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Improved Whale Optimization Algorithm Based on Mirror Selection 被引量:5
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作者 LI Jingnan LE Meilong 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI CSCD 2020年第S01期115-123,共9页
Since traditional whale optimization algorithms have slow convergence speed,low accuracy and are easy to fall into local optimal solutions,an improved whale optimization algorithm based on mirror selection(WOA-MS)is p... Since traditional whale optimization algorithms have slow convergence speed,low accuracy and are easy to fall into local optimal solutions,an improved whale optimization algorithm based on mirror selection(WOA-MS)is proposed. Specific improvements includes:(1)An adaptive nonlinear inertia weight based on Branin function was introduced to balance global search and local mining.(2) A mirror selection method is proposed to improve the individual quality and speed up the convergence. By optimizing several test functions and comparing the experimental results with other three algorithms,this study verifies that WOA-MS has an excellent optimization performance. 展开更多
关键词 inertia weight mirror selection whale optimization algorithm(WOA)
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APPLICATION OF HYBRID GENETIC ALGORITHM IN AEROELASTIC MULTIDISCIPLINARY DESIGN OPTIMIZATION OF LARGE AIRCRAFT 被引量:2
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作者 唐长红 万志强 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2013年第2期109-117,共9页
The genetic/gradient-based hybrid algorithm is introduced and used in the design studies of aeroelastic optimization of large aircraft wings to attain skin distribution,stiffness distribution and design sensitivity.Th... The genetic/gradient-based hybrid algorithm is introduced and used in the design studies of aeroelastic optimization of large aircraft wings to attain skin distribution,stiffness distribution and design sensitivity.The program of genetic algorithm is developed by the authors while the gradient-based algorithm borrows from the modified method for feasible direction in MSC/NASTRAN software.In the hybrid algorithm,the genetic algorithm is used to perform global search to avoid to fall into local optima,and then the excellent