基于ASGSO-ENN算法的瓦斯涌出量动态预测模型 被引量：2

1

作者 付华 訾海 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第7期317-321,共5页

针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性... 针对煤矿瓦斯涌出量的多影响因素预测问题,引入荧光因子以自适应调整搜索步长,用于改善基本萤火虫算法后期收敛速度慢及容易陷入局部最优的缺陷。将改进后的自适应步长萤火虫算法与Elman动态反馈神经网络相结合,用于辨识瓦斯涌出非线性系统。通过实时对网络的权值、阈值进行全局寻优,建立基于ASGSO-ENN耦合算法的绝对瓦斯涌出量预测模型。利用矿井监测到的各项历史数据进行实验,结果表明,该模型的预测均方根误差为0.103 4,平均相对变动值为0.000 387。相比于其他工程常用的预测模型,具备更高的预测精度与更强的泛化能力。 展开更多

关键词 绝对瓦斯涌出量 非线性系统 预测模型 自适应步长萤火虫群优化 ELMAN神经网络 动态反馈

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采用小波包ASGSO-RBF的采煤机滚动轴承故障诊断 被引量：1

2

作者 谢国民 张俊男 《辽宁工程技术大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2016年第7期701-704,共4页

针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器... 针对采煤机滚动轴承常见的突发问题诊断准确性不高和速度慢,以小波包和RBF神经网络为基础,提出了由小波包分解提取各个节点特征能量谱与自适应步长萤火虫算法优化的RBF神经网络进行分类辨识的采煤机滚动轴承故障诊断方法.对振动传感器输出的信号进行小波包分解,运用基于代价函数的局域判别基(LDB)算法对小波包分解进行裁剪,获取最优的特征能量谱,经处理后作为特征向量训练ASGSO-RBF神经网络,建立诊断模型.实验结果表明:所建模型的故障辨识正确率达到95.8%以上,相较于其他算法模型具有更低的误报率和漏报率,诊断精度及诊断效率更高. 展开更多

关键词 采煤机滚动轴承 故障诊断模型 小波包 RBF神经网络 自适应步长萤火虫算法

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一种改进的变步长萤火虫优化算法 被引量：14

3

作者 郁书好 杨善林 苏守宝 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第6期1396-1400,共5页

萤火虫优化算法(Glowworm swarm optimization,GSO)是最近新出现的群智能优化方法.针对基本萤火虫算法在求解复杂函数全局最优值时,存在着求解精度较低、容易陷入局部最优和收敛速度较慢等问题,经过深入分析得知原有算法中采用固定步长... 萤火虫优化算法(Glowworm swarm optimization,GSO)是最近新出现的群智能优化方法.针对基本萤火虫算法在求解复杂函数全局最优值时,存在着求解精度较低、容易陷入局部最优和收敛速度较慢等问题,经过深入分析得知原有算法中采用固定步长是导致这些问题的主要原因,提出一种改进的变步长萤火虫优化算法.该算法中步长随着迭代次数的增加而呈曲线递减,这样在迭代开始时由于步长较大,群体可保持较高的全局搜索能力;随着迭代进行步长逐步递减,从而能提高群体的局部搜索能力.最后通过6个标准测试函数的仿真实验,表明了该算法操作简单,在求解精度和收敛速度上都要优于基本萤火虫优化算法. 展开更多

关键词 萤火虫算法 变步长 函数优化 进化计算

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自适应步长萤火虫优化算法 被引量：58

4

作者 欧阳喆 周永权 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第7期1804-1807,共4页

针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算... 针对基本萤火虫算法优化多峰函数时求解精度不高和后期收敛较慢的问题,引入萤光因子以自适应调整萤火虫的步长,提出一种自适应步长萤火虫优化算法。通过8个标准测试函数测试,测试结果表明,改进后的自适应步长萤火虫算法比基本萤火虫算法具有较快的寻优速度和较高的寻优精度。 展开更多

关键词 多峰函数 萤火虫优化算法 自适应 步长 萤光因子

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基于改进萤火虫优化算法的多阈值彩色图像分割 被引量：17

5

作者 毛肖 和丽芳 王庆平 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第S1期206-211,共6页

为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略... 为了提高彩色图像的分割效果,提出一种基于改进的萤火虫优化(IGSO)算法的彩色图像多阈值分割方法,该方法以Kapur熵为目标函数。针对基本萤火虫优化(GSO)算法进化后期收敛速度慢和求解精度低的问题,采用自适应步长和添加全局信息两种策略,提出了一种改进的萤火虫优化(IGSO)算法。IGSO算法根据步长和萤火虫的移动方向对萤火虫算法收敛性的影响,在萤火虫移动过程中引入全局信息,采用随着迭代次数和搜索空间维数自适应变化步长的策略,来提高收敛性能。实验结果表明,该方法能够较好地对彩色图像进行分割,其性能优于基本的萤火虫优化(GSO)算法、改进的量子行为粒子群优化算法(CQPSO)和改进的细菌觅食算法(MBF)。 展开更多

