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Optimal Planning of Charging Station for Electric Vehicle Based on Quantum PSO Algorithm 被引量:9
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作者 LIU Zifa ZHANG Wei WANG Zeli 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第22期I0006-I0006,共1页
关键词 电动汽车 粒子群算法 充电站 规划 优化 量子 能源 EV
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基于敏感度分析的球面磁悬浮飞轮电机多目标分层优化设计
2
作者 朱志莹 焦金帅 +2 位作者 徐政 孟凡浩 安聪 《电气工程学报》 北大核心 2025年第2期130-139,共10页
针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参... 针对球面磁悬浮飞轮电机的参数优化设计问题,提出一种基于参数敏感度分析的多目标分层优化设计方案。在介绍电机运行机理及电磁分析的基础上,以转矩、悬浮力为优化目标,通过对电机结构参数进行敏感度分析,利用构建敏感度方程,将电机参数划分为主敏感度参数和次敏感度参数,针对主敏感度参数和次敏感度参数,依次分别采用支持向量机进行非参数建模,并通过惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法进行寻优;最后,通过有限元仿真验证了所提算法的有效性,结果表明优化后电机转矩提高6%,悬浮力提高27.99%。 展开更多
关键词 球面磁悬浮飞轮电机 参数敏感度分析 分层优化 支持向量机 惯性权重自适应改变的混沌粒子群算法
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基于混沌莱维粒子群算法的机械臂轨迹规划
3
作者 盖荣丽 王康 王晓红 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2025年第5期101-105,109,共6页
针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索... 针对传统粒子群算法在求解机械臂轨迹优化问题时存在的搜索精度不够、容易陷入局部最优等问题,提出了一种混沌莱维粒子群优化算法(TLPSO)。对标准粒子群算法(PSO)进行优化,引入Tent混沌映射和莱维飞行的方法进行改进,提高了算法的搜索能力和跳出局部最优解能力。以六自由度机械臂为研究对象,建立时间优化目标模型,以3-5-3多项式插值方法为基础对其进行轨迹规划。将该算法应用于求解多种测试函数以及机器人时间最优轨迹规划问题,与遗传算法改进的粒子群算法(PSO-GA)、鲸鱼优化算法(WOA)和布谷鸟搜索算法(CS)相比,该算法取得了较好的效果。优化后得到的机械臂位移、速度和加速度曲线平滑、无突变。结果表明,所提出的优化算法能够有效降低轨迹的执行时间。 展开更多
关键词 粒子群算法 Tent混沌映射 莱维飞行 时间最优 轨迹规划
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六自由度工业机器人运动学参数辨识
4
作者 胡明 郭玉奉 +1 位作者 杨景 杨帆 《机械设计与制造》 北大核心 2025年第6期314-319,共6页
作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分... 作为运动控制的基础,机器人运动学参数辨识的误差模型对其精度存在影响。以六自由度机器人为对象,基于DH矩阵法建立机器人的运动学模型,进行仿真验证。分别从位置、姿态与位姿综合三个方面建立六种不同的误差模型并利用量子遗传算法分别进行辨识仿真,仿真结果表明,误差模型5拥有较高的辨识精度和辨识稳定性,适合用于实际辨识实验。利用高精度相机测量机器人末端位姿,通过粒子群寻优算法求取机器人基坐标系与相机坐标系之间转换矩阵。基于视觉测量数据、量子遗传算法和粒子群算法,以误差模型5作为实际辨识模型分别进行辨识实验。结果表明,基于误差模型5的量子遗传算法辨识后的机器人末端综合位置误差的方差小,其值为0.1159mm2,曲线波动幅度小,且平均误差下降82.96%,有较高的辨识精度和辨识稳定性,可有效提升机器人末端的定位精度,为基于视觉的动态目标捕捉提供条件。 展开更多
