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融合混沌反向学习与分数阶微分的矿石细粒度分类算法
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作者 李聪 张训平 李英强 《金属矿山》 北大核心 2025年第2期167-171,共5页
矿石细粒度分类有助于提高矿石品位和回收率,降低能耗和环境污染。然而传统的矿石细粒度分类算法通常基于经验模型或统计学习方法,缺乏对矿石颗粒物理特性和动力学行为的深入理解,导致分类效果不理想。因而提出了一种融合混沌反向学习... 矿石细粒度分类有助于提高矿石品位和回收率,降低能耗和环境污染。然而传统的矿石细粒度分类算法通常基于经验模型或统计学习方法,缺乏对矿石颗粒物理特性和动力学行为的深入理解,导致分类效果不理想。因而提出了一种融合混沌反向学习与分数阶微分的矿石细粒度分类算法,该算法首先利用混沌反向学习方法从矿石颗粒的运动轨迹中提取其物理特征(如形状、密度、硬度等);然后使用分数阶微分方程建立矿石颗粒的动力学模型,描述其在分类器中的运动状态;最后根据矿石颗粒的物理特征和动力学状态进行分类。研究表明:该算法不仅能够有效顾及矿石颗粒的非线性、非平稳和多尺度特性,而且能够实现对矿石颗粒的在线、实时和自适应分类,提高了矿石细粒度分类精度和效率。 展开更多
关键词 矿石细粒度分类 混沌反向学习 分数阶微分 分类精度
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引入精英反向学习和柯西变异的混沌蜉蝣算法 被引量:8
2
作者 张少丰 李书琴 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第1期187-196,共10页
为提高蜉蝣算法的收敛速度,提升算法寻优能力,提出一种引入精英反向学习和柯西变异的混沌蜉蝣算法。利用Circle混沌映射序列优化初始种群使种群分布更加均匀,提高种群多样性。在蜉蝣更新阶段,对蜉蝣中的精英个体进行反向学习策略,防止... 为提高蜉蝣算法的收敛速度,提升算法寻优能力,提出一种引入精英反向学习和柯西变异的混沌蜉蝣算法。利用Circle混沌映射序列优化初始种群使种群分布更加均匀,提高种群多样性。在蜉蝣更新阶段,对蜉蝣中的精英个体进行反向学习策略,防止算法陷入局部最优,提高算法收敛速度。为保证种群进化方向和扩大寻优范围,将自适应概率阈值和柯西变异的扰动机制相结合,对劣势蜉蝣个体附近生成更大的扰动。通过8个基准测试函数实验对比和Wilcoxon秩和检验,实验结果表明,混沌蜉蝣算法在收敛速度、求解精度以及稳定性等方面有较大提高。 展开更多
关键词 蜉蝣算法 混沌映射 精英反向学习 柯西变异 扰动机制 自适应 劣势蜉蝣
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基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法 被引量:18
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作者 王亚辉 张虎晨 +2 位作者 王学兵 胡继明 李娅 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第3期729-735,共7页
针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的... 针对原始的白鲸算法(beluga whale optimization,BWO)在某些情况下,中后期的探索和开发能力不足、多样性和求解精度降低、容易陷入局部最优等问题,提出一种基于混沌反向学习和水波算法改进的白鲸优化算法(TWBWO),进一步提高白鲸算法的计算精度和收敛速度,增强全局搜索和跳出局部最优能力。结合混沌映射和反向学习策略提高种群的质量和多样性,加快收敛速度。引入水波算法(water wave optimization,WWO)的折射操作,避免寻优时轻易陷入局部最优,提高计算精度。实验结果表明,TWBWO算法较之原始算法和其他经典算法在收敛速度和求解精度以及稳定性方面更为优秀,性能和寻优能力更强。 展开更多
关键词 白鲸优化算法 水波算法 混沌映射 反向学习 算法改进
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混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法 被引量:13
4
作者 冯增喜 何鑫 +3 位作者 崔巍 赵锦彤 张茂强 杨芸芸 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2023年第2期604-615,共12页
