决策学习型蜣螂优化算法的无人机协同路径规划 被引量：1

1

作者 张乐 胡毅文 +2 位作者 杨红 杨超 马宏远 《计算机应用研究》 北大核心 2025年第1期196-204,共9页

针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,... 针对多无人机协同路径规划问题,提出了一种决策学习型蜣螂优化算法(DLDBO)。传统蜣螂优化算法(DBO)种群之间缺乏信息互换,容易陷入局部最优解。因此,利用Pearson相关系数计算个体之间的相似性,通过相似性指标判断并作出决策:若不相似,利用折射反向学习计算得到候选解,在一定程度上提高个体之间影响的同时增强算法跳出局部最优的能力;若相似,利用所提出的链式邻近学习引导蜣螂个体,增加影响个体更新的因素,充分促进个体之间的信息交流。在CEC2017测试套件的29个测试函数上进行了充分的对比实验,结果表明,DLDBO性能明显优于其他六种先进的变体算法。利用DLDBO规划无人机群的飞行路径,最终能够得到较为理想的协同路径并且有效避开威胁,优于其余三种优秀的协同路径规划算法,满足了无人机协同飞行的需求。 展开更多

关键词 蜣螂优化算法 折射反向学习 链式邻近学习 无人机协同路径规划

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基于折射反向学习机制的樽海鞘群算法 被引量：1

2

作者 钱谦 翟豪 +2 位作者 潘家文 冯勇 李英娜 《小型微型计算机系统》 北大核心 2025年第1期119-127,共9页

由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优... 由于樽海鞘群算法(SSA)容易陷入局部最优,导致算法收敛能力较差,为了提高算法的搜索性能,本文提出了一种基于折射反向学习的樽海鞘群算法rOSSA.算法根据折射反向学习在解空间中获得反向解,使搜索代理获得更多选择机会,增加算法找到更优解的可能性.此外,在折射反向学习中引入概率扰动机制,通过概率扰动机制使搜索代理在迭代后期能够跳出局部最优,从而增强算法的全局搜索能力.最后,通过9个单峰、多峰、复合测试函数和一个工程计算问题将rOSSA与近年提出的一些主流算法进行比较,实验结果有效证明了本文改进算法的有效性. 展开更多

关键词 樽海鞘群算法 搜索性能 折射反向学习 概率扰动

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融合多策略的改进鹈鹕优化算法 被引量：1

3

作者 李智杰 赵铁柱 +3 位作者 李昌华 介军 石昊琦 杨辉 《控制工程》 北大核心 2025年第7期1184-1197,1206,共15页

针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反... 针对鹈鹕优化算法在寻优过程中存在的种群多样性降低、收敛速度下降、易陷入局部最优等问题,融合多种策略对其进行改进,提出了改进鹈鹕优化算法(improved pelican optimization algorithm,IPOA)。首先,利用帐篷(tent)混沌映射和折射反向学习策略初始化鹈鹕种群,在增加种群多样性的同时为算法寻优能力的提升打下基础;然后,在鹈鹕逼近猎物阶段引入非线性惯性权重因子以提高算法的收敛速度;最后,引入樽海鞘群算法的领导者策略以协调算法的全局搜索能力和局部寻优能力。实验测试了单一改进策略的改进效果,并将IPOA与其他9种优化算法进行了对比。实验结果证明了各改进策略的有效性和IPOA的优越性和鲁棒性。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 帐篷混沌映射 折射反向学习 非线性惯性权重因子 樽海鞘群算法

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基于井下参数的SCNGO-SVM卡钻预警方法研究 被引量：2

