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基于改进粒子群优化LS-SVM的卫星钟差预报研究被引量：11: 1; 作者刘继业陈西宏 +1 位作者刘强孙际哲《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1509-1515,共7页; 针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)最小二乘支持向量机(LS-SVM)的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数... 展开更多; 关键词粒子群优化惯性权重学习因子最小二乘支持向量机卫星钟差; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于核模糊C-均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割被引量：5: 2; 作者王民张鑫 +2 位作者贠卫国卫铭斐王静《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期999-1005,共7页; 针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算... 展开更多; 关键词遥感图像核模糊C-均值 EM 空间邻域惯性权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用被引量：9: 3; 作者胡卫东曹文贵《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2014年第2期71-76,共6页; 边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征.首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改... 展开更多; 关键词边坡稳定性改进粒子群算法 BP神经网络优化惯性权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于混沌粒子群算法的无人机航迹规划被引量：2: 4; 作者曹诗卉时满宏 +1 位作者亓迎川张湑蕊《空军预警学院学报》 2016年第6期418-421,共4页; 为研究无人机航迹规划问题,通过引入混沌映射,对基本粒子群算法(PSO)的初始位置和速度、惯性权重值、随机常数进行了改进.根据无人机航迹规划模型,给出了基于混沌粒子群算法的无人机航迹规划步骤,然后进行了仿真.仿真结果表明,与基本粒... 展开更多; 关键词无人机航迹规划混沌映射粒子群算法惯性权重; 在线阅读下载PDF 职称材料

用三线摆测定物体对非质心轴的转动惯量被引量：10: 5; 作者李刚常陈玉坤余征跃《力学与实践》 CSCD 北大核心 2007年第5期54-57,共4页; 对三线摆的线性近似模型和转动惯量计算公式的由来作了简要说明.分析了三线摆扭振系统质心偏移对转动惯量测试的影响,给出了扭振系统质心与三线摆中心轴对齐的判别准则和用三线摆测定物体对非质心轴转动惯量的工程实用方法.通过工程实... 展开更多; 关键词三线摆非质心轴转动惯量判别准则三点称重平衡法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于改进的RBF神经网络车辆动态称重研究被引量：5: 6; 作者魏赫陈新《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期219-224,共6页; 针对道路交通的复杂性,提出利用改进的径向基函数神经网络算法处理车辆的动态称重数据。该算法使用粒子群寻优的方式确定RBF神经网络中心,通过惯性权重因子控制寻优速度,将车辆的动态称重重量、车速、车长、轴数作为辅助神经网络的输入... 展开更多; 关键词交通信息动态称重径向基函数网络粒子群寻优惯性权重因子; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于个体位置变异的粒子群算法被引量：6: 7; 作者郑俊观王硕禾 +2 位作者齐赛赛张焕东张立园《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》 2019年第1期63-68,共6页; 针对粒子群算法随着迭代次数的增多,其种群多样性降低,粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体位置变异的粒子群算法。该算法在保证最终收敛的前提下极大扩展了粒子的空间搜索范围,从而降低了粒子群算法发生早熟的可能,... 展开更多; 关键词粒子群算法局部最优惯性权重变异; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于正弦惯性权值反向蜉蝣优化算法: 8; 作者吴雪颜吴芸 +3 位作者吴霄江佳玉童林沈霞《西安邮电大学学报》 2023年第6期82-93,共12页; 针对蜉蝣优化算法(Mayfly Algorithm,MA)早熟问题,提出一种基于正弦惯性权值反向蜉蝣优化算法。该算法采用准反向学习初始化替代随机初始化,在雌雄蜉蝣位置更新过程中引入准反向学习策略,将当前位置与反向位置反向学习,择优选择位置进... 展开更多; 关键词蜉蝣优化算法惯性权值正弦调整准反向学习焊接梁设计; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进粒子群优化LS-SVM的卫星钟差预报研究被引量：11: 1; 作者刘继业陈西宏刘强孙际哲; 机构空军工程大学防空反导学院; 出处《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第11期1509-1515,共7页; 基金国家自然科学基金(61172169); 文摘针对导航卫星短期钟差预报精度和稳定度不高的问题,提出了一种基于改进粒子群优化(PSO)最小二乘支持向量机(LS-SVM)的卫星钟差预报方法。