关键词 机器人运动学 参数辨识 误差模型 量子遗传算法 粒子群算法 手眼标定
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考虑碳排放的铁路路基施工机群配置优化
5
作者 鲍学英 申中帅 +1 位作者 李子龙 吕向茹 《安全与环境学报》 北大核心 2025年第1期364-373,共10页
铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优... 铁路路基施工机群配置关系施工工期,会直接产生施工成本,对生态环境造成重要影响,进而产生较高碳排放量。首先,考虑铁路路基施工工期、施工成本、施工绿色指数及碳排放等目标,建立铁路路基施工机群配置优化模型。其中,将施工机群配置优化模型中各优化目标作为一级指标建立机群配置多目标决策偏好评价指标体系,并将组合数有序加权算子(Combination Ordered Weighted Averaging,C-OWA)法与基于指标间相关性分析的权重确定(Criteria Importance Though Intercriteria Correlation,CRITIC)法结合对指标进行组合赋权。其次,采用基于莱维飞行机制的量子粒子群优化(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)算法求解该施工机群配置优化模型。最后,以某铁路路基工程某标段为例进行实证分析。结果显示,多目标优化方案较原方案工期提前75 d,成本降低203.257万元,绿色指数提升5.250%,碳排放量降低1.305 t。研究结果可为铁路路基施工机群配置优化提供新思路。 展开更多
关键词 环境工程学 铁路路基机群配置 碳排放 组合数有序加权算子法 基于指标间相关性分析的权重确定法 基于莱维飞行的量子粒子群优化算法
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面向时敏目标打击的C2组织资源动态调度方法
6
作者 黄美根 南明宇 +3 位作者 段婷 王涛 王维平 朱一凡 《指挥与控制学报》 北大核心 2025年第1期112-116,共5页
针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表... 针对打击时敏目标的指挥控制组织资源动态调度问题,从“任务-能力-资源”三级最优适配角度进行建模,以任务完成质量和任务完成时间为资源调度测度,构建多目标C2组织资源动态调度模型,并采用改进量子粒子群算法进行模型求解。仿真结果表明,考虑任务完成时间测度可以降低时敏目标打击窗口达28.46%,有效提升了马赛克战背景下的时敏目标打击能力。 展开更多
关键词 马赛克战 资源调度 C2组织 时敏目标 量子粒子群算法
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粒子群算法多目标优化下的超混沌人脸图像加密
7
作者 余锦伟 谢巍 +1 位作者 张浪文 余孝源 《控制理论与应用》 北大核心 2025年第5期875-884,共10页
本文将粒子群优化算法(PSO)与超混沌系统相结合,提出一种基于多目标优化的人脸图像加密方案.该方案通过PSO算法协同优化多项加密评估指标,包括相关关系、像素变化率(NPCR)、统一平均变化强度(UACI)和信息熵.首先,初始化混沌系统的控制参... 本文将粒子群优化算法(PSO)与超混沌系统相结合,提出一种基于多目标优化的人脸图像加密方案.该方案通过PSO算法协同优化多项加密评估指标,包括相关关系、像素变化率(NPCR)、统一平均变化强度(UACI)和信息熵.首先,初始化混沌系统的控制参数,并采用SHA-256算法生成混沌系统的初始值,迭代生成高敏感性的随机序列;其次,利用随机序列执行像素置乱、扩散和行列置乱操作,生成初始加密人脸图像;然后,将加密人脸图像视为PSO算法的个体,通过迭代更新个体的位置优化考虑多项指标的适应性函数;最后,确定混沌系统的最优参数,并得到最佳的加密人脸图像.实验结果表明,本文的方法在信息熵、像素相关系数、NPCR和UACI方面的表现都优于主流方法,这说明本文所提方法具有更高的安全性. 展开更多
关键词 混沌系统 粒子群算法 图像加密 智能优化 人脸隐私保护
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基于混沌映射和高斯扰动的多通道恒模盲均衡
8
作者 胡爽 冯姣 +2 位作者 张治中 李鹏 周华 《电信科学》 北大核心 2025年第5期96-106,共11页