individuals of every generation optimized by the genetic algorithm are further fine-tuned by the modified method for feasible direction to attain the local optima and hence to get global optima.Moreover,the application effects of hybrid genetic algorithm in aeroelastic multidisciplinary design optimization of large aircraft wing are discussed,which satisfy multiple constraints of strength,displacement,aileron efficiency,and flutter speed.The application results show that the genetic/gradient-based hybrid algorithm is available for aeroelastic optimization of large aircraft wings in initial design phase as well as detailed design phase,and the optimization results are very consistent.Therefore,the design modifications can be decreased using the genetic/gradient-based hybrid algorithm. 展开更多
关键词 aeroelasticity multidisciplinary design optimization genetic/gradient-based hybrid algorithm large aircraft
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Evolutionary Computation for Realizing Distillation Separation Sequence Optimization Synthesis 被引量:2
3
作者 Dong Hongguang Qin Limin Wang Kefeng Yao Pingjing 《China Petroleum Processing & Petrochemical Technology》 SCIE CAS 2005年第4期52-59,共8页
Evolutionary algorithm is applied for distillation separation sequence optimization synthesis problems with combination explosion. The binary tree data structure is used to describe the distillation separation sequenc... Evolutionary algorithm is applied for distillation separation sequence optimization synthesis problems with combination explosion. The binary tree data structure is used to describe the distillation separation sequence, and it is directly applied as the coding method. Genetic operators, which ensure to prohibit illegal filial generations completely, are designed by using the method of graph theory. The crossover operator based on a single parent or two parents is designed successfully. The example shows that the average ratio of search space from evolutionary algorithm with two-parent genetic operation is lower, whereas the rate of successful minimizations from evolutionary algorithm with single parent genetic operation is higher. 展开更多
关键词 evolutionary algorithm coding method based on the binary tree crossover operator mutation operator distillation separation sequence optimization synthesis