4

作者 张涛 夏鹏 +2 位作者 李军 王彪 詹家豪 《石油机械》 北大核心 2025年第1期20-27,36,共9页

针对卡钻风险预测的问题,提出了一种融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰优化算法(SCNGO)和支持向量机(SVM)的卡钻预警模型。针对北方苍鹰优化算法(NGO)容易陷入局部最优以及初始解的分布具有随机性和非均匀性的特性,引入折射反向学习... 针对卡钻风险预测的问题,提出了一种融合正余弦和折射反向学习的北方苍鹰优化算法(SCNGO)和支持向量机(SVM)的卡钻预警模型。针对北方苍鹰优化算法(NGO)容易陷入局部最优以及初始解的分布具有随机性和非均匀性的特性,引入折射反向学习策略初始化北方苍鹰算法个体、正余弦策略替换原始苍鹰算法的勘察阶段的位置更新公式和正余弦策略的步长搜索因子进行改进,将SCNGO用于SVM寻参,并将模型SCNGO-SVM应用于卡钻预警。研究结果表明:SCNGO在收敛速度、寻优精度等方面明显优于NGO、WOA(鲸鱼优化算法)及SSA(麻雀优化算法);该卡钻预警模型对于卡钻的预测准确率高达97.33%,相较于WOA-SVM、NGO-SVM、SSA-SVM卡钻预警模型,在预测准确率和运算速度上均有较大的提升。该模型为卡钻的预测及其工程应用提供了理论指导。 展开更多

关键词 卡钻预警模型 北方苍鹰优化算法 性能测试 折射反向学习策略 正余弦策略

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基于不确定需求和服务效用的应急物资配送中心选址研究

5

作者 万孟然 叶春明 +1 位作者 彭大江 董君 《运筹与管理》 北大核心 2025年第4期106-112,I0034-I0047,共21页

为加快灾后应急物资的快速分配,减少受灾地区人员因未得到服务而产生的伤害,本文提出了一种基于不确定需求和服务效用的应急物资配送中心选址多目标优化模型。该模型以最大化受灾区域各需求点的整体服务效用、最小化救援行动的总成本为... 为加快灾后应急物资的快速分配,减少受灾地区人员因未得到服务而产生的伤害,本文提出了一种基于不确定需求和服务效用的应急物资配送中心选址多目标优化模型。该模型以最大化受灾区域各需求点的整体服务效用、最小化救援行动的总成本为目标,力求在复杂多变的灾后环境中提升应急响应效率与资源配置公平性。此外,考虑到灾后实际需求常具有模糊性和不确定性,本文引入模糊数对各需求点的物资需求进行建模,使模型更贴近现实决策场景。为求解该多目标优化问题,提出了基于折射反向学习的非支配排序鲸鱼优化算法(Refracted Opposition-based Learning for Non-dominated Sorting Whale Optimization Algorithm,ROLNSWOA)。并通过中国上海为背景的真实案例,与非支配排序鲸鱼优化算法、非支配排序遗传算法II、强度帕累托进化算法Ⅱ、基于分解的多目标进化算法和多目标粒子群算法进行比较,验证了ROLNSWOA算法的性能和应用价值。 展开更多

关键词 模糊需求 应急物资配送中心选址 服务效用 基于折射反向学习的非支配排序鲸鱼优化算法

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基于改进蜣螂优化算法的巷战搜救路径规划

6

作者 雷富强 成政 +1 位作者 薛正雨 关鹏 《计算机工程与应用》 北大核心 2025年第19期320-335,共16页

针对巷战环境下搜救路径规划中传统蜣螂优化算法(DBO)在全局搜索稳定性和陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略的改进蜣螂优化(IDBO)算法,以提升搜救过程中的路径规划效率与可靠性。引入折射反向学习与精英选择策略,增强种群多样性... 针对巷战环境下搜救路径规划中传统蜣螂优化算法(DBO)在全局搜索稳定性和陷入局部最优等问题,提出一种基于混合策略的改进蜣螂优化(IDBO)算法,以提升搜救过程中的路径规划效率与可靠性。引入折射反向学习与精英选择策略,增强种群多样性和全局搜索能力;在滚球阶段结合鱼鹰优化算法(OOA)和最优解的耦合,解决了传统算法依赖最差个体支持的缺陷,增强算法在复杂地形中的全局搜索能力;在繁殖阶段引入动态选择机制与自适应t分布策略,平衡全局探索和局部开发,以适应搜救任务中对搜索精度和速度的双重需求;在觅食阶段结合雅克比曲线,提升算法跳出局部最优的能力,使算法能够有效应对巷战环境中的多种不确定因素。通过在CEC2005函数集上的性能测试,IDBO算法在全局搜索能力和收敛精度方面均优于DBO算法。在巷战搜救仿真环境下的路径规划实验中,静态环境下简单与复杂栅格地图下IDBO算法规划最短路径分别为27.841和57.256,较DBO算法分别缩短2.57%和15.35%;动态环境下最短路径为29.213和59.367,较DBO算法缩短3.85%与14.37%,进一步验证了IDBO算法在巷战搜救路径规划中的有效性和稳定性。 展开更多