针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采... 针对松鼠搜索算法(SSA)易陷入局部最优、过早收敛等问题,提出一种混合随机反向学习和高斯变异的混沌松鼠搜索算法(RGCSSA)。该算法通过Tent混沌映射初始化策略生成混沌初始种群,增强初始种群分布的均匀性,实现对解空间更高效的搜索;采用非线性递减的捕食者概率策略,平衡SSA的全局搜索和局部开发能力;利用位置贪婪选择策略在迭代过程中不断保留种群中的优势个体,以提升算法收敛速度;引入随机反向学习和高斯变异策略,在增加种群多样性的同时提高算法跳出局部最优的能力。使用10个不同的基准测试函数进行仿真实验,并利用Wilcoxon符号秩检验验证所提算法的寻优性能,结果表明,RGCSSA算法在求解精度、收敛速度和稳定性等方面均有极大提升。 展开更多
关键词 松鼠搜索算法 tent混沌映射 随机反向学习 高斯变异 Wilcoxon符号秩检验
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混沌反向学习和声搜索算法 被引量:1
5
作者 欧阳海滨 高立群 +1 位作者 郭丽 孔祥勇 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第9期1217-1221,共5页
为改善和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种混沌反向学习和声搜索(COLHS)算法.基于聚集和发散思想,对算法陷入局部最优和停滞状态进行初步预判断,并根据预判断的结果融合混沌扰动策略和反向学习,利用了logistic混沌序列的遍历... 为改善和声搜索算法易陷入局部最优的不足,提出了一种混沌反向学习和声搜索(COLHS)算法.基于聚集和发散思想,对算法陷入局部最优和停滞状态进行初步预判断,并根据预判断的结果融合混沌扰动策略和反向学习,利用了logistic混沌序列的遍历性和反向学习的空间可扩展性.此外,利用和声记忆库的历史信息定义更新因子和进化因子,自适应地调整参数基音调整概率(PAR)和基音调整步长(BW),平衡算法的聚集和发散.数值结果表明,COLHS算法优于HS算法及最近文献报道的8种改进的HS算法. 展开更多
关键词 和声搜索算法 混沌扰动策略 反向学习 局部最优 历史信息
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基于Sin混沌空翻反向学习鼠群算法的路径规划
6
作者 林伟 朱豪洋 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2022年第10期5-9,共5页
对于移动机器人路径规划问题,鼠群优化算法存在求解效率和精度低下等不足,为克服此不足,提出Sin混沌空翻反向学习鼠群优化算法。受空翻动作启发提出一种新颖的空翻反向学习策略,将其引入算法搏斗行为中对种群进行空翻反向学习,提高算法... 对于移动机器人路径规划问题,鼠群优化算法存在求解效率和精度低下等不足,为克服此不足,提出Sin混沌空翻反向学习鼠群优化算法。受空翻动作启发提出一种新颖的空翻反向学习策略,将其引入算法搏斗行为中对种群进行空翻反向学习,提高算法全局寻优能力;同时,引入Sin混沌空翻反向学习机制丰富算法初始种群,保证算法初期寻优效率与精度;进一步,在算法追逐行为中,嵌入非线性跳跃衰减波动因子实现算法全局勘探与局部开发之间的动态平衡,增强算法局部和全局寻优能力。实验结果表明,所提出的算法寻优性能优于其他算法,且能快速稳定获得最小路径长度,具有较好的实际实用性。 展开更多
关键词 鼠群优化算法 空翻反向学习 Sin混沌 跳跃波动因子 路径规划
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基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法 被引量:4
7
作者 余昕越 张艺镨 +3 位作者 张勇 杨林 高卫东 郭岩 《电信科学》 2023年第8期82-90,共9页
为了提高移动网络调度运行信息的效用程度,提出了基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法。在研究信息内部网/省调隔离区(demilitarized zone,DMZ)、网/省调III区之间的信息共享结构的基础上,通过包含共享任务层... 为了提高移动网络调度运行信息的效用程度,提出了基于混沌反向学习改进灰狼算法的移动网络调度运行信息共享方法。在研究信息内部网/省调隔离区(demilitarized zone,DMZ)、网/省调III区之间的信息共享结构的基础上,通过包含共享任务层、信息层以及用户层的三层调度网络模型实现信息共享,并确定信息效用最大化的信息调度优化目标函数,通过灰狼算法求解该目标函数,获取信息调度结果;为获取更佳的目标函数求解结果,创新性地引入混沌反向学习和信息共享搜索策略,优化灰狼算法的初始种群和交流能力,以此获取更佳的求解结果,实现信息最优共享。测试结果显示:该方法具有较好的应用性能,信息效用值均达到20以上,偏差率低于0.12、拟合优度高于0.92,能够完成不同传输模式下的信息共享,并且呈现共享信息详情。 展开更多
关键词 混沌反向学习 改进灰狼算法 移动网络 调度运行 信息共享 共享搜索策略