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基于层级分解的前围声学包多目标优化
4
作者 杨帅 吴宪 薛顺达 《振动与冲击》 北大核心 2025年第3期267-277,共11页
搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变... 搭建了前围声学包多层级目标分解架构,提出GAPSO-RBFNN(genetic algorithm particle swarm optimization-radial basis function neural network)预测模型,并将其应用于多层级目标分解架构。将材料数据库、覆盖率、泄漏量作为优化的变量范围,以PBNR(power based noise reduction)均值作为约束,以质量和成本作为优化目标,采用非支配排序遗传算法(nondominated sorting genetic algorithm II,NSGA-II)进行多目标优化,得到Pareto多目标解集。并从中选取满足设计目标的最佳组合方案(材料组合、覆盖率、前围过孔密封方案选型)。结果显示,该模型最终的优化结果与实测结果接近,误差分别为0.35%,1.47%,1.82%,相较于初始声学包方案,优化后的结果显示,PBNR均值提升3.05%,其质量降低52.38%,成本降低15.15%,验证了所提方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 GAPSO-RBFNN 声学包 PBNR NSGA-II Pareto多目标解集
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基于数字孪生与改进KD树算法的船舶运维知识推理与策略优化
5
作者 张立尧 郭梓芊 +2 位作者 李瑞芳 叶勋 马涛 《中国舰船研究》 北大核心 2025年第2期118-130,共13页
[目的]随着工业技术的持续发展,现代船舶智能化进程持续推进,船舶的推进系统、辅助动力系统等变得越发智能化,船舶维护工作变得愈加复杂。与陆地设备不同,船舶所处的环境更加恶劣,一旦出现问题,不但会对船舶运行时的稳定性造成影响,还... [目的]随着工业技术的持续发展,现代船舶智能化进程持续推进,船舶的推进系统、辅助动力系统等变得越发智能化,船舶维护工作变得愈加复杂。与陆地设备不同,船舶所处的环境更加恶劣,一旦出现问题,不但会对船舶运行时的稳定性造成影响,还有巨大的安全隐患。为此,重点研究基于数字孪生的船舶运维(O&M)知识推理方法。[方法]在船舶物理实体的基础上,分析船舶运维过程,从“几何-物理-行为-规则”多维度构建船舶运维数字孪生模型。针对船舶运维知识模型中出现的预警信息,利用以往船舶运维案例,建立包含船舶运行状态数据以及船舶维护方法的船舶运维案例库。基于船舶运维案例库,提出一种改进型KD树算法的船舶运维知识推理与策略生成方法,利用高斯距离加权对邻近案例加权,并以知识推理的准确率为目标,使用鲸鱼优化算法(WOA)对船舶设备特征属性进行优化。[结果]实验结果表明,提出的改进型KD树算法(ω-KDtree-WOA)在K值为4、种群数为400的情况下,其推理准确率达到0.928,比传统的KD树算法在同条件下提升约3.2%。此外,与基于类置信加权与距离加权的K-近邻算法(CCW-WKNN)和平滑权距离求解K-近邻算法(SDWKNN)等相比,所提算法在准确率、召回率、精确率和F_(1)分数上均有显著优势,尤其在K值较大时,表现出更强的稳定性。[结论]所提方法能有效适用于船舶燃气轮机运维过程。 展开更多
关键词 船舶运维 数字孪生 知识推理 知识工程 KD树算法 鲸鱼优化算法
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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
6
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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基于改进蛇优化算法的概率积分法参数反演
7
作者 乔薄庆 郭庆彪 +2 位作者 罗锦 余庆 万战胜 《金属矿山》 北大核心 2025年第4期184-194,共11页
精确获取开采沉陷预计模型参数是准确预测煤炭开采沉陷的关键,智能优化算法为精确求解开采沉陷预计模型参数提供了新方法。标准蛇优化(Snake Optimizer,SO)算法在开采沉陷领域鲜有应用,且存在初始阶段收敛缓慢、阶段间交互有限、倾向于... 精确获取开采沉陷预计模型参数是准确预测煤炭开采沉陷的关键,智能优化算法为精确求解开采沉陷预计模型参数提供了新方法。标准蛇优化(Snake Optimizer,SO)算法在开采沉陷领域鲜有应用,且存在初始阶段收敛缓慢、阶段间交互有限、倾向于向局部最优收敛的问题。为此,结合Tent映射、减法优化器算法和透镜反向学习策略,提出了一种改进的蛇优化算法(Improved Snake Optimizer,ISO),并应用于概率积分法(Probability Integral Method,PIM)参数反演研究。