关键词 萤火虫优化算法 彩色图像分割 自适应步长 全局信息

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基于改进的萤火虫算法的PID控制器参数寻优 被引量：15

6

作者 李恒 郭星 李炜 《计算机应用与软件》 2017年第7期227-230,共4页

PID控制器的参数寻优是当代反馈控制系统设计的核心内容。PID控制器参数寻优意味着在三个参数空间域中寻找最优解,使得控制系统的性能达到最佳。为更好地对PID控制器的参数整定,引入自适应变步长策略的群智能萤火虫算法。利用MATLAB进... PID控制器的参数寻优是当代反馈控制系统设计的核心内容。PID控制器参数寻优意味着在三个参数空间域中寻找最优解,使得控制系统的性能达到最佳。为更好地对PID控制器的参数整定,引入自适应变步长策略的群智能萤火虫算法。利用MATLAB进行仿真实验,与粒子群(PSO)算法和经典的Z-N参数整定方法进行比较。实验表明,所提算法精度高、原理简单,可高效整定PID控制器参数。 展开更多

关键词 萤火虫算法 自适应步长 PID 控制器 粒子群算法

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变步长自适应萤火虫群多模态函数优化算法 被引量：13

7

作者 黄正新 周永权 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第8期43-47,共5页

针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或... 针对萤火虫群优化(GSO)算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高等缺陷,提出一种变步长自适应萤火虫群优化算法(CSGSO)。该算法主要思想是在GSO算法中引入搜索成功与失败概念,在每次迭代中萤火虫个体据其搜索成功或失败,加大或减小其搜索步长,使算法具有动态自适应性。实验结果表明,该算法可有效地解决GSO算法优化多模态函数存在收敛速度慢和求解精度不高的问题,增强了GSO算法优化多模态函数的性能;与其他算法相比,提出的算法具有操作简单、容易理解、收敛速度快和求解精度高等优点。 展开更多

关键词 多模态函数优化 萤火虫群优化(GSO) 自适应 变步长萤火虫群优化(CSGSO) 多峰函数

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基于混沌和自适应搜索策略的GSO算法分析与优化 被引量：6

8

作者 黄宇达 王迤冉 牛四杰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第3期147-153,共7页

针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、... 针对基本萤火虫群算法在全局优化问题求解过程中存在的求解精度偏低、易陷入局部最优、收敛速度较慢等问题,提出一种基于混沌和自适应搜索策略的萤火虫优化算法(CSAGSO)。利用混沌搜索技术对萤火虫种群进行初始化以得到分布更为均匀、合理的较优初始解;运用混沌扰动优化策略对每一代适应度较差的部分萤火虫个体进行混沌扰动以增强种群多样性和提高全局搜索能力。采用动态步长的自适应搜索策略,并对寻优过程中静止不动的萤火虫个体位置进行更新,加快了算法前期收敛速度,减少了后期震荡现象发生。仿真实验结果表明,优化后的萤火虫算法参数较少并具有较好稳定性,同时在求解精度和收敛速度上都明显优于基本萤火虫群算法。 展开更多

关键词 萤火虫群优化 Chebyshev混沌映射 优化 混沌扰动 动态步长 自适应搜索

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一种改进的自适应步长的人工萤火虫算法 被引量：10

9

作者 唐少虎 刘小明 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第3期470-475,共6页

在基本的人工萤火虫算法(GSO)中,萤火虫的固定移动步长导致算法容易陷入局部最优并可能出现函数适应值的震荡现象。在一些自适应步长的人工萤火虫算法(A-GSO)中,算法迭代过程中会出现一些萤火虫的邻域集合为空集的现象,这将导致算法收... 在基本的人工萤火虫算法(GSO)中,萤火虫的固定移动步长导致算法容易陷入局部最优并可能出现函数适应值的震荡现象。在一些自适应步长的人工萤火虫算法(A-GSO)中,算法迭代过程中会出现一些萤火虫的邻域集合为空集的现象,这将导致算法收敛速度降低并陷入局部最优值。为此,设计了改进的自适应步长的人工萤火虫算法(FA-GSO),改进的算法针对邻域无同伴的萤火虫引入觅食行为寻找优化方向并自适应调整移动步长,进一步提高求解精度和稳定性,并给出了算法的收敛性分析,结合GSO、A-GSO 2种算法对多个标准测试函数进行寻优并提取相关指标。通过指标对照,验证了FA-GSO算法的有效性,表明算法可以改善函数寻优的精度并提高迭代速度。 展开更多

