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基于改进PSO算法的磁浮列车PID控制器参数优化 被引量:18
1
作者 刘东 冯全源 蒋启龙 《西南交通大学学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第3期405-410,共6页
为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的... 为减小磁浮列车气隙控制中非线性的影响,将粒子群优化(PSO)算法用于磁浮列车控制器参数优化,并在线性递减权重粒子群算法的基础上,提出了一种改进的粒子群优化算法.算法采用了邻域结构、停滞检测以及对全局最佳粒子的微扰,以改善算法的优化速度和收敛性.仿真和实验结果表明,将改进算法获得的优化参数用于磁浮列车的比例积分微分(PID)控制器,比原有PID控制器的输出超调减小45%. 展开更多
关键词 粒子群优化(pso)算法 停滞检测 磁浮列车 PID控制器
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改进粒子群优化(MPSO)算法在动态配水中的应用 被引量:6
2
作者 罗志平 周新志 王标 《中国农村水利水电》 北大核心 2007年第6期43-45,48,共4页
基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对... 基于在水资源不充足的情况下,对都江堰灌区六大干渠水资源的合理分配,使农业效益达到最大。首先建立灌区优化配水模型,并将粒子群优化算法(PSO)及其改进的算法应用于该模型。分别对标准PSO、两种改进PSO(MPSO)算法与遗传算法进行仿真对比,结果显示采用PSO算法及其MPSO在农业经济效益上可获得更好的寻优效果,提高了水资源的利用率。 展开更多
关键词 都江堰灌区 农业效益 配水模型 粒子群优化算法(pso) 改进pso(Mpso)
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阴影遮挡条件下光伏阵列建模及PSO优化控制算法的研究 被引量:1
3
作者 王光清 高显斌 党佳奇 《延安大学学报(自然科学版)》 2022年第1期110-114,共5页
基于现有五参数模型构建了阴影条件下的光伏阵列多峰输出特性模型,该模型能够仿真阴影条件下光伏阵列的I-U性能曲线。在此多峰模型基础上,搭建了MPPT控制模型,利用优化后的PSO算法实现多峰情况下的最大功率点追踪,并与原始PSO算法进行对... 基于现有五参数模型构建了阴影条件下的光伏阵列多峰输出特性模型,该模型能够仿真阴影条件下光伏阵列的I-U性能曲线。在此多峰模型基础上,搭建了MPPT控制模型,利用优化后的PSO算法实现多峰情况下的最大功率点追踪,并与原始PSO算法进行对比,仿真结果表明该算法能够快速且准确的追踪到多峰下的最大值。 展开更多
关键词 光伏阵列模型 pso算法优化 MPPT控制
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粒子群优化算法在MEMS压力传感器电桥电阻计算与零偏补偿中的应用
4
作者 王帆 王津津 +1 位作者 王伟忠 杨拥军 《微纳电子技术》 CAS 2024年第8期142-149,共8页
采用粒子群优化(PSO)算法对微机电系统(MEMS)压力传感器电桥电阻进行了优化设计和验证。基于PSO算法的基本原理,建立电桥参数模型,充分利用冗余的测量数据配置优化条件,通过迭代运算得到了传感器惠斯通电桥电阻数值解,并将其作为零偏补... 采用粒子群优化(PSO)算法对微机电系统(MEMS)压力传感器电桥电阻进行了优化设计和验证。基于PSO算法的基本原理,建立电桥参数模型,充分利用冗余的测量数据配置优化条件,通过迭代运算得到了传感器惠斯通电桥电阻数值解,并将其作为零偏补偿的依据。然后根据计算和测试结果进行了零偏补偿,对补偿后结果进行了验证。结果表明,计算输出零偏值与实测输出零偏值之间的相对误差<1%;补偿后传感器的零偏值控制在0.5mV以内,实测零偏满量程误差≤0.1%。研究证明采用该算法模型可有效计算出MEMS压力传感器的电桥电阻参数,基于其计算结果的补偿方案可提升传感器电桥精度。 展开更多
关键词 压力传感器 惠斯通电桥 微机电系统(MEMS) 粒子群优化(pso)算法 零偏补偿
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基于改进PSO算法优化RF MEMS功分器设计 被引量:1