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融合Tent混沌和维度学习的阴阳对算法 被引量:10
8
作者 李大海 刘庆腾 王振东 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第8期2320-2328,共9页
针对阴阳对算法(YYPO)易早熟收敛,提出一种融合Tent混沌映射和维度学习策略的阴阳对优化算法(YYPO-TP)。使用Tent混沌序列初始化阴阳两点生成以增加初始位置分布的均匀性,使用维度学习策略和反向搜索策略设计一种正反向搜索的分割方式,... 针对阴阳对算法(YYPO)易早熟收敛,提出一种融合Tent混沌映射和维度学习策略的阴阳对优化算法(YYPO-TP)。使用Tent混沌序列初始化阴阳两点生成以增加初始位置分布的均匀性,使用维度学习策略和反向搜索策略设计一种正反向搜索的分割方式,避免算法的早熟,增强算法全局寻优能力。实验结果表明,YYPO-TP相比YYPO在统计学意义上有显著性能优势,在风力发电机参数优化问题YYPO-TP也取得了更优的结果。 展开更多
关键词 阴阳对优化 混沌映射 维度学习策略 风力发电机 反向搜索 参数优化 参数检验
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基于复合混沌自适应麻雀搜索算法的路径规划
9
作者 柯雨彤 汪洲 +2 位作者 王伟森 邓贤发 梁金胜 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第6期36-42,48,共8页
为解决麻雀搜索算法在全局搜索与局部开发不协调及易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略集成的复合混沌自适应麻雀搜索算法。通过融合混沌映射和折射反向学习策略进行种群初始化,结合周期性变化因子优化位置更新,并动态调整探索者与... 为解决麻雀搜索算法在全局搜索与局部开发不协调及易陷入局部最优的问题,提出了一种多策略集成的复合混沌自适应麻雀搜索算法。通过融合混沌映射和折射反向学习策略进行种群初始化,结合周期性变化因子优化位置更新,并动态调整探索者与跟随者的比例,增强了算法的全局搜索能力并提高了收敛精度。随后选取7个标准测试函数与其他5种群智能优化算法从仿真实验角度证明了改进算法的有效性。并将其应用于移动机器人的路径规划,结果显示ICCA-SSA不仅能准确捕捉最优路径,还能保持路径长度的一致性和稳定性,生成的路径在平滑性、长度和转弯频率上均优于其他算法,展现出卓越的障碍物规避能力,能提供高效且可靠的解决方案。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 路径规划 混沌映射 反向学习 自适应调整策略
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融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法 被引量:171
10
作者 毛清华 张强 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第6期1155-1164,共10页
针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中... 针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中引入上一代全局最优解,提高全局搜索的充分性,同时加入自适应权重,协调局部挖掘和全局探索的能力,并加快收敛速度;然后,融合柯西变异算子和反向学习策略,在最优解位置进行扰动变异,产生新解,增强算法跃出局部空间的能力;最后,与3种基本算法和2种改进的麻雀算法进行对比,对8个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,评估ISSA的寻优性能,并对ISSA进行时间复杂度分析。结果表明ISSA与其余5种算法相比,收敛速度更快,精度更高,全局寻优能力得到较大提升。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Sin混沌 自适应 柯西变异 反向学习
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融入重心反向学习和单纯形搜索的粒子群优化算法 被引量:4
11
作者 张文宁 周清雷 +1 位作者 焦重阳 梅亮 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2023年第9期1629-1638,共10页