关键词 人工萤火虫算法 自适应步长 觅食行为 全局收敛性

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基于自适应步长萤火虫-多重信号分类算法的低空目标波达方向估计 被引量：3

10

作者 周豪 胡国平 汪云 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2015年第3期309-316,共8页

该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法。该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径... 该文针对传统多重信号分类算法(MUSIC)不适用于低空多径环境下目标波达方向(DOA)估计且谱峰搜索计算量大的问题,在解相干基础上,提出一种基于自适应步长萤火虫算法的多重信号分类算法。该方法通过对快拍数据协方差矩阵虚拟平滑实现多径信号的完全解相干和满秩相关矩阵的构造,利用自适应步长萤火虫算法实现谱峰搜索和目标角度估计。仿真结果表明,新方法能够在无孔径损失的情况下较好克服低空多径效应影响,快速、精确地估计目标波达方向。 展开更多

关键词 多重信号分类算法 解相干 自适应步长萤火虫算法

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混沌变步长萤火虫优化的随机共振微弱信号检测 被引量：4

11

作者 行鸿彦 韩杰 刘刚 《探测与控制学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期64-70,共7页

针对传统随机共振只能完成单参数寻优及寻优能力差的问题,提出了混沌变步长萤火虫优化的随机共振微弱信号检测方法。该方法选用二阶Duffing振子随机共振系统作为研究对象,将随机共振问题转化为系统的多参数同步寻优问题,利用追尾行为的... 针对传统随机共振只能完成单参数寻优及寻优能力差的问题,提出了混沌变步长萤火虫优化的随机共振微弱信号检测方法。该方法选用二阶Duffing振子随机共振系统作为研究对象,将随机共振问题转化为系统的多参数同步寻优问题,利用追尾行为的混沌变步长萤火虫优化算法寻找系统的最优参数,实现随机共振,检测出强噪声背景下的微弱周期信号。仿真结果表明,随着输入信号的信噪比越低,混沌变步长萤火虫优化算法寻优结果越好;在寻优结果上,混沌变步长萤火虫优化算法的随机共振明显优于量子粒子群优化算法,主要表现为输出信噪比提高了5.70 dB,相对于原始信号,信噪比提高了28.76 dB。 展开更多

关键词 随机共振 变步长操作 追尾行为 萤火虫优化 多参数寻优 微弱信号检测

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一种改进的优化支持向量机参数的萤火虫算法 被引量：1

12

作者 王骁 李东生 雍爱霞 《现代防御技术》 北大核心 2016年第1期180-185,198,共7页

针对人工萤火虫群优化(GSO)固定步长带来的收敛速度不快且容易陷入局部寻优的问题,对步长因子进行改进,提出一种基于S型变步长的萤火虫算法(S-VS-GSO),步长随着迭代次数的增加而改变,并利用改进后算法对支持向量参数C和g进行优化,并利... 针对人工萤火虫群优化(GSO)固定步长带来的收敛速度不快且容易陷入局部寻优的问题,对步长因子进行改进,提出一种基于S型变步长的萤火虫算法(S-VS-GSO),步长随着迭代次数的增加而改变,并利用改进后算法对支持向量参数C和g进行优化,并利用优化后的算法对空中机动目标进行分群聚类。仿真结果表明,改进后的算法相比较标准算法,收敛速度和全局寻优能力都有所改善,算法耗时相对于标准算法也有所减少,在战场目标分群应用中准确率也高于传统算法。 展开更多

关键词 萤火虫群优化 支持向量机 支持向量聚类 变步长 参数优化 目标分群

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改进GSO与二维OTSU融合的红外图像多阈值分割方法 被引量：12

13

作者 刘沛津 王曦 贺宁 《应用光学》 CAS CSCD 北大核心 2021年第4期671-677,共7页

针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm ... 针对二维最大累间方差(Nobuyuki OTSU,OTSU)图像分割算法在电气设备故障诊断与定位中,其红外图像的多阈值分割中存在的耗时多、分割精度低、误分割等不足,造成故障区域欠分割或者过分割的问题,提出一种改进的萤火虫算法(glowworm swarm optimization,GSO)与二维OTSU的融合算法来提高电气设备红外图像多阈值分割的实时性与准确度。寻优过程中,将局部寻优扩展到全局寻优,并引入非线性递减步长及新的移动策略对GSO进行优化改进。实验结果表明:该融合算法在分割结果上较二维OTSU及未改进GSO与二维OTSU融合算法更能准确分割运行电气设备图像异常区域,分割速度分别提高19倍、1.28倍,为红外图像早期故障的有效识别与定位奠定基础。 展开更多

关键词 红外图像 多阈值分割 改进萤火虫算法 非线性递减步长 设备故障诊断

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