基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断研究

1

作者 刘文 周智勇 蔡巍 《机电工程》 北大核心 2024年第1期90-98,共9页

针对异步电机轴承故障诊断问题,提出了一种融合最大相关最小冗余特征选择算法(mRMR)和自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法,并将其应用于轴承故障诊断的不同阶段。首先,在实验室环境下搭建了异步电机故障诊断试验平台,在不同电机状... 针对异步电机轴承故障诊断问题,提出了一种融合最大相关最小冗余特征选择算法(mRMR)和自组织映射神经网络(SOM)的故障诊断方法,并将其应用于轴承故障诊断的不同阶段。首先,在实验室环境下搭建了异步电机故障诊断试验平台,在不同电机状态下分别采集振动、电流和电压信号,利用统计学方法获取了高维混合特征集;然后,以互信息为背景,利用mRMR根据特征与状态标签间的相关性和特征间的冗余性,筛选了具备强区分能力的特征,以避免计算冗余和后验诊断性能下降;最后,采用SOM对异步电机健康和轴承故障状态进行了分类识别,验证了SOM对异步电机轴承故障诊断的有效性,以及mRMR对故障诊断结果的影响。研究结果表明:基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断方法能够准确地区分健康和故障状态,测试集分类准确率达到89%;使用mRMR特征筛选能够将154维特征降低至17维,缩短23.5%的网络收敛时间,并将分类准确率由89%提升至98%;试验结果验证了基于mRMR-SOM的异步电机轴承故障诊断方法对于异步电机轴承故障诊断问题的有效性,且证实其具备良好的诊断效果。 展开更多

关键词 自组织映射神经网络 最大相关最小冗余特征选择算法 互信息 特征降维 特征选择 神经网络算法 U矩阵

在线阅读 下载PDF 职称材料

自组织映射神经网络(SOM)降尺度方法对江淮流域逐日降水量的模拟评估 被引量：13

2

作者 周璞 江志红 《气候与环境研究》 CSCD 北大核心 2016年第5期512-524,共13页

利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-Organizing Maps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东... 利用1961-2002年ERA-40逐日再分析资料和江淮流域56个台站逐日观测降水量资料,引入基于自组织映射神经网络（Self-Organizing Maps,简称SOM）的统计降尺度方法,对江淮流域夏季（6-8月）逐日降水量进行统计建模与验证,以考察SOM对中国东部季风降水和极端降水的统计降尺度模拟能力。结果表明,SOM通过建立主要天气型与局地降水的条件转换关系,能够再现与观测一致的日降水量概率分布特征,所有台站基于概率分布函数的Brier评分（Brier Score）均近似为0,显著性评分（Significance Score）全部在0.8以上;模拟的多年平均降水日数、中雨日数、夏季总降水量、日降水强度、极端降水阈值和极端降水贡献率区域平均的偏差都低于11%;并且能够在一定程度上模拟出江淮流域夏季降水的时间变率。进一步将SOM降尺度模型应用到BCCCSM1.1（m）模式当前气候情景下,评估其对耦合模式模拟结果的改善能力。发现降尺度显著改善了模式对极端降水模拟偏弱的缺陷,对不同降水指数的模拟较BCC-CSM1.1（m）模式显著提高,降尺度后所有台站6个降水指数的相对误差百分率基本在20%以内,偏差比降尺度前减小了40%-60%;降尺度后6个降水指数气候场的空间相关系数提高到0.9,相对标准差均接近1.0,并且均方根误差在0.5以下。表明SOM降尺度方法显著提高日降水概率分布,特别是概率分布曲线尾部特征的模拟能力,极大改善了模式对极端降水场的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。 展开更多

关键词 统计降尺度 som(self-organizing maps) 江淮流域 极端降水

在线阅读 下载PDF 职称材料

SOM神经网络算法的研究与进展 被引量：80

3

作者 杨占华 杨燕 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第16期201-202,228,共3页

自组织映射(Self-organizingMaps,SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。该文系统地介绍了SOM算法的产生背景、基本算法。同时对SOM算法的参数设置和其不足进行了分析。重点归纳... 自组织映射(Self-organizingMaps,SOM)算法是一种无导师学习方法,具有良好的自组织、可视化等特性,已经得到了广泛的应用和研究。该文系统地介绍了SOM算法的产生背景、基本算法。同时对SOM算法的参数设置和其不足进行了分析。重点归纳了其发展过程中的各种改进算法,并对其研究热点及应用领域作了简要的综述,最后展望了该算法的发展方向。 展开更多