针对粒子群优化PSO算法后期种群多样性差和易陷入局部最优解等问题,提出具备重心反向学习和单纯形搜索行为的粒子群优化COLS-PSO算法。初始时,基于混沌策略构造出搜索空间。进化过程中,基于Spearman系数选择需要进行重心反向学习的粒子... 针对粒子群优化PSO算法后期种群多样性差和易陷入局部最优解等问题,提出具备重心反向学习和单纯形搜索行为的粒子群优化COLS-PSO算法。初始时,基于混沌策略构造出搜索空间。进化过程中,基于Spearman系数选择需要进行重心反向学习的粒子,以帮助算法逃离局部极值区域。进一步引入局部搜索能力较强的单纯形搜索方法增强对最优粒子邻近区域的开发,以提高搜索精度。实验先在若干标准测试函数上进行,之后将COLS-PSO算法应用于软件测试数据生成问题。实验结果表明,COLS-PSO算法在求解精度、收敛速度和有效性方面表现较好,能够有效平衡种群多样性和算法收敛性的矛盾。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 混沌策略 重心反向学习 单纯形搜索 测试数据生成
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精英反向学习的单纯形交叉布谷鸟搜索算法 被引量:1
12
作者 林要华 王李进 《郑州大学学报(工学版)》 CAS 北大核心 2017年第6期33-38,共6页
提出一种加强搜索能力的改进布谷鸟搜索算法,该算法采用精英反向学习策略促使Lévy Flights随机走动中的部分精英个体进行反向搜索,以避免搜索新个体的趋同性;并采用单纯形交叉操作在Biased随机走动中随机选择一个个体进行精细搜索... 提出一种加强搜索能力的改进布谷鸟搜索算法,该算法采用精英反向学习策略促使Lévy Flights随机走动中的部分精英个体进行反向搜索,以避免搜索新个体的趋同性;并采用单纯形交叉操作在Biased随机走动中随机选择一个个体进行精细搜索,以降低搜索的盲目性以及低效性.另外,提出的算法采用混沌映射模型实现发现概率参数的自适应控制.仿真实验结果表明,该算法能够总体上有效改善算法的搜索能力和收敛速度. 展开更多
关键词 布谷鸟搜索算法 单纯形交叉 反向学习 混沌映射
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基于反向学习的跨种群差分进化算法 被引量:9
13
作者 张斌 李延晖 郭昊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1093-1099,共7页
针对差分进化(DE)算法存在的寻优精度低、收敛速度慢等问题,借鉴混沌分散策略、反向学习策略(OBL)以及跨种群并行机制,提出一种基于反向学习的跨种群差分进化算法(OLCPDE)。采用混沌分散策略进行种群初始化,将种群划分为精英种群和普通... 针对差分进化(DE)算法存在的寻优精度低、收敛速度慢等问题,借鉴混沌分散策略、反向学习策略(OBL)以及跨种群并行机制,提出一种基于反向学习的跨种群差分进化算法(OLCPDE)。采用混沌分散策略进行种群初始化,将种群划分为精英种群和普通种群,对两个子种群分别采用标准的差分进化策略和基于反向学习的差分进化策略;同时,为进一步提高算法对单峰函数的求解精度和稳定性,采用了一种跨种群的差分进化策略,运用三种策略对子种群进行操作,达到共同进化的目的。实验独立运行30次,OLCPDE在12个标准的测试函数中,有11个函数都能稳定地收敛到全局最优解,优于对比算法。实验结果表明,OLCPDE收敛精度高,能有效避免陷入局部最优点。 展开更多
关键词 差分进化 反向学习 跨种群 混沌搜索 函数优化
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融合学习机制的多混沌麻雀搜索算法 被引量:6
14
作者 李光阳 潘家文 +3 位作者 钱谦 殷继彬 伏云发 冯勇 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2023年第5期1057-1074,共18页
针对麻雀搜索算法(SSA)易受初始解的影响陷入局部极值、迭代后期收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合学习机制的多混沌麻雀搜索算法(MMCSSA)。首先,引入重心反向学习策略(COBL)生成精英种群增强对多源优质搜索区域的勘探能力,提升算法的局... 针对麻雀搜索算法(SSA)易受初始解的影响陷入局部极值、迭代后期收敛速度慢等缺陷,提出了一种融合学习机制的多混沌麻雀搜索算法(MMCSSA)。首先,引入重心反向学习策略(COBL)生成精英种群增强对多源优质搜索区域的勘探能力,提升算法的局部极值逃逸能力和收敛性能。其次,提出一种动态调整的黄金正弦领导策略并嵌入SSA中以改善发现者的搜索方式,增强算法的全局搜索能力。然后,提出一种基于学习机制的多混沌映射策略,该机制利用多混沌多扰动模式的特性,通过动态调用不同混沌映射赋予算法不同类别的扰动特征。混沌扰动失败时,引入高斯变异策略对当前解进行深度开发,两种策略协同作用,相互促进,极大增强了算法逃逸局部最优的能力。最后,将所提算法应用于12个不同特征的基准函数进行实验,结果表明与其他算法相比,MMCSSA在收敛精度、寻优速度和鲁棒性方面有更好的表现。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法(SSA) 黄金正弦算法 高斯变异 混沌学习机制 重心反向学习策略(COBL)