在多通道信道仿真系统中,通道之间幅相不一致会使系统性能恶化,因此通道均衡技术必不可少。与传统的均衡器设计不同,盲均衡算法无须训练序列,提高了系统效率,不干扰仿真流程。基于粒子群优化的改进恒模盲均衡算法是一种新的盲均衡算法,... 在多通道信道仿真系统中,通道之间幅相不一致会使系统性能恶化,因此通道均衡技术必不可少。与传统的均衡器设计不同,盲均衡算法无须训练序列,提高了系统效率,不干扰仿真流程。基于粒子群优化的改进恒模盲均衡算法是一种新的盲均衡算法,引入粒子群算法寻找均衡器的最优解,提高了算法的收敛速度。然而该算法对初始参数敏感,容易陷入局部最优,恒定权重和学习因子会使算法稳态均方误差变大,局部和全局搜索能力不均。针对上述问题,提出了一种基于混沌映射和高斯扰动的改进粒子群恒模盲均衡算法。经过仿真验证,所提算法性能有所提升。对算法初期设置的参数敏感性降低;稳定后的适应度降低0.011;在误码率达到10-3量级时,信噪比相较于传统算法降低更多;均方误差降低1.77 dB;码间干扰降低0.64 dB。此外,对比了不同的惯性权重方案,进一步验证了所提算法收敛速度更快,码间干扰更低。 展开更多
关键词 通道均衡 恒模盲均衡算法 粒子群优化 混沌映射 高斯扰动
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互反判断矩阵一致性修正的智能优化模型
9
作者 张家伟 刘芳 刘祖林 《运筹与管理》 北大核心 2025年第3期51-56,I0033,共6页
互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策... 互反判断矩阵是层次分析法的基本数学工具,其一致性定义及修正方法研究为导出可靠权重提供理论依据。本文提出互反判断矩阵的次序一致性和满意一致性修正的新方法,首先基于顺序主子式模型识别次序不一致性元素,建立元素调整最少的修正策略;接着建立次序一致性、满意一致性及次序一致性和满意一致性同时修正的三个优化模型;然后根据高斯量子行为粒子群优化算法实现优化模型求解,通过理论证明和比较分析验证所提模型的可行性和优越性。与已有模型比较表明,本文提出了次序不一致性元素的简便识别方法,解决了同时修正次序一致性和满意一致性的科学问题,实现了优化模型的智能求解和决策信息调整的最少化。 展开更多
关键词 互反判断矩阵 次序一致性 满意一致性 优化模型 高斯量子行为粒子群优化算法
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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络
10
作者 张嘉雯 蔡彬彬 林崧 《量子电子学报》 北大核心 2025年第1期123-135,共13页
针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。 展开更多
关键词 量子光学 量子卷积神经网络 粒子群优化算法 量子机器学习 参数化量子电路
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基于任务可靠性的无人集群作战试验方案设计
11
作者 王靖宇 蒋平 +1 位作者 谢丁星 齐建军 《西北工业大学学报》 北大核心 2025年第2期368-380,共13页
无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任... 无人机集群是具有前景的新质武器,开展无人机集群作战试验是检验其作战效能的重要手段。由于成本高昂、耗时较长,需要对作战试验提前规划,制定高效的试验方案。为探讨无人机集群作战试验方案设计、保障试验的成功,提出了基于作战试验任务可靠性的试验方案设计方法。该方法构建了无人机集群侦察任务、打击任务和侦察打击任务的作战区域任务可靠性模型,使用多目标量子粒子群(multi-objective quantum particle swarm optimization algorithm,MOQPSO)方法求解出帕累托(Pareto)边界,确定综合考虑可靠性和成本2个目标后的最优方案,并通过仿真案例验证了所提方法的正确性。所提方法是解决无人机集群试验方案设计问题的有益探索。 展开更多
关键词 无人机集群 任务可靠性 方案设计 多目标量子粒子群算法
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应用多策略改进量子粒子群算法的直流电与Rayleigh波联合反演
12
作者 朱春光 管泓清 +3 位作者 秦天 张富翔 王强 高远 《石油地球物理勘探》 北大核心 2025年第1期137-151,共15页