关键词 神经网络 自组织映射(som) 改进算法 无导师学习 神经元

在线阅读 下载PDF 职称材料

SOM神经网络改进及在遥感图像分类中的应用 被引量：18

4

作者 任军号 吉沛琦 耿跃 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2011年第3期1170-1172,1182,共4页

针对自组织特征神经网络自身算法的特点和缺陷,采用遗传算法对网络进行改进,形成了基于遗传算法的自组织特征神经网络,并从输入向量、竞争层神经元数量设置和初始权向量设定三方面,结合遥感图像的特性对自组织特征映射网络遥感图像分类... 针对自组织特征神经网络自身算法的特点和缺陷,采用遗传算法对网络进行改进,形成了基于遗传算法的自组织特征神经网络,并从输入向量、竞争层神经元数量设置和初始权向量设定三方面,结合遥感图像的特性对自组织特征映射网络遥感图像分类的方法进行了改进。将该方法应用于选择西安地区的ETM+卫星遥感图像进行分类实验。结果表明,基于遗传算法的自组织特征映射网络使得遥感图像的分类精度更高,且该算法实现简单,具有一定的工程应用价值。 展开更多

关键词 分类 自组织特征映射 神经网络 遗传算法 遥感图像

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于SOM-DB-PAM混合聚类算法的电力客户细分 被引量：6

5

作者 胡晓雪 赵嵩正 吴楠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第10期295-301,308,共8页

针对电力客户具有客户数量大、存在孤立点等特点,提出一种适用于对大量电力客户进行快速聚类的SOM-DB-PAM混合聚类算法。该算法利用自组织映射神经网络训练输入数据,以获取代表输入模式且数据量远小于输入数据量的原型向量,使用围绕中... 针对电力客户具有客户数量大、存在孤立点等特点,提出一种适用于对大量电力客户进行快速聚类的SOM-DB-PAM混合聚类算法。该算法利用自组织映射神经网络训练输入数据,以获取代表输入模式且数据量远小于输入数据量的原型向量,使用围绕中心点的切分(PAM)对该原型向量聚类并用Davies-Bouldin指标判定最优聚类个数以保证聚类效果。实验结果表明,与传统聚类算法相比,该算法具有更高的分类正确率,当客户数量较大时,能实现对客户的快速、有效聚类,并减少人为指定聚类个数的盲目性和主观性。 展开更多

关键词 电力客户细分 围绕中心点的划分 自组织映射 混合聚类算法 聚类分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于混合AIS/SOM的入侵检测模型 被引量：2

6

作者 王飞 钱玉文 王执铨 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第12期164-166,共3页

针对异常检测信息获取不足的缺点,提出基于混合人工免疫系统(AIS)/自组织映射(SOM)的入侵检测模型。该模型采用人工免疫系统检测网络异常,对检测到的异常连接用自组织映射进行分类,应用KDDCUP99实验数据集进行仿真。结果表明该检测方法... 针对异常检测信息获取不足的缺点,提出基于混合人工免疫系统(AIS)/自组织映射(SOM)的入侵检测模型。该模型采用人工免疫系统检测网络异常,对检测到的异常连接用自组织映射进行分类,应用KDDCUP99实验数据集进行仿真。结果表明该检测方法是有效的,能够将检测到的异常连接分类并给出异常连接的更多信息,检测和分类效率较高、误报率低。 展开更多

关键词 人工免疫系统 自组织映射 入侵检测 遗传算法 异常检测

在线阅读 下载PDF 职称材料

竞争层结构可调SOM网络在中药模式识别中的应用 被引量：1

7

作者 王佩佩 宋晓峰 杨平 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2007年第4期479-485,共7页