关键词 路径规划 巷战搜救 蜣螂优化算法 折射反向学习 雅克比曲线 Wilcoxon秩和检验

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基于改进猎人猎物优化算法的煤矿开采沉陷预计模型参数反演研究

7

作者 朱慕谦 余庆 郭庆彪 《中国矿业》 北大核心 2025年第8期152-160,共9页

概率积分模型是分析煤炭开采引起地表变形规律的重要数学模型,通过概率积分模型可预计开采沉陷的关键参数,如何快速且准确地获取开采沉陷预计参数一直是学者关注的重点。为克服传统方法在这一领域的局限性,本文提出了一种基于改进猎人... 概率积分模型是分析煤炭开采引起地表变形规律的重要数学模型,通过概率积分模型可预计开采沉陷的关键参数,如何快速且准确地获取开采沉陷预计参数一直是学者关注的重点。为克服传统方法在这一领域的局限性,本文提出了一种基于改进猎人猎物算法(IHPO)的概率积分参数反演模型。IHPO是在标准猎人猎物算法(HPO)的基础上,引入Cubic映射初始化、透镜成像折射反向学习及强制切换策略等改进策略,显著增强了算法群体智能优化能力。将IHPO应用于概率积分参数反演,构建了基于IHPO的概率积分参数反演模型。模拟实验结果表明:IHPO反演概率积分预测参数相对误差控制在1.54%以内,参数拟合中误差不超过3.32,相较于HPO,其反演结果更为精确。此外,IHPO的参数反演模型具有良好的鲁棒性,能够抵御一定的粗差干扰、随机误差干扰及观测点缺失的影响,同时具有较强的全局搜索性能。在实际应用中,以顾桥煤矿1414(1)工作面为例,利用IHPO对其进行参数反演,反演结果的参数拟合中误差最大不超过8.92,其中,参数q、tanβ、b、θ的拟合中误差均小于0.50,体现了极高的准确性。基于IHPO预测的下沉值拟合中误差及水平移动值拟合中误差的平均值为93.99 mm,充分满足了实际工作面的精度需求,验证了该模型在煤炭开采沉陷预测中的有效性和实用性。 展开更多

关键词 开采沉陷 概率积分模型 猎人猎物优化算法 Cubic映射 透镜成像折射反向学习 强制切换策略

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基于混合策略改进的鹈鹕优化算法 被引量：2

8

作者 苏莹莹 任曼铜 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第3期85-93,共9页

针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,... 针对鹈鹕优化算法求解精度低、稳定性不足、易陷入局部最优等问题,文章提出一种混合策略改进的鹈鹕优化算法(IPOA)。首先,为了增强种群的随机性和多样性,扩大种群的搜索范围,引入反向折射学习机制;其次,利用正余弦算法和鹈鹕算法融合,改进鹈鹕搜索猎物的方式,增强算法的局部搜索与全局搜索能力;然后,采用Levy飞行机制对鹈鹕位置进行更新,从而提高算法的搜索能力以寻找最优值;最后,引入自适应t分布变异算子,使用算法的迭代次数作为t分布的自由度参数来增强鹈鹕种群的多样性,避免算法陷入局部最优。通过12个标准测试函数对改进算法与海鸥优化算法、黑猩猩优化算法、鲸鱼优化算法、蛇群优化算法和基本鹈鹕优化算法进行测试比较,结果表明,IPOA具有更好的收敛速度和稳定性。最后将改进鹈鹕算法应用于压力容器设计优化问题,进一步证实改进后的算法具有较好的求解性能。 展开更多

关键词 鹈鹕优化算法 折射反向学习 Levy飞行 正余弦算法 t分布变异

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多策略改进蜉蝣算法在变压器故障诊断中的应用

9

作者 郑颖春 朱玫 《河南科技大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2024年第5期86-92,M0007,M0008,共9页

