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Combining the genetic algorithms with artificial neural networks for optimization of board allocating 被引量:2
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作者 曹军 张怡卓 岳琪 《Journal of Forestry Research》 SCIE CAS CSCD 2003年第1期87-88,共2页
This paper introduced the Genetic Algorithms (GAs) and Artificial Neural Networks (ANNs), which have been widely used in optimization of allocating. The combination way of the two optimizing algorithms was used in boa... This paper introduced the Genetic Algorithms (GAs) and Artificial Neural Networks (ANNs), which have been widely used in optimization of allocating. The combination way of the two optimizing algorithms was used in board allocating of furniture production. In the experiment, the rectangular flake board of 3650 mm 1850 mm was used as raw material to allocate 100 sets of Table Bucked. The utilizing rate of the board reached 94.14 % and the calculating time was only 35 s. The experiment result proofed that the method by using the GA for optimizing the weights of the ANN can raise the utilizing rate of the board and can shorten the time of the design. At the same time, this method can simultaneously searched in many directions, thus greatly in-creasing the probability of finding a global optimum. 展开更多
关键词 artificial neural network Genetic algorithms Back propagation model (BP model) optimization
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Codebook design using improved particle swarm optimization based on selection probability of artificial bee colony algorithm 被引量:2
2
作者 浦灵敏 胡宏梅 《Journal of Chongqing University》 CAS 2014年第3期90-98,共9页
In the paper, a new selection probability inspired by artificial bee colony algorithm is introduced into standard particle swarm optimization by improving the global extremum updating condition to enhance the capabili... In the paper, a new selection probability inspired by artificial bee colony algorithm is introduced into standard particle swarm optimization by improving the global extremum updating condition to enhance the capability of its overall situation search. The experiment result shows that the new scheme is more valuable and effective than other schemes in the convergence of codebook design and the performance of codebook, and it can avoid the premature phenomenon of the particles. 展开更多
关键词 vector quantization codebook design particle swarm optimization artificial bee colony algorithm
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Threshold Selection Method Based on Reciprocal Gray Entropy and Artificial Bee Colony Optimization 被引量:1