针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA-SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。... 针对经典SOM算法无法准确反映原始数据的特征信息,提出了竞争层结构可调的SOM算法——CSA-SOM算法。该算法增加了竞争层神经元动态调节的步骤,调节的依据是不断比较原数据的位置信息和映射后低维空间的位置信息,使两者最终能趋于一致。因此降维后的数据能够较好地保持原数据的特征,包括距离信息、角度信息以及分布信息。该算法有效地实现了红景天药材的准确清晰分类。算法理论分析和实验结果均表明,CSA-SOM算法是一种快速、准确的数据内在规律映射可视化算法,与SOM算法相比,CSA-SOM算法的特征映射效果比较好,解决了SOM算法会使映射后数据结构发生扭曲的问题。 展开更多

关键词 som网络 CSA—som算法 特征提取 降维映射 中药

在线阅读 下载PDF 职称材料

应用于光伏阵列故障诊断的DA-SOM算法研究 被引量：4

8

作者 张晓阳 李田泽 +2 位作者 张涵瑞 韩鸿雁 李兵 《电源学报》 CSCD 北大核心 2022年第2期122-128,共7页

针对自组织映射SOM(self-organizing map)神经网络聚类性能易受其初始权值的影响,采用蜻蜓算法DA(dragonfly algorithm)优化SOM神经网络的局部权重失真指数LWDI(locally weighted distortion index),对神经网络的初始权值进行寻优。以... 针对自组织映射SOM(self-organizing map)神经网络聚类性能易受其初始权值的影响,采用蜻蜓算法DA(dragonfly algorithm)优化SOM神经网络的局部权重失真指数LWDI(locally weighted distortion index),对神经网络的初始权值进行寻优。以光伏阵列故障数据样本为研究对象,将正常与故障状态下的输出特性进行对比分析,建立故障诊断模型,并利用诊断模型诊断和输出故障类型。仿真结果表明,与基本SOM神经网络及反向传播BP(back propagation)、DA-BP神经网络相比较,DA-SOM神经网络能够得到较优的聚类效果,可有效地提高光伏阵列故障诊断的准确率。 展开更多

关键词 自组织映射神经网络 蜻蜓算法 光伏阵列 故障诊断 仿真

在线阅读 下载PDF 职称材料

采用SOM算法的软体机械臂三维形状实时感知

9

作者 邹双全 吕跃勇 +2 位作者 管清华 刘立武 马广富 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第4期8-17,共10页

为实现软体机械臂精确的三维形状实时估计,奠定变形控制与应用的基础性工作,针对三段式软体机械臂,提出了一种基于自组织映射(Self-organizing map,SOM)算法的三维空间形状实时感知方法。首先,对ZED双目相机捕捉到的左、右图像帧进行图... 为实现软体机械臂精确的三维形状实时估计,奠定变形控制与应用的基础性工作,针对三段式软体机械臂,提出了一种基于自组织映射(Self-organizing map,SOM)算法的三维空间形状实时感知方法。首先,对ZED双目相机捕捉到的左、右图像帧进行图像预处理,得到左、右二值图像,并实时提取软体机械臂的二维轮廓数据。然后,采用SOM算法对轮廓数据进行聚类,有序得到软体机械臂二维中心线的多个骨干点,并与K均值,高斯混合模型以及细化3种中心线提取算法进行了对比研究,进一步表明SOM算法更适用于解决软体机械臂复杂形状的中心线辨识。最后,通过基于双目视差的三角测距模型完成软体机械臂的三维形状重构。该算法还采用数据降采样、SOM参数优化等方法,提高算法框架的实时性能。针对软体机械臂连续形变过程,进行了实时形状传感实验和对比验证实验。实验结果表明,该算法具有较高的形状感知精度和较好的实时跟踪效果。不仅如此,与其他文献中提出的形状检测算法相比,该算法也具有较好的性能。 展开更多

关键词 软体机械臂 形状感知 自组织映射(som)算法 三角测距 双目视觉

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于遗传算法和自组织特征映射网络的文本聚类方法 被引量：10

10

作者 覃晓 元昌安 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第3期757-760,共4页

自组织映射(SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法,为进行中文Web文档聚类提供了有力的手段。但是SOM算法天然存在着对网络初始权值敏感的缺陷,从而影响聚类质量。为此,引进遗传算法对SOM网络加以优化。提出了以遗传算法优... 自组织映射(SOM)算法作为一种聚类和高维可视化的无监督学习算法,为进行中文Web文档聚类提供了有力的手段。但是SOM算法天然存在着对网络初始权值敏感的缺陷,从而影响聚类质量。为此,引进遗传算法对SOM网络加以优化。提出了以遗传算法优化SOM网络的文本聚类算法(GSTCA);进行了对比实验,实验表明,改进后的算法GSTCA比SOM算法在Web中文文档聚类中具有更高的准确率,其F-measure值平均提高了14%,同时,实验还表明,GSTCA算法对网络初始权值是不敏感的,从而提高了算法的稳定性。 展开更多