为提高支持向量机在变压器故障诊断的准确率,提出了一种多策略改进蜉蝣算法优化支持向量机的故障诊断方法,并通过利用螺旋函数、正余弦自适应权重优化改进后的蜉蝣算法,得到支持向量的最佳参数c和g。通过3个测试函数对改进后的算法进行... 为提高支持向量机在变压器故障诊断的准确率,提出了一种多策略改进蜉蝣算法优化支持向量机的故障诊断方法,并通过利用螺旋函数、正余弦自适应权重优化改进后的蜉蝣算法,得到支持向量的最佳参数c和g。通过3个测试函数对改进后的算法进行仿真对比,实验表明改进后的算法具有较高的寻优精度和较快的收敛速度。将提出的故障诊断方法运用到实际DGA故障数据中,结果表明该方法能有效提高变压器故障诊断的准确率和缩短运行时间。 展开更多

关键词 故障诊断 支持向量机 蜉蝣算法 螺旋函数 折射反向学习

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基于自适应鱼鹰优化算法的无人机路径规划 被引量：5

10

作者 岑哲 符强 童楠 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第11期26-33,67,共9页

针对启发式算法在无人机路径规划中存在收敛精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出了一种自适应鱼鹰优化算法。该算法首先利用Bernoulli混沌映射初始化种群,增加种群多样性;其次引入余弦自适应因子平衡全局搜索和局部开发能力,并结合... 针对启发式算法在无人机路径规划中存在收敛精度低以及容易陷入局部最优的问题,提出了一种自适应鱼鹰优化算法。该算法首先利用Bernoulli混沌映射初始化种群,增加种群多样性;其次引入余弦自适应因子平衡全局搜索和局部开发能力,并结合莱维飞行策略自适应调整步长,帮助鱼鹰个体更好地跳出局部最优;接着通过折射反向学习策略改善全局最优解的质量,提高收敛精度和速度;然后将其与其他5种算法在15个CEC2005测试函数中进行性能对比实验,结果表明该算法在收敛精度和稳定性方面表现出色;最后将其移植应用于无人机路径规划问题,在6峰、9峰和12峰的地形障碍模型下进行测试。仿真结果显示,在不同地形场景下自适应鱼鹰优化算法较其他算法平均代价更低、标准差更小,且生成的路径更短、更平稳。 展开更多

关键词 无人机 路径规划 鱼鹰优化算法 Bernoulli混沌映射 余弦自适应因子 莱维飞行 折射反向学习

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融合多策略学习型麻雀搜索算法的UWSN覆盖优化 被引量：3

11

作者 王振东 王建兰 +1 位作者 王俊岭 李大海 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第8期1424-1433,共10页

水下无线传感器网络(UWSN)是三维无线传感器网络的一种应用场景。为解决UWSN覆盖率低的问题,提出一种多策略学习型麻雀搜索算法(MSLSSA)。首先引入双重反冲运动策略,对麻雀个体中的发现者和加入者进行位置更新,其次引入互利学习策略进... 水下无线传感器网络(UWSN)是三维无线传感器网络的一种应用场景。为解决UWSN覆盖率低的问题,提出一种多策略学习型麻雀搜索算法(MSLSSA)。首先引入双重反冲运动策略,对麻雀个体中的发现者和加入者进行位置更新,其次引入互利学习策略进行麻雀个体中的警戒者互利信息共享,进一步提高搜索能力,增大寻优解搜索空间;然后采用改进的折射反向学习策略作为边界处理方法对越界个体进行处理。最后将该算法应用于UWSN覆盖优化,仿真实验分析表明,与五种相似算法进行比较,MSLSSA覆盖率达到96.61%,能够有效提升UWSN覆盖率,优化节点分布。 展开更多

关键词 水下无线传感器网络 麻雀搜索算法 双重反冲运动 互利学习 折射反向学习

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基于LS-SVM的精确星光折射导航观测模型 被引量：2

12

作者 颜旭 王鼎杰 +2 位作者 张洪波 杨行 包为民 《中国空间科学技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2024年第4期20-28,共9页

星光折射自主导航系统的精度受到星光折射观测模型的限制。针对星光折射计算简化与大气参数随高度变化对星光折射观测模型的影响,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的精确星光折射导航观测模型建立方法。首先通过光线追迹高精度... 星光折射自主导航系统的精度受到星光折射观测模型的限制。针对星光折射计算简化与大气参数随高度变化对星光折射观测模型的影响,提出一种基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的精确星光折射导航观测模型建立方法。首先通过光线追迹高精度模拟星光折射的过程,未对折射角计算进行简化,考虑大气参数随高度的变化,得到折射真高度与折射角的非线性映射关系。然后利用LS-SVM机器学习算法精确拟合折射真高度与折射角的关系,建立关于折射视高度的高精度星光折射导航观测模型。仿真结果表明,建立的精确星光折射导航观测模型精度较高,平均绝对误差为0.986 m。将该观测模型应用到星光导航系统中,导航精度较高,定位误差平均为130.7 m,平均速度误差为0.1479 m/s,证明了建模方法的有效性,对于星光折射自主导航的高精度研究具有一定意义。 展开更多