模拟试验结果表明,ISO算法反演PIM参数的最大均方根误差、最大相对误差绝对值分别不超过0.020、0.016%,反演结果精度高、准确性强。在扩大参数波动范围、实测数据中加入粗差以及实测数据中加入高斯噪声3种条件下,ISO算法反演结果的最大均方根误差分别小于0.029、0.422、0.147,最大相对误差绝对值分别不超过0.046%、0.643%、0.228%。ISO算法在参数反演过程中表现出较强的全局搜索性能、抗粗差干扰能力以及抗高斯噪声干扰能力。利用ISO算法反演顾桥煤矿1414(1)工作面PIM参数,结果表明:参数q、tanβ、b的均方根误差均小于0.042,参数θ、Su、Sd、Sl和Sr的均方根误差均小于3.472,反演结果较SO算法和猎人猎物优化算法具有较高的精度水平,下沉值拟合均方根误差和水平移动值拟合均方根误差的平均值为93.82mm,满足工程应用精度要求。 展开更多
关键词 开采沉陷预计 概率积分法 蛇优化算法 TENT映射 减法优化器 透镜反向学习
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基于TLBO-LIBSVM的联合收割机振动筛螺栓故障诊断
8
作者 李鹏程 顾新阳 +2 位作者 梁亚权 章浩 唐忠 《农机化研究》 北大核心 2025年第5期28-33,42,共7页
联合收割机振动筛工作时的瞬时冲击与交变载荷易导致振动筛螺栓结构发生失效。为解决联合收割机振动筛螺栓故障诊断问题,提出了一种基于多元特征融合TLBO-LIBSVM的振动筛螺栓失效故障诊断方法,通过提取特征矩阵,分别将时域特征、频域特... 联合收割机振动筛工作时的瞬时冲击与交变载荷易导致振动筛螺栓结构发生失效。为解决联合收割机振动筛螺栓故障诊断问题,提出了一种基于多元特征融合TLBO-LIBSVM的振动筛螺栓失效故障诊断方法,通过提取特征矩阵,分别将时域特征、频域特征、WOA-VMD能量熵特征组合归一化得到多元融合高维特征矩阵,导入经验参数LIBSVM模型,得到的成功率分别为64.44%、74.44%、81.11%、90%。结果表明:随着特征矩阵维数不断增加,失效特征信息不断完善,识别成功率不断提升,也验证了联合收割机振动筛螺栓频域特征敏感性高于时域特征。通过运用TLBO算法对LIBSVM模型超参数进行优化,得到最佳参数组合下的识别成功率为98.89%,完成了联合收割机振动筛螺栓失效故障的高精度识别,可为联合收割机振动筛螺栓故障的精确诊断提供参考。 展开更多
关键词 振动筛螺栓 变分模态分解 鲸鱼优化算法 支持向量机模型 教与学优化算法 故障诊断
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GEERA算法在5G基站节能的研究和实践
9
作者 周承诚 杨明夷 《电信工程技术与标准化》 2025年第4期57-62,共6页
针对5G基站能耗较4G明显提高的问题,本文提出一种结合遗传算法和粒子群优化的绿色节能减排算法(GEERA),先利用遗传算法进行全局范围搜索,再以粒子群优化进行局部优化,实现基站有源天线单元的动态休眠控制。同时,引入了实时网络负载驱动... 针对5G基站能耗较4G明显提高的问题,本文提出一种结合遗传算法和粒子群优化的绿色节能减排算法(GEERA),先利用遗传算法进行全局范围搜索,再以粒子群优化进行局部优化,实现基站有源天线单元的动态休眠控制。同时,引入了实时网络负载驱动的参数自适应调整机制。在实际部署的150个基站群组测试中,GEERA在满足服务质量要求的同时,能耗降低率达到15.4%,较单一算法提升约4%,碳排放减少22%,为5G和未来6G的网络节能提供了实用参考。 展开更多
关键词 5G基站节能 GEERA算法 遗传算法 粒子群优化
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基于ARO-MKELM的微电网攻击检测
10
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RegNet-CSAM与ZOA-KELM模型的滚动轴承故障诊断
11
作者 戚晓利 王兆俊 +3 位作者 毛俊懿 王志文 崔德海 赵方祥 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第11期165-175,共11页
针对现有深度卷积神经网络对滚动轴承混合故障诊断效果不佳以及模型复杂度过高导致计算成本过大等问题,提出了一种基于RegNet-CSAM与ZOA-KELM模型的滚动轴承故障诊断方法。该模型由RegNet-CSAM网络和ZOA-KELM分类算法组成。首先,将融合... 针对现有深度卷积神经网络对滚动轴承混合故障诊断效果不佳以及模型复杂度过高导致计算成本过大等问题,提出了一种基于RegNet-CSAM与ZOA-KELM模型的滚动轴承故障诊断方法。该模型由RegNet-CSAM网络和ZOA-KELM分类算法组成。首先,将融合了通道和空间特征的注意力机制CSAM与组卷积残差模块结合,提升该结构的表征能力,由此构建的RegNet-CSAM网络,模型复杂度为0.48GF;其次,在分类阶段将斑马优化核极限学习机(ZOA-KELM)替代原来网络中使用的Softmax函数完成最后的分类任务。滚动轴承故障诊断试验结果表明,RegNet网络对滚动轴承混合故障样本容易产生误判,CSAM的融入虽将RegNet网络的分类精度进一步提高,但是仍然存在一定程度的滚动轴承混合故障误判问题;而将ZOA-KELM替代Softmax函数后再对RegNet-CSAM网络输出特征进行分类,能够有效识别出滚动轴承的单一和混合故障,准确率达到了99.92%。所提方法对比其他网络,诊断精度最大提升5.02%,模型复杂度最大缩减32倍。 展开更多