5
作者 回海生 刘建霞 梁军 《微纳电子技术》 北大核心 2017年第4期254-260,272,共8页
为了实现对射频微电子机械系统(MEMS)波段威尔金森功分器电路的精确设计和优化,使达到的设计目标满足性能要求,采用先进设计系统(ADS)软件对工作频带为32~36 GHz的RF MEMS功分器进行了建模仿真,并得到初始的电路设计参数。通过使用结合... 为了实现对射频微电子机械系统(MEMS)波段威尔金森功分器电路的精确设计和优化,使达到的设计目标满足性能要求,采用先进设计系统(ADS)软件对工作频带为32~36 GHz的RF MEMS功分器进行了建模仿真,并得到初始的电路设计参数。通过使用结合柯西变异的改进的粒子群优化(PSO)算法对RF MEMS功分器的初始电路设计参数进行优化,采用矩阵实验室(MATLAB)软件和高频结构仿真器(HFSS)软件进行联合仿真实现优化过程,最终得到满足设计目标的RF MEMS功分器的性能曲线,以及对应的功分器优化后的电路设计参数。结果表明,优化后的RF MEMS功分器回波损耗比设计目标优化了2.5 dB,插入损耗优化了0.3 dB,隔离度达到了-20 dB的设计要求。最终通过仿真验证了改进的PSO算法能够快速有效地对RF MEMS功分器的电路参数进行优化达到RF MEMS功分器设计的性能要求。 展开更多
关键词 粒子群优化(pso)算法 射频微电子机械系统(RF MEMS) 功分器 先进设计系统(ADS) 高频结构仿真器(HFSS)
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基于改进PSO-ELM的坑湖水质预测与评价
6
作者 石秀峰 王进 +3 位作者 揣新 王绍平 罗长海 岳正波 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第2期145-150,共6页
采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(par... 采矿行业产生的尾矿水具有较高的金属离子和硫酸盐质量浓度,同时具有酸化的风险,对尾矿水水质的预测和评价有利于保障尾矿水资源循环利用和可持续发展。文章将线性原始数据通过滑动窗口处理转化为模型的输入矩阵,利用粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)对极限学习机(extreme learning machine,ELM)进行改进,提出一种基于PSO-ELM的水质预测模型,以安徽马鞍山某矿区坑湖为对象,使用不同网络模型对水质参数进行预测。结果表明,改进后的PSO-ELM模型较BP(back propagation)神经网络、传统ELM具有更高的预测精度,决定系数达到82%,均方误差仅为0.04,并且具有更快的计算和收敛速度。将训练集数据与预测数据相结合,采用Spearman秩相关系数法评价水质稳定性,结果表明pH值和主要无机盐离子质量浓度较为稳定,无明显变化趋势,满足生态和生产需求。 展开更多
关键词 水质监测 滑动窗口 粒子群优化算法(pso) 极限学习机(ELM) 水质评价
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基于PSO的支持向量机改进算法研究 被引量:2
7
作者 邱宁佳 贺金彪 +1 位作者 赵建平 李岩芳 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2019年第3期120-127,共8页
提出一种改进的PSO-SVM算法。首先在文本预处理时,针对互信息方法存在的低频特征词倚重,忽略了高频特征词的不足之处,引入了权重因子、类内和类间离散因子进行属性约简;然后基于支持向量机分类模型,以不同核函数相结合构造混合核函数,... 提出一种改进的PSO-SVM算法。首先在文本预处理时,针对互信息方法存在的低频特征词倚重,忽略了高频特征词的不足之处,引入了权重因子、类内和类间离散因子进行属性约简;然后基于支持向量机分类模型,以不同核函数相结合构造混合核函数,利用粒子群优化算法(PSO优化算法)迭代寻找全局最优参数组合,并以此参数构造混合核函数结合哈夫曼最优二叉树生成分类器。使用经典数据集对PSO-SVM算法进行性能分析,实验表明改进后的算法可以有效地减少冗余属性,降低计算复杂度并具有更高的准确率和召回率。 展开更多
关键词 支持向量机 互信息 属性简约 pso优化算法 权值优化