关键词 星光折射导航 观测模型 光线追迹 LS-SVM 机器学习

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混合策略改进的野马优化算法 被引量：3

13

作者 李姗鸿 靳储蔚 +1 位作者 张达敏 张琳娜 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第2期405-413,共9页

针对野马优化算法存在种群多样性低、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的野马优化算法(IWHO)。在马驹位置公式中引入基于饥饿游戏的Tent惯性权重,更好平衡算法的全局搜索与局部搜索能力;在放牧阶段引入折射镜像... 针对野马优化算法存在种群多样性低、收敛速度慢和易陷入局部最优等问题,提出一种混合策略改进的野马优化算法(IWHO)。在马驹位置公式中引入基于饥饿游戏的Tent惯性权重,更好平衡算法的全局搜索与局部搜索能力;在放牧阶段引入折射镜像学习策略,利用折射镜像学习生成可行解的反向解,加快算法的求解速度;利用混合黄金正弦与飞蛾扑火算子,使算法跳出局部最优。将改进后的算法(IWHO)和其它算法在10个基准函数上对比测试,并通过Wilcoxon秩和检验和拉/压弹簧设计问题验证算法性能。仿真结果表明,IWHO在收敛速度和寻优精度上有明显改进。 展开更多

关键词 野马优化算法 饥饿游戏搜索算法 混沌映射 惯性权重 折射镜像学习 函数优化 收敛曲线

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基于折射反向学习和自适应策略的哈里斯鹰优化算法

14

作者 杨翔宇 高博 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2024年第S2期129-133,共5页

为解决哈里斯鹰优化(HHO)算法的收敛速度较慢、收敛精度不够高和无法跳出局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习(ROBL)和自适应策略的改进算法。通过引入ROBL策略,在搜索过程中生成反向解来扩大搜索范围,以提高算法的收敛速度和全局... 为解决哈里斯鹰优化(HHO)算法的收敛速度较慢、收敛精度不够高和无法跳出局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习(ROBL)和自适应策略的改进算法。通过引入ROBL策略,在搜索过程中生成反向解来扩大搜索范围,以提高算法的收敛速度和全局搜索能力。同时,采用自适应惯性权重和非线性能量递减因子动态地调整算法的探索和开发能力。另外,引入改进的自适应t分布变异对最优位置进行变异,以增强算法跳出局部最优解的能力。改进算法在维持种群多样性的同时,提升了收敛速度、全局搜索能力和收敛精度。在12个基准测试函数上的对比实验中,与群体智能算法相比,所提算法均获得了最高的收敛精度;而且,在基准测试函数实验中,验证了单个改进策略的有效性以及多个策略组合使用相较于单策略使用的优越性。 展开更多

关键词 哈里斯鹰优化算法 折射反向学习 自适应策略 非线性能量递减策略 基准测试函数

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基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法 被引量：29

15

作者 邵鹏 吴志健 +1 位作者 周炫余 邓长寿 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2137-2144,共8页

对于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,反向学习策略对其的改进取得了较好的效果.然而,反向学习策略需要结合其它策略来提高算法后期的全局搜索能力,针对此缺陷,根据光的折射原理对反向学习策略的反向过程进行改进,提出反向学习的统... 对于粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,反向学习策略对其的改进取得了较好的效果.然而,反向学习策略需要结合其它策略来提高算法后期的全局搜索能力,针对此缺陷,根据光的折射原理对反向学习策略的反向过程进行改进,提出反向学习的统一算法模型及基于折射原理反向学习模型的改进粒子群算法.实验与分析表明,与其它基于反向学习的粒子群算法相比,该模型更有效地改进了所提算法的全局搜索能力,提高了种群的多样性,从而提高了算法的收敛速度以及优化精度. 展开更多