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融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法 被引量:4
15
作者 宋美佳 贾鹤鸣 +1 位作者 林志兴 刘庆鑫 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第3期738-748,共11页
针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Cir... 针对哈里斯鹰优化算法(Harris Hawks optimization,HHO)易早熟收敛、寻优精度低、收敛速度慢等问题,提出一种融合非线性收敛因子与变异准反射学习的哈里斯鹰优化算法(improved Harris Hawks optimization,IHHO)。首先,初始化阶段引入Circle混沌映射,提高初始化种群多样性和种群位置质量;其次,引入Sigmoid非线性收敛因子,平衡全局探索和局部开发能力;最后,针对HHO算法易陷入局部最优问题,提出变异准反射学习(quasi-reflection-based learning,QRBL)策略,提高种群活力,进一步提高算法局部收敛能力。仿真实验采用13个标准测试函数和1个经典工程问题对改进算法进行测试,结果表明改进算法收敛精度、收敛速度均有较大提高,适用于解决实际问题。 展开更多
关键词 哈里斯鹰优化算法 非线性收敛因子 准反射学习 反向学习 混沌映射 工程问题 元启发算法 群智能
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基于改进秃鹰算法优化极限学习机的谐波发射水平估计 被引量:6
16
作者 夏焰坤 朱赵晴 +2 位作者 唐文张 任俊杰 张艺凡 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2024年第1期156-165,共10页
针对目前电力系统谐波发射水平难以直接测量的问题,提出了一种基于改进秃鹰算法(improved bald eagle search,IBES)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的谐波发射水平估计方法。首先,在传统秃鹰搜索算法中引入Tent混沌映射... 针对目前电力系统谐波发射水平难以直接测量的问题,提出了一种基于改进秃鹰算法(improved bald eagle search,IBES)优化极限学习机(extreme learning machine,ELM)的谐波发射水平估计方法。首先,在传统秃鹰搜索算法中引入Tent混沌映射和柯西变异算子,利用IBES算法对ELM模型的输入权重和阈值进行寻优。其次,输入公共连接点(point of common coupling,PCC)处谐波电压和谐波电流,代入IBES-ELM模型,估计用户侧和系统侧谐波发射水平。最后进行仿真和工程实例分析,并与其他算法的估计结果进行对比。结果表明,所提IBES-ELM方法估计精度优于长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)、卷积神经网络(convolution neural network,CNN)、反向传播神经网络(back propagation neural network,BP)和CNN-LSTM算法模型,验证了该方法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 谐波发射水平 秃鹰搜索优化 tent混沌映射 柯西变异算子 极限学习
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混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法 被引量:11
17
作者 杜云 周志奇 +2 位作者 贾科进 丁力 卢孟杨林 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第7期70-83,共14页
麻雀搜索算法具有原理简单、搜索能力强、快速寻优等优点,但是存在全局搜索不足、易陷入局部最优等缺点,针对其缺点提出了混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法。增加改进Circle混沌映射提高种群多样性;在发现者引入自适应权重策略,提... 麻雀搜索算法具有原理简单、搜索能力强、快速寻优等优点,但是存在全局搜索不足、易陷入局部最优等缺点,针对其缺点提出了混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法。增加改进Circle混沌映射提高种群多样性;在发现者引入自适应权重策略,提高发现者的全局搜索能力和搜索范围;在加入者引入改进鲸鱼优化算法的气泡网捕食策略,提高算法的局部搜索性能和跳出局部最优的能力;结合反向学习策略机制,对所有的个体进行最优选择,使每次迭代后的个体质量得到提升,以提高算法的寻优效率和寻优精度。将混合多项自适应权重的混沌麻雀搜索算法与4种经典基本算法和9种改进的麻雀搜索算法在12种测试函数和CEC2022测试函数上进行对比,改进算法有更好的寻优性能和收敛速度。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Circle混沌映射 自适应权重 鲸鱼优化算法 反向学习