关键词 自组织特征映射 遗传算法 文本聚类

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种新聚类算法在基因表达数据分析中的应用 被引量：5

11

作者 曹晖 席斌 米红 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第18期234-238,共5页

自组织特征映射神经网络与层次聚类算法是两种较经典的分析基因表达数据的聚类算法,但由于基因表达数据的复杂性与不稳定性,这两种算法都存在着自身的优劣。因此,在比较两种算法差异性的基础上,创造性地提出了一种新算法,即通过SOM算法... 自组织特征映射神经网络与层次聚类算法是两种较经典的分析基因表达数据的聚类算法,但由于基因表达数据的复杂性与不稳定性,这两种算法都存在着自身的优劣。因此,在比较两种算法差异性的基础上,创造性地提出了一种新算法,即通过SOM算法对基因表达数据进行聚类,再用层次聚类将每个类对应的神经元权值二次聚类,并将此算法应用在酵母菌基因表达数据中,用实验证明改进算法克服了自组织算法的一些缺陷,提高了基因聚类的效能。 展开更多

关键词 som算法 层次聚类 基因表达数据

在线阅读 下载PDF 职称材料

一种能耗均衡的WSN分簇路由算法 被引量：9

12

作者 闫效莺 程国建 孙涛 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第14期79-81,共3页

在Leach-C算法的基础上,提出一种能耗均衡的WSN分簇路由算法——EBLeach-C。采用SOM+Kmeans聚类算法,将位置相邻、能量级别相同的节点自组织成簇。设计一个新的代价函数,用于在簇头(CH)与基站(BS)之间选择最优中继节点,从而实现CH-CH-B... 在Leach-C算法的基础上,提出一种能耗均衡的WSN分簇路由算法——EBLeach-C。采用SOM+Kmeans聚类算法,将位置相邻、能量级别相同的节点自组织成簇。设计一个新的代价函数,用于在簇头(CH)与基站(BS)之间选择最优中继节点,从而实现CH-CH-BS的通信。仿真结果表明,EBLeach-C能避免远离基站的簇过早死亡,并且均衡节点能耗,提高网络覆盖率。 展开更多

关键词 无线传感器网络 自组织映射 分簇路由算法 网络生命周期 粒子群优化

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于SD-IoT的DDoS攻击防御方法 被引量：8

13

作者 刘向举 刘鹏程 +2 位作者 路小宝 徐辉 朱晓娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2021年第11期3001-3008,共8页

为解决软件定义物联网中防御DDoS攻击的问题,提出一种攻击溯源与防御方法。该方法部署在软件定义物联网控制器中,当检测到网络中有DDoS攻击发生时,进行节点流量特征提取,利用提出的基于信任模型-自组织映射(trust model-self organizing... 为解决软件定义物联网中防御DDoS攻击的问题,提出一种攻击溯源与防御方法。该方法部署在软件定义物联网控制器中,当检测到网络中有DDoS攻击发生时,进行节点流量特征提取,利用提出的基于信任模型-自组织映射(trust model-self organizing map,T-SOM)算法的DDoS攻击溯源方法,根据提取到的节点流量特征对网络内节点进行聚类,通过控制器中的网络拓扑找出攻击节点的Mac地址。由防御模块进行端口封禁和packet_in报文过滤实现DDoS攻击防御。实验结果表明,该方法能够对DDoS攻击节点进行有效溯源,快速下发流表隔离攻击节点并过滤packet_in报文。 展开更多

关键词 软件定义物联网 分布式拒绝服务攻击 攻击溯源 信任模型-自组织映射算法 攻击防御

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于多维特征参数的装备状态评估方法 被引量：2

14

作者 王少华 张耀辉 韩小孩 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期1769-1775,共7页