针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)... 针对浅地表地质分层问题,文中分析了直流电(DC)法与Rayleigh波(RW)法共同探测并进行数据联合反演的可行性,重点研究了融合多种优化策略后形成的基于重心反向学习(Centroid Opposition-Based Learning,COBL)和混沌搜索(Chaos Search,CS)的量子行为粒子群(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法(简称为COBL-CS-QPSO算法)应用于二者的一维联合反演。通过联合反演可以从电阻率数据中提取层厚信息,弥补单独Rayleigh波反演难以精确解析层厚的问题;同时多策略算法的引入使解在搜索过程中不易陷入局部最优,并加强了不确定环境下的随机搜索效率。理论模型实验考虑了无噪声与有噪声以及已知模型层数与未知模型层数的多种情况,并使模型反演在宽泛的搜索区间内进行,最终取得了良好的反演效果。随后将该联合反演算法应用于实际数据,结果表明基于COBL-CS-QPSO算法的直流电与Rayleigh波联合反演在无钻孔信息或未知地下详细分层的条件下,能够获得相比于单独方法更为准确的结果。同时与自适应粒子群(APSO)算法的对比也体现了改进算法的反演优势。 展开更多
关键词 Rayleigh 波法 直流电法 联合反演 量子行为粒子群算法 重心反向学习 混沌搜索 无限折叠的迭代混 沌映射 浅地表
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面向新型电力系统的含风光储配电网多目标调度方法 被引量:1
13
作者 黄定威 王锋 李波 《电测与仪表》 北大核心 2025年第3期38-45,共8页
随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为... 随着双碳目标和新型电力系统的提出,含分布式电源和储能配电网的调度方法成为研究热点。针对目前含风光储配电网多目标调度方法无法兼顾经济性、稳定性和环保性,文中通过最小化区域内配电网削峰填谷方差、综合经济成本和污染治理成本为优化多目标,建立含风光储的配电网削峰填谷多目标优化调度模型,通过改进多目标量子粒子群优化算法求解模型。通过算例分析验证所提方法的优越性。结果表明,与常规方法相比,所提方法具有较优的负荷削峰填谷方差、综合成本和污染治理成本,运算效率也较高,可为新型电力系统的构建提供一定助力。 展开更多
关键词 双碳目标 新型电力系统 风光储 配电网 削峰填谷 多目标优化调度模型 量子粒子群算法
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多策略改进PSO的非晶干式变压器优化设计
14
作者 刘道生 王永胜 +1 位作者 黄国轩 刘龙生 《电子测量技术》 北大核心 2025年第11期49-58,共10页
为了解决变压器优化设计过程中存在周期冗长、效率低下及制造成本和能耗高等问题,采用一种多策略改进粒子群优化算法,结合Visual Basic 6.0软件实验平台开发的优化系统,对非晶合金干式变压器(简称非晶干变)的参数进行优化。该算法采用... 为了解决变压器优化设计过程中存在周期冗长、效率低下及制造成本和能耗高等问题,采用一种多策略改进粒子群优化算法,结合Visual Basic 6.0软件实验平台开发的优化系统,对非晶合金干式变压器(简称非晶干变)的参数进行优化。该算法采用多策略结合,在粒子初始化阶段应用Logistic-Tent混沌映射来提升粒子初始多样性,并构建动态学习因子与非线性动态惯性权重系数,以提升局部寻优精确度、增强其全局寻优能力。以SCLBH19-400/10非晶干变为优化实例,分别采用粒子群、量子粒子群、自适应粒子群、混沌粒子群和多策略改进粒子群优化算法进行参数优化仿真实验。实验结果表明,与传统人工设计方案、传统粒子群算法以及其他3种改进粒子群算法优化方案相比,多策略改进粒子群算法优化方案能提高计算效率,减少非晶干变总损耗15.41%和主材成本14.81%,验证了多策略改进粒子群算法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 非晶合金干式变压器 优化设计 多策略改进粒子群算法 Logistic-Tent混沌映射 动态学习因子
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基于LMD-QPSO-LSTM的离散再制造系统动态瓶颈预测方法
15
作者 汪家炜 王艳 +1 位作者 纪志成 刘相 《现代制造工程》 北大核心 2025年第6期150-160,57,共12页