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基于振动信号与深度学习的电力变压器故障诊断方法 被引量:5
18
作者 李浩 魏繁荣 +1 位作者 王浩 李旭东 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2024年第10期1-12,共12页
针对当前电力变压器机械故障实时诊断准确率较低的问题,本文提出了一种基于振动信号与深度学习的电力变压器故障诊断方法。首先针对电力变压器箱体表面振动信号采用改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)对其进行分解以获取重构信号... 针对当前电力变压器机械故障实时诊断准确率较低的问题,本文提出了一种基于振动信号与深度学习的电力变压器故障诊断方法。首先针对电力变压器箱体表面振动信号采用改进自适应噪声完备经验模态分解(ICEEMDAN)对其进行分解以获取重构信号,并引入模糊熵值构建振动特征向量。然后以卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BiGRU)组成基础分类网络以实现特征分类,并引入高效通道注意力机制(ECAM)提升CNN学习性能。最后设计一种基于ICMIC混沌映射、自适应动态扰动和精英反向学习混合改进得到多策略协同优化秃鹰搜索(MSCOBES)算法,并将改进后的算法应用于实现CNN-BiGRU的超参数寻优,从而得到基于MSCOBES-CNN-BiGRU-ECAM的电力变压器故障诊断优化模型。在实验中对于试验变压器的机械故障进行诊断,实验结果表明本文所提出的方法对于电力变压器不同类型的机械故障的诊断准确率可达99.4%。 展开更多
关键词 电力变压器 故障诊断 ICEEMDAN CNN-BiGRU MSCOBES ICMIC混沌映射 自适应动态扰动 精英反向学习
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基于多策略改进灰狼算法的无人机路径规划 被引量:1
19
作者 宋宇 高岗 +1 位作者 梁超 徐军生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第1期84-91,共8页
针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了... 针对传统的灰狼算法在三维路径规划中容易陷入局部最优等问题,本文提出了一种改进的灰狼算法。首先,对三维威胁区域进行环境建模,对约束条件规定无人机飞行的总成本函数;其次,在灰狼种群初始化中加入了混沌序列和准反向学习策略,增加了群种多样性以及未知领域的搜索范围,通过对自适应权重因子的改进来更新个体位置,从而加快收敛速度;最后,为了避免陷入局部最优,引入了粒子群算法从而平衡全局开发与局部收敛。通过实验结果表明,相较于另外3种典型路径规划算法,改进灰狼算法可以寻找出一条安全可行的路径,并且有着较稳定的寻优能力。 展开更多
关键词 无人机 三维路径规划 混沌序列 反向学习 灰狼算法 粒子群算法
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融合多策略改进的白鲸优化算法 被引量:2
20
作者 柴岩 常晓萌 任生 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第5期76-93,共18页
为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLC... 为进一步提升白鲸优化算法(BWO)的寻优能力和收敛速度,提出一种融合多策略改进的白鲸优化算法(multi-strategy improved beluga whale optimization,MIBWO)。针对算法初期因随机生成个体的遍历性较差使得算法易陷入局部的劣势,利用PWLCM混沌映射增加种群多样性以及准反向学习生成的反向解增强初始解的质量,为算法寻优性能奠定基础;构造一种动态限制局部扰动搜索机制,引入非线性收敛因子扰动个体增加求解精度与速度,为避免收敛因子在迭代后期过快收敛,利用动态平衡搜索策略以避免陷入局部最优;提出一种差异性种群进化策略对鲸鱼坠落阶段进行最优值位置扰动更新,有效提升收敛精度。理论分析和数值实验证明MIBWO算法具有较强的寻优性能,MIBWO算法在PV辨识问题体现了良好的寻优性能、收敛速度及鲁棒性并具有一定的实际工程应用前景。 展开更多
关键词 白鲸优化算法 PWLCM混沌映射 反向学习 非线性收敛因子 动态平衡搜索策略 差异性种群进化策略 PV辨识问题
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