针对利用多维状态特征参数进行状态评估时存在的信息冗余和赋权难度大的问题,运用自组织特征映射网络(self-organizing feature map,SOM)的无监督聚类能力,对状态特征参数进行离散化处理;利用粗糙集属性约简算法剔除冗余特征参数;采用... 针对利用多维状态特征参数进行状态评估时存在的信息冗余和赋权难度大的问题,运用自组织特征映射网络(self-organizing feature map,SOM)的无监督聚类能力,对状态特征参数进行离散化处理;利用粗糙集属性约简算法剔除冗余特征参数;采用变尺度混沌优化算法对特征参数的权重进行优化。案例分析表明,该方法解决了状态评估多维参数权重的优化问题,提高了状态评估的准确性。 展开更多

关键词 混沌优化算法 自组织特征映射网络 粗糙集 状态评估

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于自组织神经网络的分簇成链协议 被引量：3

15

作者 肖婧 郑更生 +1 位作者 方勇 陈蒂 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第7期148-151,共4页

针对无线传感器网络的能量损耗问题,提出一种基于自组织神经网络的分簇成链路由协议RBCSC。该协议借鉴经典低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议的算法,采用自组织神经网络进行分簇,并运用贪婪算法成链。仿真实验结果表明,与LEACH协议相比... 针对无线传感器网络的能量损耗问题,提出一种基于自组织神经网络的分簇成链路由协议RBCSC。该协议借鉴经典低功耗自适应集簇分层型(LEACH)协议的算法,采用自组织神经网络进行分簇,并运用贪婪算法成链。仿真实验结果表明,与LEACH协议相比,RBCSC协议可减少网络节点能耗,延长网络生存周期。 展开更多

关键词 低功耗自适应集簇分层型协议 自组织映射 分簇 生存周期 贪婪算法 无线传感器网络

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于代表熵的基因表达数据聚类分析方法 被引量：4

16

作者 陆媛 杨慧中 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第27期151-153,共3页

针对基因表达数据样本少,维数高的特点,尤其是在样本分型缺乏先验知识的情况下,结合自组织特征映射的优点提出了基于代表熵的双向聚类算法。该算法首先通过自组织特征映射网络(SOM)对基因聚类,根据波动系数挑选特征基因。然后根据代表... 针对基因表达数据样本少,维数高的特点,尤其是在样本分型缺乏先验知识的情况下,结合自组织特征映射的优点提出了基于代表熵的双向聚类算法。该算法首先通过自组织特征映射网络(SOM)对基因聚类,根据波动系数挑选特征基因。然后根据代表熵的大小判断基因聚类的好坏,并确定网络的神经元个数。最后采用FCM(Fuzzy C Means)聚类算法对挑选出的特征基因集进行样本分型。将该算法用于两组公开的基因表达数据集,实验结果表明该算法在降低特征维数的同时,得出了较高的聚类准确率。 展开更多

关键词 代表熵 波动系数 自组织特征映射网络算法 基因表达数据

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于KPCA空间相似度的一类入侵检测方法 被引量：2

17

作者 徐晶 陶新民 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第9期2459-2463,共5页

为了解决入侵检测系统中异常样本数据不易收集以及异常样本数据分布不均导致传统分类算法出现过适应现象等现实应用问题,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)空间相似度的一类入侵检测方法。该方法利用KPCA形成正常样本的非线性特征子空间... 为了解决入侵检测系统中异常样本数据不易收集以及异常样本数据分布不均导致传统分类算法出现过适应现象等现实应用问题,提出了一种基于核主成分分析(KPCA)空间相似度的一类入侵检测方法。该方法利用KPCA形成正常样本的非线性特征子空间,其他样本在该空间的投影系数作为相似性的度量。同时,为了有效利用已有的异常训练样本,通过自适应增加免疫因子方法来提高模型的决策性能及增量学习能力。对核函数参数和阈值设定进行了分析,并给出基于粒子群优化算法的决策模型。实验中将该方法同其他多层感知机(MLP),支持向量机(SVM)及自组织映射(SOM)方法进行比较,实验结果验证了该方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 入侵检测 主成分分析 免疫算法 粒子群算法 核参数 多层感知机 自组织映射