关键词 故障诊断 滚动轴承 组卷积残差结构 注意力机制 斑马优化核极限学习机(ZOA-KELM)
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混合策略改进的风驱动优化算法
12
作者 陈伟 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第5期43-46,共4页
为解决风驱动优化算法存在的易陷入局部极值及收敛性差等问题,提出一种混合策略改进的风驱动优化算法。首先,使用Tent混沌映射初始化种群,增加初始个体的多样性;其次,引入柯西变异策略,扩大算法搜索范围,增强算法搜索能力并加速算法收敛... 为解决风驱动优化算法存在的易陷入局部极值及收敛性差等问题,提出一种混合策略改进的风驱动优化算法。首先,使用Tent混沌映射初始化种群,增加初始个体的多样性;其次,引入柯西变异策略,扩大算法搜索范围,增强算法搜索能力并加速算法收敛;然后,利用反向学习策略生成新的全局最优解,提高算法逃离局部极值能力;最后,针对6个基准测试函数进行仿真实验,结果表明,所提算法收敛速度和精度均优于其他算法。 展开更多
关键词 风驱动优化算法 柯西变异 反向学习 TENT映射
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基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法 被引量:2
13
作者 毛雪迪 王冰 夏煌智 《微电子学与计算机》 2024年第3期37-52,共16页
针对探路者算法(Pathfinder Algorithm,PFA)在寻优时收敛速度慢、求解精度低与极易陷入局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法运用于函数优化问题当中。首先,通过折射反向学习策略初始化种群,利用折射与反... 针对探路者算法(Pathfinder Algorithm,PFA)在寻优时收敛速度慢、求解精度低与极易陷入局部最优等问题,提出一种基于折射反向学习的改进正弦余弦探路者算法运用于函数优化问题当中。首先,通过折射反向学习策略初始化种群,利用折射与反向原理相结合使初始解更加靠近最优解位置,优质的种群定位能为迭代期的策略执行提供良好基础;其次,在探路者位置更新阶段引入改进的正弦余弦个体位置更新方式,该方式将原更新式中的线性步长搜索因子进行替换,以非规律的模式产生新代探路者个体,从而降低个体忽略最优解的概率,同时提出一种自适应权重添加至原更新式当中,配合正、余弦函数对算法的全局搜索与局部开发能力进行平衡;最后,将本文算法运用于12个经典的基准测试函数与10个具有复杂特征的CEC2014基准测试函数上进行寻优求解,并将其运用于压力容器设计与三杆桁设计问题,同时选取了合适的评价指标对算法性能进行评估。实验结果表明:本文算法在收敛速度、寻优精度与局部最优规避性方面均有较大提升,出色的工程优化性能也证明了本文算法的鲁棒性。 展开更多
关键词 探路者算法 函数优化问题 折射反向学习 正弦余弦算法 工程优化问题
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灾害应急通信自组网与航迹优化研究 被引量:1
14
作者 高睿 王霄 徐凌桦 《现代电子技术》 北大核心 2024年第19期8-13,共6页
针对灾害场景下的应急通信网络恢复问题,提出一种分布式无人机部署方法,旨在利用无人机在通信网络受损的灾区建立多跳自组织网络,为该地区提供应急通信服务。首先,定义了无人机自组网约束函数、三维空间搜索方向约束函数和障碍物约束函... 针对灾害场景下的应急通信网络恢复问题,提出一种分布式无人机部署方法,旨在利用无人机在通信网络受损的灾区建立多跳自组织网络,为该地区提供应急通信服务。首先,定义了无人机自组网约束函数、三维空间搜索方向约束函数和障碍物约束函数,将无人机辅助的多跳自组织网络问题抽象为基于规则法的目标函数;其次,改进了惯性权重和学习因子来提高粒子群算法的全局搜索效率和准确性,并设计多跳自组织网络无人机部署算法,以保证无人机能够以最优的航迹进行自组织网络部署;最后,通过计算目标函数进行无人机部署,并绘制无人机的三维部署航迹图。设计仿真样例对基于规则法的多跳自组织网络无人机部署方法进行验证,仿真结果证明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 无人机 自组织网络 避障控制 规则法 粒子群算法 航迹优化 三维部署 节能部署
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自动驾驶汽车的高效对抗性场景测试方法研究 被引量:3
15
作者 桑明 蒋拯民 李慧云 《集成技术》 2024年第2期15-28,共14页