关键词 智能优化算法 粒子群优化算法 反向学习 折射原理

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视知觉学习治疗儿童屈光不正性弱视4年随访研究 被引量：21

16

作者 李志超 赵武校 +3 位作者 蓝方方 王贻东 甘露 刘伟民 《眼科新进展》 CAS 北大核心 2012年第7期645-647,共3页

目的探讨视知觉学习治疗儿童屈光不正性弱视的远期疗效。方法回顾性研究。选取2006年在广西视光中心接受"视知觉学习"治疗且达到"基本治愈"标准的4～8岁屈光不正性弱视患者65例(117眼),所有病例均随访4a以上。随访... 目的探讨视知觉学习治疗儿童屈光不正性弱视的远期疗效。方法回顾性研究。选取2006年在广西视光中心接受"视知觉学习"治疗且达到"基本治愈"标准的4～8岁屈光不正性弱视患者65例(117眼),所有病例均随访4a以上。随访期间收集患者的矫正视力和屈光度。所有患者按起始弱视程度分为轻度、中度和重度弱视后,使用Two-wayANOVA比较3组患者间视力的稳定性;按屈光性质分为近视性、远视性和混合散光性弱视后,使用One-wayANOVA比较3组患者的屈光度变化情况。结果矫正视力:整体而言,终止视知觉学习后1a、2a、3a、4a时的矫正视力分别为0LogMAR、(0.006±0.024)Log-MAR、(-0.001±0.055)LogMAR、(-0.011±0.060)LogMAR,各随访时间点间差异均无统计学意义(均为P>0.05),均高于治疗前视力(0.344±0.171)LogMAR(均为P=0.000);但重度弱视儿童的矫正视力在随访期间差异有统计学意义(P<0.05),表现为在随访的第3年和第4年时出现了小幅视力回退。屈光度:视知觉治疗前、后球镜的变化量近视性、远视性、混合散光性弱视患者之间差异有统计学意义(P<0.01),且3组之间两两比较差异均有统计学意义(均为P<0.05);但视知觉治疗前、后柱镜与等效离焦度的变化量在3组患者之间差异均无统计学意义(均为P>0.05)。结论视知觉学习治疗儿童屈光不正性弱视的远期疗效稳定、可靠。 展开更多

关键词 视知觉学习 屈光不正性弱视 儿童 屈光回退

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视知觉学习联合遮盖治疗屈光参差性弱视的初期临床观察 被引量：14

17

作者 赵武校 蓝方方 +3 位作者 刘洪婷 李志超 甘露 刘伟民 《眼科新进展》 CAS 北大核心 2014年第10期963-967,共5页

目的探讨视知觉学习联合遮盖治疗屈光参差性弱视的临床效果。方法回顾性病例系列研究。收集2006年7月至2011年6月在广西视光中心接受视知觉学习联合遮盖治疗达1 a的8岁以上31例屈光参差性弱视患者的临床资料,包括患者的性别、年龄、注... 目的探讨视知觉学习联合遮盖治疗屈光参差性弱视的临床效果。方法回顾性病例系列研究。收集2006年7月至2011年6月在广西视光中心接受视知觉学习联合遮盖治疗达1 a的8岁以上31例屈光参差性弱视患者的临床资料,包括患者的性别、年龄、注视性质、眼位、治疗前后的最佳矫正视力、屈光度等数据。对患者治疗过程中的最佳矫正视力、屈光度等重复测量资料使用SPSS13.0统计软件一般线性模型(General linear model)的Repeated Measures过程进行方差分析,比较患者的最佳矫正视力和屈光度变化情况;同时对治疗效果的持久性进行评估。结果经过1 a的联合治疗,弱视眼视力平均提高了(3.9±1.8)行LogMAR视力(P<0.01),最佳矫正视力改善≥2行者达100.0%,基本治愈率达25.8%;联合治疗终止后1 a,87.0%的患者保持了治疗效果,平均最佳矫正视力下降0.03行LogMAR视力;对侧眼在联合治疗前后始终保持在正常视力水平。视知觉学习联合遮盖治疗前后,弱视眼和对侧眼的等效球镜值均缓慢降低:轻度弱视眼的等效球镜值在各时间点差异无统计学意义(P>0.05);中度、重度弱视眼的等效球镜在治疗中和治疗后均较治疗前降低(均为P<0.05);对侧眼的等效球镜在治疗后较治疗前和治疗中降低(均为P<0.05)。结论视知觉学习联合遮盖治疗可有效改善屈光参差性弱视患者弱视眼的最佳矫正视力,并能使治疗效果长期保持,但其基本治愈率有待提高。 展开更多