在线阅读 下载PDF 职称材料

上海地区河网水质空间分异及对河岸带土地利用的响应 被引量：21

18

作者 汪昱昆 程锐辉 +1 位作者 曾鹏 车越 《生态与农村环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第7期925-932,共8页

河岸带土地利用是影响河流水质的重要因素,基于上海市2013年55个河网水质监测点10项水质指标数据,利用SOM+K-means自组织特征映射(self-organization feature mapping,SOM)神经网络,识别全市水质空间分布格局;运用冗余分析(RDA)和Spear... 河岸带土地利用是影响河流水质的重要因素,基于上海市2013年55个河网水质监测点10项水质指标数据,利用SOM+K-means自组织特征映射(self-organization feature mapping,SOM)神经网络,识别全市水质空间分布格局;运用冗余分析(RDA)和Spearman秩相关在不同空间尺度(100、200、500和1 000 m缓冲区)上探讨水质与河岸带土地利用的关系及尺度效应。结果表明:(1)可将上海市55个水质监测点划分为4个聚类,体现出较为明显的空间异质性,监测点分布于淀山湖、崇明岛等城市远郊地区的聚类Ⅰ水质最优,而监测点分布于苏州河沿线的聚类Ⅱ和城市近郊的聚类Ⅲ的水质较差;(2)在空间尺度上,500 m缓冲区对聚类Ⅰ、Ⅲ和Ⅳ的总解释率最强,1 000 m缓冲区对聚类Ⅱ的总解释率最强;(3)在最优空间尺度上,城镇建设用地对各聚类水质都有较高的解释率,且与大部分水质指标呈正相关。 展开更多

关键词 平原河网 自组织特征映射 K-MEANS算法 空间异质性 冗余分析

在线阅读 下载PDF 职称材料

基于萤火虫算法的无线传感器网络的分簇路由协议 被引量：6

19

作者 刘奇奇 张曦煌 《传感器与微系统》 CSCD 2015年第9期114-116,共3页

在无线传感器网络(WSNs)中,合适的分簇方法对于网络的能量损耗和能量均衡至关重要,通过采用自组织映射神经网络和萤火虫算法,以寻求最优解,从而获取合适的分簇,并且在数据传输阶段采用新的路由协议。实验表明:通过这些方法可以延长网络... 在无线传感器网络(WSNs)中,合适的分簇方法对于网络的能量损耗和能量均衡至关重要,通过采用自组织映射神经网络和萤火虫算法,以寻求最优解,从而获取合适的分簇,并且在数据传输阶段采用新的路由协议。实验表明:通过这些方法可以延长网络存活时间和均衡网络结构。 展开更多

关键词 无线传感器网络 自组织映射 萤火虫算法 分簇路由协议

在线阅读 下载PDF 职称材料

旋翼翼型高维多目标气动优化设计 被引量：5

20

作者 宋超 周铸 +1 位作者 李伟斌 罗骁 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第1期95-105,共11页

先进旋翼翼型设计是典型的多设计点、多目标优化问题,常规优化方法已无法满足翼型高维多目标优化设计的要求。基于分解的多目标优化算法(MOEA/D),建立了考虑高低速升阻特性、力矩特性、阻力发散特性等的旋翼翼型高维多目标优化设计方法... 先进旋翼翼型设计是典型的多设计点、多目标优化问题,常规优化方法已无法满足翼型高维多目标优化设计的要求。基于分解的多目标优化算法(MOEA/D),建立了考虑高低速升阻特性、力矩特性、阻力发散特性等的旋翼翼型高维多目标优化设计方法,并采用高精度kriging模型以提高优化设计效率。针对旋翼内段、中段翼型进行了5个设计目标的全局优化设计,采用自组织图映射(SOM)方法对最优Pareto解集进行了聚类分析。典型翼型CFD结果分析表明,中段翼型低速力矩系数幅值减小约50.7%,高速最大升力系数提高约6.5%,最大升阻比提高约7.7%,同时阻力发散特性得到改善,内段翼型同样取得了良好的多目标优化效果。研究表明,MOEA/D算法对高维多目标气动优化设计问题具有很好的适应性,能有效提升旋翼高低速气动性能设计的能力。 展开更多

关键词 旋翼翼型 高维多目标 气动优化 基于分解的多目标优化算法(MOEA/D) 自组织图映射(som)

在线阅读 下载PDF 职称材料