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基于PSO算法的FCMAC控制器及其在主汽温控制中的应用
8
作者 程启明 王勇浩 《动力工程》 CSCD 北大核心 2007年第3期349-352,380,共5页
模糊CMAC神经控制器能反映人脑认知的模糊性和连续性,它采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用CMAC神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使它具有自适应和学习能力。文中讨论了这种控制器参数的PSO学习算法,对电厂锅炉主... 模糊CMAC神经控制器能反映人脑认知的模糊性和连续性,它采用高斯函数作为模糊隶属函数,利用CMAC神经网络实现模糊推理,并可对隶属函数进行实时调整,从而使它具有自适应和学习能力。文中讨论了这种控制器参数的PSO学习算法,对电厂锅炉主蒸汽温度控制的仿真表明了FCMAC控制器及其PSO学习算法的可行性和有效性。 展开更多
关键词 自动控制技术 锅炉 主汽温 模糊CMAC神经网络 pso优化算法
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基于PSO优化的支持向量机在软土路基沉降数据处理中的应用
9
作者 王江荣 任泰明 +1 位作者 赵睿 袁维红 《工程质量》 2016年第12期26-29,共4页
软土路基沉降预测是一个少样本、非线性、高维数据处理问题,支持向量机能够较好地解决这类问题。为了克服该理论方法在实际应用中存在惩罚因子C和核函数参数σ选取不当导致模型预测精度不高的问题,采用粒子群优化算法PSO对模型参数C和... 软土路基沉降预测是一个少样本、非线性、高维数据处理问题,支持向量机能够较好地解决这类问题。为了克服该理论方法在实际应用中存在惩罚因子C和核函数参数σ选取不当导致模型预测精度不高的问题,采用粒子群优化算法PSO对模型参数C和σ进行优化。工程实例表明经PSO优化的支持向量机具有较高的精确度,预测效果优于非PSO优化的支持向量机,也优于GRNN网络和BP神经网络的预测结果,值得工程技术人员借鉴。 展开更多
关键词 软土路基沉降 支持向量机 pso优化算法 沉降预测
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非垂直拍摄获取细叶作物覆盖度优化算法研究 被引量:4
10
作者 张慧 伍萍辉 +3 位作者 张馨 孙铁军 薛绪掌 郑文刚 《灌溉排水学报》 CSCD 北大核心 2019年第9期55-62,共8页
【目的】探究非垂直拍摄获取细叶作物覆盖度优化算法以及非垂直拍摄对作物覆盖度计算结果的影响。【方法】在北京市小汤山基地草业研究中心露天环境下,以青绿薹草、结缕草为试验对象,获取45°、60°、90°(与地面夹角)3种... 【目的】探究非垂直拍摄获取细叶作物覆盖度优化算法以及非垂直拍摄对作物覆盖度计算结果的影响。【方法】在北京市小汤山基地草业研究中心露天环境下,以青绿薹草、结缕草为试验对象,获取45°、60°、90°(与地面夹角)3种拍摄角度下的图像,采用基于自适应权重粒子群改进K-means的图像分割方法,分析不同拍摄角度对青绿薹草覆盖度测量精度的影响,研究非垂直拍摄与垂直角度下覆盖度的关系曲线。首先将草RGB图像转化成HSV颜色空间,在HSV颜色空间利用自适应权重PSO算法向全局像素解的子空间搜寻,通过迭代搜寻到全局最优解,确定最佳初始聚类中心;其次利用K-means算法对不同角度图像像素进行聚类划分,从而得到草冠层区域分割结果,最后采用形态学滤波方法对分割结果进行优化。【结果】垂直拍摄时,传统K-means算法计算的2个品种的覆盖度总体相对误差分别为32.89%和34.37%,而本文算法下2个品种总体相对误差分别为11.23%和15.85%。相比于K-means算法,本文算法环境适应性好,算法精度高。非垂直拍摄条件下,本文算法能够克服多角度拍摄导致图像色彩分布不均匀的问题,有效分割出草冠层区域,90°覆盖度估测值与真实值平均误差为3.27%,60°二者平均误差为4.61%,45°平均误差为5.70%,随着拍摄角度的减小,平均误差略有增大,但均小于6%。非垂直角度下计算的覆盖度与垂直角度覆盖度呈显著地线性关系。【结论】采用本文方法可以提高非垂直拍摄获取作物覆盖度的精度。 展开更多
关键词 图像分割 K-MEANS算法 pso优化算法 多角度 作物覆盖度
