性。 展开更多
关键词 非线性反演 马尔可夫链蒙特卡洛方法 metropolis—Hastings算法
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基于模拟退火遗传算法的土地利用变化驱动力研究 被引量:9
13
作者 位欣 刘耀林 姚鹏 《中国土地科学》 CSSCI 北大核心 2008年第7期34-37,共4页
研究目的:解决目前驱动力分析中多元统计方法存在的多义性和局限性。研究方法:采用模拟退火遗传算法,在传统的遗传算法中引人Metropolis接受准则,并以PRESS值的大小作为判断变量组合优劣性的指标。研究结果:模拟退火遗传算法所计算的PR... 研究目的:解决目前驱动力分析中多元统计方法存在的多义性和局限性。研究方法:采用模拟退火遗传算法,在传统的遗传算法中引人Metropolis接受准则,并以PRESS值的大小作为判断变量组合优劣性的指标。研究结果:模拟退火遗传算法所计算的PRESS值最小,典型相关分析的结果最大。研究结论:模拟退火遗传算法搜索出的变量组合具有更完备的目标变量表达性,是一种较实用的变量筛选方法。 展开更多
关键词 土地利用 模拟退火算法 遗传算法 metropolis准则 多变量筛选
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基于贝叶斯推理的标准k-ε湍流模型参数识别 被引量:8
14
作者 朱嵩 刘国华 +2 位作者 毛欣炜 程伟平 黄跃飞 《四川大学学报(工程科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第4期78-82,共5页
为了降低湍流模型湍流参数不确定性给工程湍流问题求解带来数值误差,以后台阶流动为例研究了适用范围很广的k-ε湍流模型的参数识别问题。针对模型和实验数据的不确定性而采用了贝叶斯概率反演方法,该方法集成了有限单元法的正向计算和M... 为了降低湍流模型湍流参数不确定性给工程湍流问题求解带来数值误差,以后台阶流动为例研究了适用范围很广的k-ε湍流模型的参数识别问题。针对模型和实验数据的不确定性而采用了贝叶斯概率反演方法,该方法集成了有限单元法的正向计算和Metropolis-Hastings抽样算法的反向计算,从而给出在流速测量值已知的条件下标准k-ε湍流模型参数的后验概率分布。算例计算表明,采用参数识别后的参数值进行计算比传统推荐值有效地降低了数值误差。 展开更多
关键词 标准k-ε湍流模型 参数识别 metropolis-Hastings算法 贝叶斯推理 反问题
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改进GA优化BP神经网络的短时交通流预测 被引量:36
15
作者 卢建中 程浩 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期127-131,共5页
为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Me... 为了提高BP神经网络预测模型对短时交通流的预测准确性,文章提出了一种基于改进遗传算法优化BP神经网络的短时交通流预测方法。由于模拟退火算法具有较强的局部搜索能力,能够在搜索过程中避免陷入局部最优解,因此引入模拟退火算法中的Metropolis接受准则来增加遗传算法的局部搜索能力,避免了遗传算法过早收敛和陷入局部最优解。通过改进的遗传算法优化BP神经网络的权值和阈值,然后训练BP神经网络预测模型以求得最优解。仿真结果表明,该方法对短时交通流预测具有较好的预测精确性。 展开更多
关键词 交通流预测 BP神经网络 遗传算法 模拟退火算法 metropolis接受准则
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新遗传粒子滤波的红外弱小目标跟踪与检测 被引量:20
16
作者 李翠芸 姬红兵 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期619-623,644,共6页
针对传统粒子滤波器的粒子退化和贫乏问题,提出基于进化思想的新遗传粒子滤波算法.将算术相加,快速Metropolis-Hastings移动作为遗传算法的交叉和变异算子,与赌轮选择一起作为粒子滤波重采样的一类方法.将新遗传粒子滤波用于红外弱小目... 针对传统粒子滤波器的粒子退化和贫乏问题,提出基于进化思想的新遗传粒子滤波算法.将算术相加,快速Metropolis-Hastings移动作为遗传算法的交叉和变异算子,与赌轮选择一起作为粒子滤波重采样的一类方法.将新遗传粒子滤波用于红外弱小目标的跟踪与检测,利用目标的幅度特性和运动特性,进行多帧图像滤波输出的似然比假设检验,来判断目标是否存在.仿真实验结果表明,基于快速Metropolis-Hastings变异的遗传重采样方法可以快速提高粒子的多样性,避免粒子退化;所提出的检测方法在虚警率为10-3,信噪比为2.0时,检测概率可以达到98.5%,检测性能明显优于传统重采样粒子滤波算法. 展开更多