离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term... 离散再制造业普遍存在影响生产效率的瓶颈问题,传统的静态瓶颈识别方法难以有效解决复杂再制造环境中的动态瓶颈漂移问题。针对这一现象,提出了一种基于局部均值分解(Local Mean Decomposition, LMD)方法结合长短期记忆(Long Short-Term Memory, LSTM)网络并利用改进量子粒子群(Quantum Particle Swarm Optimization, QPSO)算法优化的LMD-QPSO-LSTM动态瓶颈预测模型。首先,采用机器能耗属性定义动态瓶颈指数,并基于LMD方法分解瓶颈序列以降低数据的波动性。其次,引入注意力机制(Attention Mechanism, AM)来增强LSTM网络的学习能力,同时采用改进的QPSO算法优化LSTM网络选取最优参数。最后,对瓶颈指数的分量进行预测,并将预测结果重构。仿真实验结果表明,基于LMD-QPSO-LSTM的动态瓶颈预测方法可以有效提高预测精度,且能够准确地跟踪瓶颈位置的变化。与其他模型相比,所提方法至少将平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)降低了52.63%,平均百分比误差(Mean Absolute Percentage Error, MAPE)降低了25.14%,均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)降低了45.78%。 展开更多
关键词 局部均值分解 长短期记忆网络 改进量子粒子群算法 动态瓶颈预测 瓶颈漂移
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基于双通道生成对抗网络的城市用电负荷缺失数据补全方法 被引量:3
16
作者 刘志坚 陶韵旭 +2 位作者 刘航 罗灵琳 李明 《电力系统自动化》 EI CSCD 北大核心 2024年第17期161-170,共10页
用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,... 用电负荷数据的完整性与有效性在负荷预测等应用中具有重要意义。传统的缺失数据补全方法缺乏对用电负荷和多种外部时空关联信息的挖掘,难以获得高精度的补全结果。文中提出了一种双通道生成对抗网络,对缺失的负荷数据进行补全。首先,根据负荷的周期性变化特征和时空关联性构建三阶负荷张量,并将影响负荷变化的多种外部因素构建为三阶辅助信息张量。然后,为满足两种张量的双输入需求,在生成对抗网络的输入层引入双通道机制,通过卷积与反卷积运算提取张量的特征;为提升网络对张量数据的训练效果和补全精度,将张量分解损失引入原始损失函数,并采用改进的混沌映射粒子群优化算法联合优化超参数和网络。最后,在真实负荷数据集上开展数据补全实验。结果表明,所提方法能够对随机缺失率不超过50%、连续缺失不超过3天的负荷数据进行准确补全。 展开更多
关键词 负荷数据缺失 负荷预测 三阶张量 生成对抗网络 分解损失 混沌映射粒子群优化算法 补全方法
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基于低碳物流的危化品仓库堆垛布局优化研究 被引量:2
17
作者 李锐 严振宇 +1 位作者 宋金昭 李铭 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期61-68,共8页
为保证危化品仓库安全的同时有效减少碳排放并提升经济效益,建立危险指数最小、物料搬运量最小和碳排放成本最小的危化品仓库堆垛布局多目标优化模型,采用改进的粒子群-禁忌搜索混合算法对模型进行求解。该算法在传统粒子群算法的基础... 为保证危化品仓库安全的同时有效减少碳排放并提升经济效益,建立危险指数最小、物料搬运量最小和碳排放成本最小的危化品仓库堆垛布局多目标优化模型,采用改进的粒子群-禁忌搜索混合算法对模型进行求解。该算法在传统粒子群算法的基础上加入多点变异操作,并在粒子群算法得出解的基础上加入禁忌搜索算法,提高算法跳出局部最优解的能力。研究结果表明:利用本文建立的多目标优化模型及改进算法,危险指数、物料搬运量和碳排放成本均有所下降,解集质量较高,从而在保证危化品安全的情况下,有效降低物料搬运量及碳排放成本。研究结果可为危化品企业对仓库内部碳排放量的影响因素和数值计算以及危化品仓库安全性的界定提供参考与借鉴。 展开更多
关键词 碳排放 堆垛布局 多目标优化 粒子群-禁忌搜索算法
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钻孔瞬变电磁法扫描探测RCQPSO-LMO组合算法2.5D反演 被引量:5
18
作者 程久龙 焦俊俊 +1 位作者 陈志 董毅 《地球物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第2期781-792,共12页