关键词 视知觉学习 遮盖 屈光参差性弱视 最佳矫正视力 屈光度

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基于改进蝠鲼优化算法的光伏组件参数辨识模型 被引量：6

18

作者 简献忠 王鹏 王如志 《计量学报》 CSCD 北大核心 2023年第1期109-119,共11页

为了解决当前光伏组件模型中存在的参数辨识精度低和稳定性差的问题,提出了一种基于折射学习机制的蝠鲼觅食优化算法的三二极管光伏组件参数辨识模型(RLMRFO-TDM)。该模型将差分进化机制融入到MRFO算法的种群更新环节,提高了MRFO算法的... 为了解决当前光伏组件模型中存在的参数辨识精度低和稳定性差的问题,提出了一种基于折射学习机制的蝠鲼觅食优化算法的三二极管光伏组件参数辨识模型(RLMRFO-TDM)。该模型将差分进化机制融入到MRFO算法的种群更新环节,提高了MRFO算法的局部探索能力,并加快了MRFO算法收敛速度;引入折射学习机制改善了MRFO算法的随机性,提高了种群在搜索区域中的离散性和MRFO算法的全局搜索能力。利用基准测试函数,验证了RLMRFO算法的有效性;采用STP6-120/36和STM6-40/36两种光伏组件的数据集对RLMRFO-TDM模型的参数辨识进行性能测试,与其他模型相比,RLMRFO-TDM模型的辨识精度、稳定性以及收敛速度表现最优。 展开更多

关键词 计量学 光伏电池 参数辨识 折射学习 蝠鲼优化算法

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一种基于折射反向学习机制与自适应控制因子的改进樽海鞘群算法 被引量：25

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作者 范千 陈振健 夏樟华 《哈尔滨工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第10期183-191,共9页

为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收... 为克服基本樽海鞘群算法(SSA)存在的收敛速度慢、易陷入局部最优等不足,提出了一种基于折射反向学习和自适应控制因子的新型改进樽海鞘群算法(RCSSA).首先,采用折射反向学习机制在每一次个体的求解中计算折射反向解,极大地提高了算法收敛精度和速度.然后,将原SSA算法中引导者的自适应控制因子引入跟随者的位置更新中,有效地控制整个搜索过程并增加了算法的局部开发能力.为验证所提RCSSA算法的优化性能,采用了7个单峰、16个多峰基准测试函数以及1个工程设计问题对其进行测试.试验中,先引入两种单策略改进的SSA算法来验证所提算法的有效性,再加入鲸鱼优化算法等5个先进的智能优化算法与之进行对比,进一步验证所提算法的优越性.研究结果表明:无论对于低维度还是高维度基准优化问题,所提算法都能有效地增强原SSA算法的开发和探索能力;并且RCSSA算法在整体优化性能方面要优于其他大多数群智能算法. 展开更多

关键词 樽海鞘群算法 折射反向学习 自适应控制因子 智能优化算法 基准函数

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融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法 被引量：82

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作者 李爱莲 全凌翔 +1 位作者 崔桂梅 解韶峰 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2022年第3期91-99,共9页

针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性... 针对麻雀搜索算法(SSA)在寻优后期出现能力不足、种群多样性损失、易落进局部极值现象,造成SSA算法收敛速度慢、探索能力不足等问题,提出了融合正余弦和柯西变异的麻雀搜索算法(SCSSA)。借助折射反向学习机制初始化种群,增加物种多样性;在发现者位置更新中引入正余弦策略以及非线性递减搜索因子和权重因子协调算法的全局和局部寻优能力;在跟随者位置中引入柯西变异对最优解进行扰动更新,提高算法获取全局最优解能力。通过10个经典测试函数对SCSSA算法在收敛速度、收敛精度、平均绝对误差等指标的评估,并引进工程设计优化问题进行验证。实验结果证明改进后的麻雀搜索算法在收敛速度和寻优精度有明显增强,表现出良好的鲁棒性。 展开更多

关键词 麻雀搜索算法 折射反向学习 正余弦算法 非线性递减搜索因子 柯西变异

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