关键词 粒子滤波 快速metropolis—Hastings 遗传算法 红外弱小目标 跟踪与检测
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基于贝叶斯网络的客户流失分析 被引量:14
17
作者 郭明 郑惠莉 卢毓伟 《南京邮电学院学报(自然科学版)》 EI 2005年第5期79-83,共5页
随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失... 随着电信市场竞争加剧,客户流失现象成为电信运营商关注的问题。文中基于数据挖掘手段,采用贝叶斯网络分类器,进行电信客户流失分析。在贝叶斯网络构造过程中,结合采用K2和MC-MC算法构建网络。根据贝叶斯网络的拓扑结构,筛选出客户流失相关的显著指标;由条件概率表确定客户的流失规则,进而确定高流失的客户群。考虑分类的误判损失函数,给出不同分类临界值下,贝叶斯网络模型的分类效果。与其它分类算法相比,比如决策树和人工神经网络,在客户流失率很低的情况下,该算法不需要进行“过量抽样”。 展开更多
关键词 贝叶斯网络 客户流失分析 metropolis-Hasting算法 K2算法 数据挖掘
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模拟退火算法及其在求解TSP中的应用 被引量:9
18
作者 张建航 李国 《现代电子技术》 2006年第22期157-158,共2页
TSP是组合优化中著名的NP hard问题,模拟退火算法是解决TSP的有效方法之一。介绍和描述模拟退火算法原理和Metropolis算法的过程,并应用模拟退火算法对TSP进行研究,给出解决TSP的一种比较精确的算法,比较好地解决了NP hard问题中TSP,同... TSP是组合优化中著名的NP hard问题,模拟退火算法是解决TSP的有效方法之一。介绍和描述模拟退火算法原理和Metropolis算法的过程,并应用模拟退火算法对TSP进行研究,给出解决TSP的一种比较精确的算法,比较好地解决了NP hard问题中TSP,同时为计算机编程提供了编程思路。 展开更多
关键词 模拟退火算法 metropolis采样算法 TSP
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一种新的贝叶斯调制分类算法 被引量:4
19
作者 柳征 王明阳 +1 位作者 姜文利 周一宇 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2006年第7期1233-1237,共5页
提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的数字调制分类方法。针对存在未知残留载波相位和频率时贝叶斯分类难以实现的问题,采用Metropolis-Hastings(M-H)算法估计边缘似然概率密度,从而在分类性能上保持了贝叶斯分类的理论最优性和稳... 提出了一种基于马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC)的数字调制分类方法。针对存在未知残留载波相位和频率时贝叶斯分类难以实现的问题,采用Metropolis-Hastings(M-H)算法估计边缘似然概率密度,从而在分类性能上保持了贝叶斯分类的理论最优性和稳健性。利用对比实验验证了方法的性能。 展开更多
关键词 马尔可夫链蒙特卡罗(MCMC) 调制分类 贝叶斯分类器 metropolis-Hastings(M-H)算法 边缘似然函数
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基于改进QPSO-NN的冗余机械臂逆运动学算法 被引量:6
20
作者 张云峰 马振书 +1 位作者 孙华刚 陆继山 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2016年第3期43-47,共5页
针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metr... 针对某种冗余机械臂逆运动学求解的问题,提出了一种基于改进量子粒子群神经网络的求解算法。以冗余机械臂末端位姿为输入,经神经网络求得其逆解;针对神经网络输出结果误差较大的问题,把神经网络求初值加入初始化的粒子群中,通过基于Metropolis准则改进量子粒子群算法,避免了量子粒子群算法的早熟现象;以关节坐标经正向运动学求得的末端位姿和期望位姿的误差为适应度函数,对机械臂关节坐标迭代寻优。仿真结果表明该方法结合了神经网络算法的快速性和改进量子粒子群算法的精确性,满足求冗余机械臂逆运动学问题的速度和精度要求。 展开更多
关键词 冗余机械臂 逆运动学 神经网络 量子粒子群 metropolis算法
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