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作者 吴一全 孟天亮 +1 位作者 吴诗婳 卢文平 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2014年第4期362-369,共8页
Since the logarithmic form of Shannon entropy has the drawback of undefined value at zero points,and most existing threshold selection methods only depend on the probability information,ignoring the within-class unifo... Since the logarithmic form of Shannon entropy has the drawback of undefined value at zero points,and most existing threshold selection methods only depend on the probability information,ignoring the within-class uniformity of gray level,a method of reciprocal gray entropy threshold selection is proposed based on two-dimensional(2-D)histogram region oblique division and artificial bee colony(ABC)optimization.Firstly,the definition of reciprocal gray entropy is introduced.Then on the basis of one-dimensional(1-D)method,2-D threshold selection criterion function based on reciprocal gray entropy with histogram oblique division is derived.To accelerate the progress of searching the optimal threshold,the recently proposed ABC optimization algorithm is adopted.The proposed method not only avoids the undefined value points in Shannon entropy,but also achieves high accuracy and anti-noise performance due to reasonable 2-D histogram region division and the consideration of within-class uniformity of gray level.A large number of experimental results show that,compared with the maximum Shannon entropy method with 2-D histogram oblique division and the reciprocal entropy method with 2-D histogram oblique division based on niche chaotic mutation particle swarm optimization(NCPSO),the proposed method can achieve better segmentation results and can satisfy the requirement of real-time processing. 展开更多
关键词 image processing threshold selection reciprocal gray entropy 2-D histogram oblique division artificial bee colony (ABC) optimization algorithm
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Study of Direction Probability and Algorithm of Improved Marriage in Honey Bees Optimization for Weapon Network System 被引量:2
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作者 杨晨光 涂序彦 陈杰 《Defence Technology(防务技术)》 SCIE EI CAS 2009年第2期152-157,共6页