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基于启发式PSO算法的新能源电池组串联充放电均衡优化
11
作者 王莎莎 罗留祥 《通信电源技术》 2023年第18期110-112,共3页
由于新能源电池串联成组后会出现性能参数上的差异,导致电池组能量利用率较低,提出基于启发式粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的新能源电池组串联充放电均衡优化。构建以电池组内单体电池实际可充入电量一致为目标的... 由于新能源电池串联成组后会出现性能参数上的差异,导致电池组能量利用率较低,提出基于启发式粒子群优化(Particle Swarm Optimization,PSO)算法的新能源电池组串联充放电均衡优化。构建以电池组内单体电池实际可充入电量一致为目标的均衡优化模型,以最劣粒子排斥作用为启发式规则应用于PSO算法,得到最佳新能源电池组串联充放电均衡优化方案。实验表明,设计方法优化电池组充放电均衡后,较优化前电池可充入与放出的容量有所增加,证实该方法可提高新能源电池组能量利用率。 展开更多
关键词 启发式粒子群优化(pso)算法 新能源电池组 串联 充放电 均衡优化
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基于PSO优化改进的Snake模型煤矿环境目标检测 被引量:6
12
作者 钱建生 厉丹 《煤炭学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期1949-1954,共6页
针对Snake模型寻优过程中抗噪能力差、不能向凹处收敛等问题,提出适合煤矿等复杂环境的目标轮廓检测新算法。算法对Snake模型进行改进,使其自动分配蛇点,具有拓扑自适应性,并将粗收敛结果作为粒子群算法的初始轮廓。同时针对粒子群优化... 针对Snake模型寻优过程中抗噪能力差、不能向凹处收敛等问题,提出适合煤矿等复杂环境的目标轮廓检测新算法。算法对Snake模型进行改进,使其自动分配蛇点,具有拓扑自适应性,并将粗收敛结果作为粒子群算法的初始轮廓。同时针对粒子群优化过程中易丧失群体多样性和易收敛于局部极值的问题结合遗传算法中育种和变异思想改进,淘汰适应度低的粒子,增加了相邻粒子间约束,通过自适应惯性权重非线性调整方法提高收敛精度。实验中将单峰、多峰测试函数和图像仿真与传统方法进行对比,证实了改进算法的有效性,在照度低、分辨率差的井下视频目标检测中有良好的应用前景。 展开更多
关键词 粒子群优化算法(pso) SNAKE模型 煤矿 目标轮廓 遗传算法
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基于PSO的级联马赫-曾德尔型光滤波器优化设计 被引量:2
13
作者 邹喜华 潘炜 +3 位作者 罗斌 张伟利 王梦遥 秦张淼 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第2期216-219,共4页
首次应用连续和离散版本的粒子群优化算法(PSO),实现级联马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型光滤波器中关键结构参数(耦合角和相移因子)对理想系数的逼近,完成光滤波器的优化设计.结果表明:三级级联MZI型滤波器输出响应与理想响应之间的误差控制... 首次应用连续和离散版本的粒子群优化算法(PSO),实现级联马赫-曾德尔干涉仪(MZI)型光滤波器中关键结构参数(耦合角和相移因子)对理想系数的逼近,完成光滤波器的优化设计.结果表明:三级级联MZI型滤波器输出响应与理想响应之间的误差控制在10-5量级内;同时与遗传算法(GA)设计方案相比,PSO方案具备计算时间少、逼近适应度好、滤波消光比高的特点. 展开更多
关键词 光滤波器 马赫-曾德尔干涉仪(MZI) 粒子群优化算法(pso) 遗传算法(GA)
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两群替代微粒群优化算法及其应用 被引量:2
14
作者 陈国初 俞金寿 郭伟 《华东理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期787-791,共5页