通过引进自适应改变的惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的寻优能力,并将其应用到LS-SVM的参数优化中,避免人为选择参数的盲目性,提高了LS-SVM的泛化能力和预报精度。选取国际GPS服务组织(IGS)产品中四颗典型卫星的钟差数据,分别采用LS-SVM模型、神经网络模型和灰色系统模型进行短期钟差预报,计算结果表明:LS-SVM模型的预报精度优于其它两种模型,为导航卫星短期高精度钟差预报提供了新的思路。; 关键词粒子群优化惯性权重学习因子最小二乘支持向量机卫星钟差; Keywords PSO inertia weigh Learning factor LS-SVM Satellite clock error; 分类号 P228 [天文地球—大地测量学与测量工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于核模糊C-均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割被引量：5: 2; 作者王民张鑫贠卫国卫铭斐王静; 机构西安建筑科技大学信息与控制工程学院; 出处《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心 2017年第12期999-1005,共7页; 基金国家自然科学基金(No.61373112) 住房城乡建设部科学技术项目计划(No.2016-R2-045) 陕西省自然科学基金青年基金(No.2014JM8343)~~; 文摘针对聚类算法在应用中分割速度慢、抑制噪声能力弱等问题,本文提出一种基于核模糊C-均值(Kernel Fuzzy Cmeans,KFCM)和融合期望最大化(EM)算法混合聚类的遥感图像分割。首先给原始KFCM算法引入隐含变量来对像素预定义类别,然后利用EM算法评价预定义的类别是否最优,以此完成对遥感图像的聚类分割。在利用EM算法进行评价时,对KFCM引入空间邻域信息,采用惯性权重对其初始化参数进行优化增强算法效率。与传统的聚类分割方法进行比较,研究结果表明,该方法速度快、效果好、精度也能满足应用要求,具有较高的应用价值。; 关键词遥感图像核模糊C-均值 EM 空间邻域惯性权重; Keywords remote sensing image kernel fuzzy C-means EM spatial neighborhood inertia weigh; 分类号 P2 [天文地球—测绘科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用被引量：9: 3; 作者胡卫东曹文贵; 机构湖南大学岩土工程研究所湖南理工学院土木建筑工程学院; 出处《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS 2014年第2期71-76,共6页; 基金国家自然科学基金项目(51378198) 高等学校博士学科点专项科研基金项目(20130161110017) 湖南省教育厅科研项目(11C0618); 文摘边坡稳定性分析与评价是边坡工程的核心内容,具有高度非线性和不确定性特征.首先,选取了多个边坡工程实例构成学习样本集,以土体重度、内摩擦角、粘聚力、坡角、坡高、孔隙比六个主要影响因素作为土坡稳定性的评价判别指标;然后,采用改进的粒子群算法优化BP神经网络模型,将网络权值和阈值粒子化,通过引入粒子群进化度和粒子群聚合度实现惯性权重的动态变化,利用粒子群算法的全局搜索性实现网络权值和阈值的更新,从而增强算法对非线性问题的处理能力,加快了收敛速度;最后,通过与其它边坡稳定性评价算法进行比较分析,表明了本文研究算法的可行性与合理性.; 关键词边坡稳定性改进粒子群算法 BP神经网络优化惯性权重; Keywords slope stability improved particle swarm algorithm BP neural network optimization inertia weigh; 分类号 TU413.62 [建筑科学—岩土工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于混沌粒子群算法的无人机航迹规划被引量：2: 4; 作者曹诗卉时满宏亓迎川张湑蕊; 机构空军预警学院; 出处《空军预警学院学报》 2016年第6期418-421,共4页; 文摘为研究无人机航迹规划问题,通过引入混沌映射,对基本粒子群算法(PSO)的初始位置和速度、惯性权重值、随机常数进行了改进.根据无人机航迹规划模型,给出了基于混沌粒子群算法的无人机航迹规划步骤,然后进行了仿真.仿真结果表明,与基本粒子群算法相比,该改进粒子群算法可以有效地规避威胁目标和地形,所需代价更少.; 关键词无人机航迹规划混沌映射粒子群算法惯性权重; Keywords UAV path planning chaotic map particle swarm optimization (PSO) algorithm inertia weigh; 分类号 V249.4 [航空宇航科学与技术—飞行器设计]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名用三线摆测定物体对非质心轴的转动惯量被引量：10: 5; 作者李刚常陈玉坤余征跃; 机构上海交通大学工程力学实验中心; 出处《力学与实践》 CSCD 北大核心 2007年第5期54-57,共4页; 文摘对三线摆的线性近似模型和转动惯量计算公式的由来作了简要说明.分析了三线摆扭振系统质心偏移对转动惯量测试的影响,给出了扭振系统质心与三线摆中心轴对齐的判别准则和用三线摆测定物体对非质心轴转动惯量的工程实用方法.通过工程实例说明了该方法的有效性与可靠性.