To solve the weapon network system optimization problem against small raid objects with low attitude,the concept of direction probability and a new evaluation index system are proposed.By calculating the whole damagin... To solve the weapon network system optimization problem against small raid objects with low attitude,the concept of direction probability and a new evaluation index system are proposed.By calculating the whole damaging probability that changes with the defending angle,the efficiency of the whole weapon network system can be subtly described.With such method,we can avoid the inconformity of the description obtained from the traditional index systems.Three new indexes are also proposed,i.e.join index,overlap index and cover index,which help manage the relationship among several sub-weapon-networks.By normalizing the computation results with the Sigmoid function,the matching problem between the optimization algorithm and indexes is well settled.Also,the algorithm of improved marriage in honey bees optimization that proposed in our previous work is applied to optimize the embattlement problem.Simulation is carried out to show the efficiency of the proposed indexes and the optimization algorithm. 展开更多
关键词 网络系统 优化问题 破坏概率 算法改进 核武器 蜜蜂 婚姻 SIGMOID函数
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Service Composition Instantiation Based on Cross-Modified Artificial Bee Colony Algorithm
5
作者 Lei Huo Zhiliang Wang 《China Communications》 SCIE CSCD 2016年第10期233-244,共12页
Internet of things(IoT) imposes new challenges on service composition as it is difficult to manage a quick instantiation of a complex services from a growing number of dynamic candidate services. A cross-modified Arti... Internet of things(IoT) imposes new challenges on service composition as it is difficult to manage a quick instantiation of a complex services from a growing number of dynamic candidate services. A cross-modified Artificial Bee Colony Algorithm(CMABC) is proposed to achieve the optimal solution services in an acceptable time and high accuracy. Firstly, web service instantiation model was established. What is more, to overcome the problem of discrete and chaotic solution space, the global optimal solution was used to accelerate convergence rate by imitating the cross operation of Genetic algorithm(GA). The simulation experiment result shows that CMABC exhibited faster convergence speed and better convergence accuracy than some other intelligent optimization algorithms. 展开更多
关键词 optimization of service composition optimal service instantiation artificial bee colony algorithm swarm algorithm cross strategy
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基于强化学习的多策略自寻优人工蜂群算法
6
作者 倪红梅 王梅 《吉林大学学报(信息科学版)》 2025年第1期83-89,共7页
针对人工蜂群算法局部搜索能力不足的缺点,借鉴强化学习的寻优思想,提出了一种基于强化学习的多策略自寻优人工蜂群算法。该算法将强化学习中的Q学习方法与人工蜂群算法相融合,利用种群最好值与个体适应值的距离和种群多样性两个指标作... 针对人工蜂群算法局部搜索能力不足的缺点,借鉴强化学习的寻优思想,提出了一种基于强化学习的多策略自寻优人工蜂群算法。该算法将强化学习中的Q学习方法与人工蜂群算法相融合,利用种群最好值与个体适应值的距离和种群多样性两个指标作为划分状态的依据,建立包含多种搜索策略的动作集,采用ε-贪心策略选择最优,产生高质量的后代,实现了ABC(Artificial Bee Colony)算法更新策略的智能选择。通过20个测试函数和在股票预测方面的应用,结果显示所提算法表现出较优性能,能更好地平衡勘探和开发之间的关系,具有较快的收敛速度和较好的自寻优能力。 展开更多