提出一种两群替代微粒群优化算法(TSSPSO),并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经... 提出一种两群替代微粒群优化算法(TSSPSO),并对算法参数进行分析和对算法方程进行修正。该方法将微粒分成飞行方向不同的两分群,其中一分群微粒朝着最优微粒飞行,另一分群微粒朝着相反方向飞行;飞行时,每一微粒不仅受到微粒本身飞行经验和本分群最优微粒的影响,还受到全群最优微粒的影响。搜索时,每一次迭代均以一定的替代率用一分群中若干优势微粒取代另一分群中相同数目的劣势微粒。对4种常用函数的优化问题进行测试并进行比较,结果表明:两群替代微粒群优化算法比基本微粒群优化算法更容易找到全局最优解,优化效率和优化性能明显提高。将两群替代微粒群优化算法用于常压塔汽油干点软测量,建立基于两群替代微粒群优化算法的汽油干点神经网络软测量模型,通过与实际工业数据的比较,表明基于两群替代微粒群神经网络的软测量模型精度高、性能好。 展开更多
关键词 微粒群优化算法(pso) 两群替代微粒群优化算法(TSSpso) 优化 汽油干点 软测量
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基于PSO-SVM算法的输电线路覆冰舞动预测模型 被引量:9
15
作者 邹红波 宋家乐 +3 位作者 刘媛 段治丰 张馨煜 宋璐 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2023年第3期280-286,共7页
输电线路舞动往往会导致金具磨损、闪络、断线等电力事故,对电力系统的安全具有很大的负面影响。利用ANSYS软件模拟不同档距、风速等状态下覆冰四分裂导线在平均风与脉动风作用下的动态响应,进而根据模拟获得的数据集和PSO-SVM(particle... 输电线路舞动往往会导致金具磨损、闪络、断线等电力事故,对电力系统的安全具有很大的负面影响。利用ANSYS软件模拟不同档距、风速等状态下覆冰四分裂导线在平均风与脉动风作用下的动态响应,进而根据模拟获得的数据集和PSO-SVM(particle swarm optimization-support vector machines)算法构建了四分裂导线覆冰舞动预警模型,将档距、风速、初始风攻角作为模型的输入,覆冰导线是否舞动作为输出。同时,为验证该预测模型的实用性及有效性,将PSO-SVM模型与其他智能算法如BP(back propagation)、支持向量机(support vector machine, SVM)、遗传算法优化支持向量机(genetic algorithm-optimization support vector, GA-SVM)模型的预测结果进行比较,结果表明PSO-SVM模型的预测结果精度更高,对输电线路覆冰舞动预警具有一定的参考意义。 展开更多
关键词 粒子群优化算法(pso) 神经网络 支持向量机(SVM) 导线舞动
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改进粒子群优化算法在轿车车身轻量化设计中的应用 被引量:1
16
作者 刘钊 朱平 李泽阳 《汽车安全与节能学报》 CAS CSCD 2017年第1期30-37,共8页
为了提高粒子群优化算法(PSO)寻优过程中粒子种群之间的多样性,提出了一种基于停滞判断准则与粒子速度更新的改进PSO。在寻优过程中,当粒子群优化陷入停滞时,新的速度更新公式将激活,提高粒子种群之间的多样性。通过数学标准测试函数,... 为了提高粒子群优化算法(PSO)寻优过程中粒子种群之间的多样性,提出了一种基于停滞判断准则与粒子速度更新的改进PSO。在寻优过程中,当粒子群优化陷入停滞时,新的速度更新公式将激活,提高粒子种群之间的多样性。通过数学标准测试函数,进行了数学实验,对比改进PSO与标准PSO的优化能力。结合近似建模技术与合理的约束处理方法,将该算法运用到考虑100%正面碰撞工况、40%偏置碰撞工况、侧面碰撞工况、追尾碰撞工况以及顶压溃工况的车身轻量化设计中。结果表明:在全局寻优能力方面,运用改进PSO优化得到的问题解均优于标准PSO。在满足各项结构性能指标的前提下,可减轻质量23.41 kg。这为轿车车身轻量化设计提供了可借鉴的方法。 展开更多
关键词 车身设计 轻量化 多种碰撞工况 粒子群优化算法(pso) 停滞判断准则 近似建模
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电动汽车动力系统参数设计优化与仿真分析
17
作者 遆玉玉 洪应平 +1 位作者 张会新 张锐浩 《舰船电子工程》 2024年第11期119-123,共5页