利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描... 利用钻孔进行超前探测地质构造及含水体是地下开挖工程中的常规手段,如何利用这些钻孔进行钻孔瞬变电磁法扫描探测,从而实现钻孔孔壁外围地质异常体的精细探测,对实现地下工程地质透明化具有重要的指导意义.本文提出钻孔瞬变电磁法扫描探测2.5D反演的数据解译方法,首先针对随机性反演算法时效性低,易陷入局部最优解,而确定性反演算法依赖初始模型的问题,提出了组合策略的量子粒子群优化算法用来随机搜索最优初始模型.在此基础上,利用Levenberg-Marquarat方法求解Occam反演的目标函数,形成了RCQPSO-LMO组合算法进行2.5D反演,通过对比组合算法和单一算法,验证了组合算法具有更精确的反演结果.其次结合屏蔽条件下扫描探测,对比分析了有无屏蔽的2.5D反演结果,通过设定屏蔽系数对非探测方向信号进行部分压制,可以较好地解决钻孔径向扫描探测中对非探测方向信号部分屏蔽下的反演及成像.最后建立三组理论模型进行组合算法2.5D反演,结果表明:组合算法反演结果与理论模型的一致性较好,对低阻异常体的反演精度较高,验证了组合算法对钻孔孔壁外围低阻异常体具有较高的反演精度和分辨能力. 展开更多
关键词 钻孔瞬变电磁法 扫描探测 量子粒子群优化算法 组合算法 2.5D反演
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多场景下基于AHP-EWM的人体健康状态评估模型研究 被引量:3
19
作者 火久元 王虹阳 +1 位作者 巨涛 胡军 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期372-380,共9页
为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评... 为解决人体健康评估方法个性化监测不足的问题以及在满足不同场景下健康状态精细化评估的需求,需要一种基于多场景的人体健康状态评估方法来实现长期自动化监测。提出一种基于层次分析法(AHP)和熵权法(EWM)组合的多场景人体健康状态评估模型。首先采集人体在运动、休息、工作/学习和娱乐等4种不同场景下的健康监测指标数据,构建相应的评估指标体系。然后分别根据评估指标计算出AHP和EWM权重,再采用量子粒子群优化(QPSO)算法对AHP和EWM中的主客观权重进行分配,以确保评价指标占比的客观性。最后通过模糊综合评价法对人体健康状态进行评估和量化,并利用实际监测数据对方法的可靠性和稳定性进行验证。实验结果表明,在4种场景下所提方法的综合得分分别为63.78、59.83、58.71和59.21,表明在不同场景下该模型都具有较好的准确性和稳定性。根据评估结果,对测试者的身体状态评价结果进行分析,并给出一些健康建议。所提模型可全面了解人体在不同场景下的健康状况,并为人们提供科学的健康指导,从而为健康管理和疾病预防提供科学依据。 展开更多
关键词 健康状态 多重场景 层次分析法 熵权法 量子粒子群优化算法 模糊综合评价法
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基于改进PSO算法的光伏阵列MPPT研究 被引量:1
20
作者 商立群 闵鹏波 张建涛 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第8期35-39,共5页
为解决传统粒子群优化(PSO)算法在寻优过程中出现粒子早熟、收敛速度慢、易陷入局部优化等问题,提出一种基于反向学习的Logistic-Tent双重混沌映射和时变双重压缩因子(TVCF)策略的改进粒子群优化(LT-TVCFPSO)算法,在传统PSO算法基础上,... 为解决传统粒子群优化(PSO)算法在寻优过程中出现粒子早熟、收敛速度慢、易陷入局部优化等问题,提出一种基于反向学习的Logistic-Tent双重混沌映射和时变双重压缩因子(TVCF)策略的改进粒子群优化(LT-TVCFPSO)算法,在传统PSO算法基础上,引入了Logistic-Tent混沌映射和TVCF,既可增强种群多样性,避免粒子早熟,跳出局部优化,又能加快粒子收敛,提升全局寻优能力。最后在MATLAB/Simu-link上进行仿真。仿真结果表明:相比于传统MPPT算法,LT-TVCFPSO算法能够快速准确地追踪到全局最大功率点(GMPP)。 展开更多
关键词 全局寻优 改进粒子群优化算法 双重混沌映射 时变双重压缩因子 全局最大功率点
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