关键词 人工蜂群算法 强化学习 多策略 Q学习 自寻优
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终端区离场航空器自主路径规划
7
作者 王红勇 郭宇鹏 《北京航空航天大学学报》 北大核心 2025年第2期446-456,共11页
随着航空器自主保持间隔运行概念的逐渐发展,基于连续爬升运行(CCO)模式,可有效解决当前终端区内航空器离场路径固定单一所造成空域运行效率低问题。为此,提出一种基于人工势场-粒子群优化(APF-PSO)联合算法的终端区离场航空器自主路径... 随着航空器自主保持间隔运行概念的逐渐发展,基于连续爬升运行(CCO)模式,可有效解决当前终端区内航空器离场路径固定单一所造成空域运行效率低问题。为此,提出一种基于人工势场-粒子群优化(APF-PSO)联合算法的终端区离场航空器自主路径规划方法。构建面向航空器自主运行模式的空域环境模型,对空域环境进行栅格化处理并计算各栅格的空域复杂度,限制离场航空器进入高复杂度栅格以保障运行安全;构建基于BADA数据库和减退力爬升模式的航空器爬升性能约束模型;应用APF-PSO联合算法进行路径规划,通过粒子群优化(PSO)算法广域搜索思想解决人工势场法(APF)固有的局部极值-目标不可达问题;使用贝塞尔曲线法优化该路径,引入滑动时间窗口理念优化航空器离场时刻;使用上海终端空域的实际结构和运行数据,应用所提方法进行仿真模拟。仿真结果表明:APF-PSO联合算法可有效生成航空器无冲突离场路径并规避繁忙空域,优化处理后的路径满足航空器爬升性能约束,且优于实际运行路径(路径长度减少23.78%,最大转弯率降低55.73%,最大爬升率降低9.94%);离场航空器自主运行模式下的空中交通复杂性较当前运行模式更为均衡(栅格复杂度峰值降低3.92%),可有效提升空域利用率。 展开更多
关键词 航空运输 航空器自主运行 连续爬升运行 路径规划 人工势场-粒子群优化算法 空中交通管理
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基于ANN-GA协同寻优的大跨度双曲桁架拱钢闸门结构优化设计
8
作者 王皓臣 张燎军 +3 位作者 张汉云 章寰宇 林润丰 宋琰 《水电能源科学》 北大核心 2025年第1期145-149,共5页
针对大跨度双曲桁架拱钢闸门结构的优化设计,采用拉丁超立方随机抽样方法建立试验抽样点,通过对抽样点的训练建立人工神经网络(ANN)预测模型;同时协同遗传算法(GA)的全局搜索能力,基于ANN模型构造相应的适应度函数,提出了一种ANN-GA协... 针对大跨度双曲桁架拱钢闸门结构的优化设计,采用拉丁超立方随机抽样方法建立试验抽样点,通过对抽样点的训练建立人工神经网络(ANN)预测模型;同时协同遗传算法(GA)的全局搜索能力,基于ANN模型构造相应的适应度函数,提出了一种ANN-GA协同优化的结构优化模型,并对某拟建60 m大跨度双曲桁架拱钢闸门关键构件进行结构优化设计。结果表明,ANN模型可有效应用于结构尺寸与闸门总质量及最大折算应力的非线性建模,训练后的ANN-GA模型可根据结构尺寸准确预测该结构尺寸下所对应的闸门总质量及最大应力值;通过建立基于ANN模型构建的适应度函数,GA可实现在ANN模型预测的基础上快速全局寻优并快速收敛,基于ANN-GA的协同优化方法对于闸门结构尺寸优化切实有效。研究成果可为闸门结构优化设计提供参考。 展开更多
关键词 钢闸门 结构优化设计 人工神经网络 遗传算法
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基于IABC-GA的管路协同机舱设备布局优化方法研究
9
作者 王文双 杨远松 +2 位作者 刘海洋 杨明君 林焰 《大连理工大学学报》 CAS 北大核心 2025年第1期67-78,共12页
为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径... 为解决船舶机舱整体布局优化设计问题,提出一种基于改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA)的管路协同设备布局优化设计方法以获得最佳设备布局方案和管路布局方案.在人工蜂群算法和遗传算法的基础上,提出一种既适应设备布局优化也适应管路路径寻优的改进算法,结合协同进化思想,将船舶机舱整体布局优化问题拆解为互相关联的设备布局问题和管路布局问题,两者在相互影响的情况下协同进化,最终得到最佳的船舶机舱布局设计方案.通过对实船机舱的仿真实验,验证了管路协同设备布局优化方法的可行性与可靠性.设备布局方面,与原始设备布局相比效果提升59.5%;船舶机舱整体布局方面,与先进行设备布局优化再进行管路布局优化相比效果提升11.8%. 展开更多
关键词 改进人工蜂群遗传算法(IABC-GA) 船舶机舱 设备布局优化 协同进化
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ANN Model and Learning Algorithm in Fault Diagnosis for FMS
10
作者 史天运 王信义 +1 位作者 张之敬 朱小燕 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 1997年第4期45-53,共9页