动力系统的参数匹配是纯电动汽车设计与开发的重要环节,最优的参数匹配是重中之重。首先,对电机功率、转矩、主减速器速比、电池等进行了匹配设计;其次,采用PSO算法对初始匹配的动力系统参数进行了设计调优;最后基于Matlab/Simulink软件... 动力系统的参数匹配是纯电动汽车设计与开发的重要环节,最优的参数匹配是重中之重。首先,对电机功率、转矩、主减速器速比、电池等进行了匹配设计;其次,采用PSO算法对初始匹配的动力系统参数进行了设计调优;最后基于Matlab/Simulink软件,在NEDC循环工况下进行了对比分析并验证了参数优化后的整车性能。仿真结果表明:优化后的参数匹配牺牲了部分动力性换取了经济性的提升,续驶里程相比优化前增加了5.43%,百公里加速时间减少了5.35%,有效提升了整车性能。 展开更多
关键词 纯电动汽车 动力系统 参数匹配 pso优化算法 MATLAB/SIMULINK
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基于MPSO算法的RBF网络学习算法 被引量:1
18
作者 姚柳 《煤炭技术》 CAS 北大核心 2010年第7期204-206,共3页
针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RB... 针对标准粒子群优化(PSO)算法存在早熟收敛,易陷入局部极值的缺陷,提出了一种利用混沌优化算法确定PSO算法参数的改进粒子群优化(MPSO)算法。为了提高径向基函数(RBF)神经网络的精度和性能,提出了一种基于改进粒子群优化(MPSO)算法的RBF网络学习算法。RBF网络隐层节点个数用对手受罚的竞争学习(RPCL)算法确定后,基函数的中心矢量、方差和网络权值用MPSO算法在全局空间动态确定。采用Iris分类问题做仿真实验,并与基于标准PSO算法的方法和单纯BP网络训练进行比较。实验结果表明,该算法性能优于所比较的2种算法,并且具有良好的收敛性和模式分类能力。 展开更多
关键词 粒子群优化(pso)算法 改进粒子群优化(Mpso)算法 径向基函数(RBF)神经网络 混沌优化算法 对手受罚的竞争学习(RPCL)算法
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基于粒子群优化的BP神经网络图像复原算法研究 被引量:15
19
作者 王文中 张树生 余隋怀 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第4期709-714,共6页
立足于粒子群算法与BP神经网络算法相结合的PSO-BP算法,在对其进行优化的基础上,将这一算法应用到图像复原的研究中。在PSO-BP优化算法模型中,一方面用BP算法将各个训练样本的误差进行反传,并用原始图片作为参考共同修正BP算法的权阈值... 立足于粒子群算法与BP神经网络算法相结合的PSO-BP算法,在对其进行优化的基础上,将这一算法应用到图像复原的研究中。在PSO-BP优化算法模型中,一方面用BP算法将各个训练样本的误差进行反传,并用原始图片作为参考共同修正BP算法的权阈值;另一方面又通过正向粒子群算法及BP自身算法对复原图像进行优化。最后通过算法分析和实验数据验证PSO-BP优化算法的复原效果优于同类型算法。 展开更多
关键词 图像复原 MATLAB pso—BP优化算法 像素
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基于PSO算法的HEV控制策略研究
20
作者 张亮 周伟华 《公路与汽运》 2013年第2期11-13,共3页
混合动力电动汽车(HEV)是当今国内外汽车领域研究的重点与热点,其中控制策略是混合动力电动汽车研发过程中的关键环节。文中结合并联式混合动力汽车系统特点,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的优化控制... 混合动力电动汽车(HEV)是当今国内外汽车领域研究的重点与热点,其中控制策略是混合动力电动汽车研发过程中的关键环节。文中结合并联式混合动力汽车系统特点,提出了一种基于粒子群优化算法(Particle Swarm Optimization,PSO)的优化控制策略,并在Simulink环境下进行了仿真,结果表明所提出的控制算法正确、有效。 展开更多
关键词 汽车 混合动力电动汽车(HEV) 控制策略 粒子群优化算法(pso) 仿真分析
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