最后讨论了提高转动惯量实测精度的几项具体措施.; 关键词三线摆非质心轴转动惯量判别准则三点称重平衡法; Keywords three-string pendulum, noncentral axis of mass, moment of inertia, criterion, balance method of three-point weighing; 分类号 O313.3 [理学—一般力学与力学基础]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于改进的RBF神经网络车辆动态称重研究被引量：5: 6; 作者魏赫陈新; 机构南京理工大学; 出处《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心 2021年第9期219-224,共6页; 基金国家重点研发计划项目(2017YFB1001801) 中央高校基本科研业务费专项资金项目(30917012102)。; 文摘针对道路交通的复杂性,提出利用改进的径向基函数神经网络算法处理车辆的动态称重数据。该算法使用粒子群寻优的方式确定RBF神经网络中心,通过惯性权重因子控制寻优速度,将车辆的动态称重重量、车速、车长、轴数作为辅助神经网络的输入向量预测真实车重。训练结果表明,车辆速度与误差率呈正相关关系,改进的RBF神经网络可以明显提升动态称重数据的精度,在处理高速数据时,改进的RBF算法优化效果更好,在实际应用中具有重大意义。; 关键词交通信息动态称重径向基函数网络粒子群寻优惯性权重因子; Keywords traffic information weigh-in-motion RBF PSO inertia weighting factor; 分类号 U491 [交通运输工程—交通运输规划与管理]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于个体位置变异的粒子群算法被引量：6: 7; 作者郑俊观王硕禾齐赛赛张焕东张立园; 机构石家庄铁道大学电气与电子工程学院; 出处《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》 2019年第1期63-68,共6页; 文摘针对粒子群算法随着迭代次数的增多,其种群多样性降低,粒子群算法容易陷入局部最优的不足,提出了一种基于个体位置变异的粒子群算法。该算法在保证最终收敛的前提下极大扩展了粒子的空间搜索范围,从而降低了粒子群算法发生早熟的可能,并且程序量较小。仿真实验中,将算法应用于6个典型测试函数中,并与其它改进粒子群算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局寻优能力和较好的收敛速度,明显提高了粒子群算法的优化性能。; 关键词粒子群算法局部最优惯性权重变异; Keywords particle swarm optimization local optimum inertia weigh mutation; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于正弦惯性权值反向蜉蝣优化算法: 8; 作者吴雪颜吴芸吴霄江佳玉童林沈霞; 机构九江学院理学院; 出处《西安邮电大学学报》 2023年第6期82-93,共12页; 基金江西省自然科学基金项目(20224BAB201010) 江西省教育厅科技项目(GJJ211823,GJJ211825) 江西省2021年大学生创新创业训练计划项目(S202111843039)。; 文摘针对蜉蝣优化算法(Mayfly Algorithm,MA)早熟问题,提出一种基于正弦惯性权值反向蜉蝣优化算法。该算法采用准反向学习初始化替代随机初始化,在雌雄蜉蝣位置更新过程中引入准反向学习策略,将当前位置与反向位置反向学习,择优选择位置进入下一次迭代。基于正弦函数的周期性,将正弦函数、随机策略与惯性权值融合成正弦惯性权值策略以增强MA的搜索能力。仿真结果表明,所提算法在全局收敛性和收敛速度方面均明显优于其他算法,并在焊接梁设计中验证了该算法的实用性。; 关键词蜉蝣优化算法惯性权值正弦调整准反向学习焊接梁设计; Keywords mayfly optimization algorithm inertia weigh sinusoidal adjustment quasi oppositional learning welded beam design; 分类号 TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于改进粒子群优化LS-SVM的卫星钟差预报研究	刘继业陈西宏刘强孙际哲	《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2013	11	在线阅读下载PDF 职称材料
2	基于核模糊C-均值和EM混合聚类算法的遥感图像分割	王民张鑫贠卫国卫铭斐王静	《液晶与显示》 CAS CSCD 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于改进粒子群算法的BP神经网络在边坡稳定性评价中的应用	胡卫东曹文贵	《湖南理工学院学报（自然科学版）》 CAS	2014	9	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于混沌粒子群算法的无人机航迹规划	曹诗卉时满宏亓迎川张湑蕊	《空军预警学院学报》	2016	2	在线阅读下载PDF 职称材料
5	用三线摆测定物体对非质心轴的转动惯量	李刚常陈玉坤余征跃	《力学与实践》 CSCD 北大核心	2007	10	在线阅读下载PDF 职称材料
6	基于改进的RBF神经网络车辆动态称重研究	魏赫陈新	《兵器装备工程学报》 CSCD 北大核心	2021	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于个体位置变异的粒子群算法	郑俊观王硕禾齐赛赛张焕东张立园	《石家庄铁道大学学报（自然科学版）》	2019	6	在线阅读下载PDF 职称材料
8	基于正弦惯性权值反向蜉蝣优化算法	吴雪颜吴芸吴霄江佳玉童林沈霞	《西安邮电大学学报》	2023	0	在线阅读下载PDF 职称材料