The fault diagnosis model for FMS based on multi layer feedforward neural networks was discussed An improved BP algorithm,the tactic of initial value selection based on genetic algorithm and the method of network st... The fault diagnosis model for FMS based on multi layer feedforward neural networks was discussed An improved BP algorithm,the tactic of initial value selection based on genetic algorithm and the method of network structure optimization were presented for training this model ANN(artificial neural network)fault diagnosis model for the robot in FMS was made by the new algorithm The result is superior to the rtaditional algorithm 展开更多
关键词 fault diagnosis for FMS artificial neural network(ANN) improved BP algorithm optimization genetic algorithm learning speed
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基于WOA-IC优化神经网络的隧道爆破振动预测研究
11
作者 高宇璠 傅洪贤 《振动与冲击》 北大核心 2025年第4期229-237,共9页
为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量... 为了提高爆破振动预测精度,提出了一种鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)和信息准则(information criterion,IC)优化的人工神经网络(artificial neural network,ANN)爆破振动预测模型。根据二维指标变量法将地质参数定量化,建立了包括3个定量参数和10个定性参数的更完整的数据集。利用信息准则对模型复杂度的反馈,构建了一个提高模型泛化能力的双层优化结构,分析改进ANN模型的激活函数和训练算法最优组合,并引入鲸鱼算法优化模型初始权值和阈值的选取,降低模型输出结果的偏差和波动。对比分析WOA-IC-ANN模型与传统经验公式、ANN模型、IC-ANN模型、WOA-ANN模型预测结果的差异。研究表明,WOA-IC-ANN模型的预测结果与实际吻合更好,误差显著降低,具有较好的泛化能力。研究成果可用于隧道爆破工程的振动预测,并为类似工作提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 爆破振动 预测模型 信息准则(IC) 鲸鱼优化算法(WOA) 人工神经网络(ANN)
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基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划
12
作者 广鑫 耿增显 《现代电子技术》 北大核心 2025年第4期119-122,共4页
飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权... 飞行环境可能随时发生变化,如新的障碍物出现、天气条件变化等,导致集群无人机飞行路径规划难度上升。为此,提出一种基于离散粒子群算法的集群无人机飞行路径规划方法。根据人工势场理论与威胁类型绘制Voronoi图,从而确定Voronoi图弧权值。结合Voronoi图弧权值计算结果与无人机飞行航程、威胁、电池效能代价构建适应度函数,通过离散粒子群算法不断进行迭代寻优,得到集群无人机的最佳飞行路径。实验结果表明,所提方法在集群无人机路径规划中具有较高的执行效率和成功率,具有良好的实际应用前景。 展开更多
关键词 离散粒子群算法 集群无人机 路径规划 人工势场 VORONOI图 适应度函数
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基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法 被引量:1
13
作者 陈林春 郝永志 《武汉船舶职业技术学院学报》 2024年第1期87-92,共6页
在保证船舶航线安全的前提下,以最短航程为目标,提出基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法。对船舶AIS数据进行预处理,去除船舶AIS数据中的冗余数据,完成船舶AIS数据提纯;采用基于粒子群与K均值混合聚类算法的核心转向点筛选与... 在保证船舶航线安全的前提下,以最短航程为目标,提出基于AIS轨迹和改进蚁群算法的船舶航线规划方法。对船舶AIS数据进行预处理,去除船舶AIS数据中的冗余数据,完成船舶AIS数据提纯;采用基于粒子群与K均值混合聚类算法的核心转向点筛选与识别方法,筛选并识别船舶AIS数据中船舶航线核心转向点数据;通过基于改进蚁群算法的航线规划方法,以核心转向点数据为基础,构建航线网络,在此网络中,通过人工势场法对蚁群算法进行改进,对船舶航线进行寻优,实现船舶航线规划。经实验验证,本文方法能够规划出安全合理的船舶航线。 展开更多
关键词 AIS轨迹 改进蚁群算法 航线规划 粒子群 人工势场法
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轨道交通单线接运电动公交调度优化模型
14
作者 杨亚璪 吴钊 宾涛 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期52-59,共8页
针对乘客由轨道交通换乘接运电动公交过程中等待时间长、候车成本高等问题,提出一种面向高峰时段乘客换乘情况的轨道交通接运电动公交的时刻表优化方法。通过分析换乘过程,以换乘乘客等候时间成本、换乘失败成本、电动公交使用成本和充... 针对乘客由轨道交通换乘接运电动公交过程中等待时间长、候车成本高等问题,提出一种面向高峰时段乘客换乘情况的轨道交通接运电动公交的时刻表优化方法。通过分析换乘过程,以换乘乘客等候时间成本、换乘失败成本、电动公交使用成本和充电成本共4项成本之和最小为目标函数,以电动公交的发车顺序、换乘乘客的等待意愿、电动公交充放电特性对行驶里程产生的影响等作为约束条件,构建混合整数非线性规划模型。在接运公交的运输需求方面,考虑了除换乘乘客外本地乘客出行需求变化对接运电动公交时刻表的影响。最后提出一种混合人工蜂群算法求解模型,通过与遗传算法、粒子群算法的对比,进行了算法的敏感性分析。结果表明:目标函数总成本为1355.32元,相比原成本降低了23.56%,其中,换乘乘客等候时间成本为298.17元,换乘失败成本为84.03元,公交公司运营成本为867.40元,电动公交充电成本为105.71元,验证了构建的模型对时刻表优化问题的有效性。 展开更多
关键词 交通运输工程 城市交通 公交调度 接运电动公交 时刻表优化 人工蜂群算法
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基于改进人工蜂群算法的绿色冷链物流优化
15
作者 张天瑞 吴铁铮 于海跃 《沈阳大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期497-506,共10页
针对目前冷链物流存在的运输成本高、腐败率高以及污染物排放量高等问题,建立了考虑冷链配送过程中所产生的车辆运营成本以及碳排放的绿色冷链配送路径的优化模型。为了避免求解过程陷入局部最优,在人工蜂群算法的基础上,加入细菌觅食... 针对目前冷链物流存在的运输成本高、腐败率高以及污染物排放量高等问题,建立了考虑冷链配送过程中所产生的车辆运营成本以及碳排放的绿色冷链配送路径的优化模型。为了避免求解过程陷入局部最优,在人工蜂群算法的基础上,加入细菌觅食行为和烟花爆炸算子对其进行改进,以加快算法收敛速度和提高计算精度;将改进算法应用于生鲜产品冷链物流配送路径优化模型中,并进行实验仿真。结果显示,与传统人工蜂群算法、蚁群算法等相比较,改进后的人工蜂群算法所得的配送路径规划方案更优,可以更好地平衡配送及污染物排放等成本。 展开更多
关键词 冷链物流 绿色物流 路径优化 改进人工蜂群算法 碳排放
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基于ARO-MKELM的微电网攻击检测
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作者 吴忠强 张伟一 《计量学报》 CSCD 北大核心 2024年第10期1444-1452,共9页
智能电网的复杂性和开放性使其在信息交换时更易受到网络攻击的威胁。目前大多数检测方法只关注检测攻击的存在性,不能确定受到攻击的分布式电源的具体位置,导致无法快速将被攻击的分布式电源隔离,继而造成严重的损失。提出一种基于人... 智能电网的复杂性和开放性使其在信息交换时更易受到网络攻击的威胁。目前大多数检测方法只关注检测攻击的存在性,不能确定受到攻击的分布式电源的具体位置,导致无法快速将被攻击的分布式电源隔离,继而造成严重的损失。提出一种基于人工兔群优化算法优化多核极限学习机的交流微电网虚假数据注入攻击检测方法。在传统极限学习机中引入组合核函数以提升检测模型的学习能力和泛化能力,并采用具有强全局搜索能力的人工兔群优化算法优化多核极限学习机的核函数参数及正则化系数,进一步提升检测模型的检测精度。利用非训练样本内幅值为55和95的阶跃攻击信号进行仿真验证,检测准确率范围分别达到了(93.44~94.64)%和(98.11~99.23)%,与其他检测模型进行对比分析,验证了所提方法的优越性。 展开更多
关键词 电学计量 交流微电网 虚假数据注入 人工兔群优化算法 多核极限学习机
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基于分级思想的多级蚁态蚁群改进算法
17
作者 刘书勇 刘峰 《无线电工程》 2024年第2期463-472,共10页
广泛应用于经典NP难问题即旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,但其采用正反馈机制并具备较强的鲁棒性,适合与其他算法相融合从而改进优... 广泛应用于经典NP难问题即旅行商问题(Traveling Salesman Problem,TSP)的蚁群优化(Ant Colony Optimization,ACO)算法存在容易陷入局部最优、收敛速度慢等问题,但其采用正反馈机制并具备较强的鲁棒性,适合与其他算法相融合从而改进优化。基于此,引入人工蜂群的分级思想,提出了一种多级蚁态的蚁群改进(Multistage State Ant Colony Optimization,MSACO)算法。通过引入适应度算子将传统单蚁态蚁群划分为王蚁、被雇佣蚁和非雇佣蚁,并且在每次迭代后重新分配身份以动态维持多级蚁态。王蚁寻找最优路径即最优食物源,被雇佣蚁负责路径构建,非雇佣蚁进行局部优化。为了使非雇佣蚁更有效地获得优质解,提出了一种固定邻域优化算法。实验结果表明,在TSPLIB库的7个数据集中,MSACO均可以达到理论最优解程度,较其他改进算法的最优解迭代次数与运行时间可以减少约40%与50%。 展开更多
关键词 人工蜂群 蚁群优化算法 动态多级 适应度算子 固定邻域
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基于近红外光谱技术结合ARO-LSSVR的天麻中有效成分含量快速检测 被引量:1
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作者 李珊珊 张付杰 +5 位作者 李丽霞 张浩 段星桅 史磊 崔秀明 李小青 《食品科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期207-213,共7页
为实现对天麻中天麻素和对羟基苯甲醇含量的快速、无损检测,以云南昭通乌天麻为实验对象,采集900~1 700 nm波长范围内的光谱数据。首先,采用卷积平滑和标准正态变量变换进行光谱数据预处理,其次通过竞争性自适应重加权采样法(competitiv... 为实现对天麻中天麻素和对羟基苯甲醇含量的快速、无损检测,以云南昭通乌天麻为实验对象,采集900~1 700 nm波长范围内的光谱数据。首先,采用卷积平滑和标准正态变量变换进行光谱数据预处理,其次通过竞争性自适应重加权采样法(competitive adapative reweighted sampling,CARS)与迭代保留信息变量算法进行特征波长的提取,根据基于特征波长建立最小二乘支持向量回归(least squares support vector machine,LSSVR)模型的结果,选择最佳特征波长提取方法。为了提高模型的准确率,本研究引入人工兔智能算法对LSSVR中的正则化参数γ和核函数密度σ2进行优化,并与粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)、灰狼优化算法(grey wolf optimizer,GWO)进行对比,评估人工兔优化算法(artificial rabbits optimization,ARO)的优越性。结果表明,ARO算法在寻优速度、寻优能力上优于PSO、GWO;天麻素、对羟基苯甲醇的最佳预测模型均为CARS-AROLSSVR,其Rp2分别为0.969 6和0.957 7,预测均方根误差分别为0.014和0.020。综上,近红外光谱可用于天麻中有效成分的定量检测,本研究可为天麻快速检测装置的研发提供理论依据。 展开更多
关键词 近红外光谱 天麻 最小二乘支持向量回归 人工兔优化算法
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基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法及工业验证研究 被引量:1
19
作者 郭林 张凯 +1 位作者 万承辉 吴宏春 《原子能科学技术》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1432-1439,共8页
由于堆芯运行过程中的组件辐照生长、冷却剂高速冲击等因素,燃料组件不可避免地会出现弯曲现象。但机组运行期间无法直接测量燃料组件弯曲状态,导致数值模拟采用的堆芯物理模型与真实堆芯状态之间存在差异,直观上表现为堆芯功率分布的... 由于堆芯运行过程中的组件辐照生长、冷却剂高速冲击等因素,燃料组件不可避免地会出现弯曲现象。但机组运行期间无法直接测量燃料组件弯曲状态,导致数值模拟采用的堆芯物理模型与真实堆芯状态之间存在差异,直观上表现为堆芯功率分布的计算值与实测值存在显著误差。为了提高数值模拟精度,本文开展了基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法研究:采用人工神经网络算法,通过大量样本训练建立堆芯物理模型与实测数据物理场之间的显式函数关系;基于三维变分算法和实测数据物理场,建立物理模型反演优化代价函数,通过实测数据反演优化得到与真实状态更为接近的堆芯物理模型。为了实现方法验证,本文利用国内某商用压水堆核电厂的功率分布实测数据对堆芯燃料组件弯曲实现了反演优化。数值结果表明:采用反演优化得到的堆芯物理模型,可将堆芯功率分布计算误差的最大值由13.4%降至7.7%,显著提升了堆芯数值模拟结果的精度。因此,本文提出的基于实测数据融合的堆芯物理模型反演优化方法能够显著提高堆芯数值模拟的精度,在核反应堆数字孪生技术研发中具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 实测数据融合 模型反演优化 三维变分算法 人工神经网络算法
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基于鸟群人工鱼群算法的区块链移动边缘计算卸载模型 被引量:1
20
作者 孔小爽 袁健 《电子科技》 2024年第8期26-33,共8页
计算密集型任务数量的增加导致智能移动设备(Smart Mobile Devices,SMD)计算任务过载,借助MEC(Mobile Edge Computing Servers)及利用网络中空闲边缘设备(Edge Devices,ED)可使计算能力受限的SMD将计算任务卸载到MEC和ED协作中,并基于... 计算密集型任务数量的增加导致智能移动设备(Smart Mobile Devices,SMD)计算任务过载,借助MEC(Mobile Edge Computing Servers)及利用网络中空闲边缘设备(Edge Devices,ED)可使计算能力受限的SMD将计算任务卸载到MEC和ED协作中,并基于委托信誉证明(Delegated Proof of Reputation,DPoR)共识机制增强系统的安全性。文中提出一种基于鸟群人工鱼群算法(Bird Swarm-Artificial Fish Swarm Algorithm,BS-AFSA)的区块链移动边缘计算卸载模型,将任务卸载问题转化为优化目标函数来降低计算开销。采用改进鸟群人工鱼群算法来优化任务时延和能量消耗,对算法中的行为参数进行针对性构造,并改进拥挤度因子来提高后期迭代中寻优的局部搜索精度。仿真结果表明,与其他基准算法相比,文中所提算法减少了陷入局部最优的可能性,并降低了联合卸载方案的系统总开销。 展开更多
关键词 区块链 移动边缘计算 计算卸载 共识机制 鸟群算法 人工鱼群算法 任务时延能耗 优化问题
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