在自动驾驶安全性的研究和应用中,测试里程长、暴露危险场景单一的问题使自动驾驶安全性能的提升受到限制。使用对抗性场景进行测试被认为是解决上述问题的重要手段,然而,现有研究采用通用的优化算法作为框架,将大量计算资源浪费在对参... 在自动驾驶安全性的研究和应用中,测试里程长、暴露危险场景单一的问题使自动驾驶安全性能的提升受到限制。使用对抗性场景进行测试被认为是解决上述问题的重要手段,然而,现有研究采用通用的优化算法作为框架,将大量计算资源浪费在对参数空间的探索过程中,效率低下。在计算成本的约束下,这些算法甚至无法在更复杂的环境中测试出足够多、足够丰富的失效样本。复杂环境中的对抗性场景测试面临三大挑战:信息匮乏;对抗性样本在庞大的参数空间中稀疏分布;搜索过程中探索与利用难以平衡。该文从这三大挑战出发,提出一种高效的对抗性场景测试框架,通过代理模型来获取更多关于参数空间的信息,精选小样本,以打破庞大空间中稀疏事件的制约,对未知区域和对抗性样本附近的目标进行有针对性的搜索和更新,以实现探索和利用的平衡。实验证明,该文提出方法的搜索效率是随机采样的4倍,与通用遗传算法相比,效率提升一倍以上,在有限的仿真测试次数下,生成了更多容易使被测自动驾驶系统失效的对抗性测试用例。特别地,该文提出的方法能够找出许多离群的对抗性样本,揭示出现有算法无法识别的失效模式。此外,该文提出的方法能够快速、全面地定位出被测算法的脆弱场景,为自动驾驶算法的测试验证、迭代升级提供支持。 展开更多
关键词 自动驾驶 安全验证 场景测试 代理模型 智能优化算法 KRIGING模型
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多策略融合改进的飞蛾火焰优化算法
16
作者 何加文 许贤泽 高波 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期2862-2871,共10页
针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀... 针对飞蛾火焰优化算法容易出现局部最优解、接近全局最优时开发能力不足等问题,提出一种多策略融合改进的飞蛾火焰优化(RGMFO)算法。在每次迭代开始时,使用随机反向学习策略获得高质量飞蛾种群;利用高斯变异将较差的火焰个体替换为优秀个体;使用阿基米德螺线、权重因子和围绕最优火焰飞行3种方式改进飞蛾更新机制。为验证所提算法的有效性,与11个不同类型的基准函数进行寻优测试,基准函数实验结果与秩和检验表明:相较于其他优化算法及其他MFO改进算法,所提算法具有更好的全局搜索能力与更高的寻优精度。将所提算法应用于减速器设计和槽形舱壁设计的实际工程场景中,以进一步验证算法的实用性与可行性。 展开更多
关键词 飞蛾火焰优化算法 多策略融合 随机反向学习 高斯变异 智能优化
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基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法
17
作者 胡向东 张琴 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第9期3075-3085,共11页
工业互联网中节点数据具有高维、冗余和海量等特性,传统的恶意行为检测模型无法对工业互联网恶意攻击行为做出快速且准确的判断,提出基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法.采用改进的相关性快速过滤算法和基于奇异值分解... 工业互联网中节点数据具有高维、冗余和海量等特性,传统的恶意行为检测模型无法对工业互联网恶意攻击行为做出快速且准确的判断,提出基于特征组合优化的工业互联网恶意行为实时检测方法.采用改进的相关性快速过滤算法和基于奇异值分解的主成分分析算法对工业互联网恶意行为样本数据进行特征组合优化,基于对称不确定性信息度量指标和近似马尔科夫毯准则进行特征相关性计算、冗余特征识别与排除,通过参数特征维度的不同配置得到若干候选特征组合;利用决策树评估器筛选出准确率最高的候选特征组合;通过奇异值分解的主成分分析进一步进行特征降维,得到低维高信息量的最优特征组合;结合极端梯度提升算法和优化的特征组合对工业互联网恶意行为样本进行分类,基于密西西比州立大学多分类电力系统攻击样本数据对本文方法进行了验证;实验结果表明,特征组合优化检测模型训练时间可缩减57.53%,单个样本的平均检测时间为0.002 ms,可减少23.99%,基于特征组合优化的检测模型的准确率、召回率和F1值较特征优化前分别提升了1.11%、1.25%和1.01%.本文方法的突出优势表现为在提升模型检测效果的同时可明显降低模型检测时间,能更好适应工业互联网的实时性要求. 展开更多
关键词 工业互联网 改进的相关性快速过滤算法 奇异值分解的主成分分析 特征组合优化 极端梯度提升 恶意行为实时检测
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基于改进的减法平均优化算法与BP神经网络的人脸识别
18
作者 杨泽锐 胡红萍 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2024年第6期725-736,共12页
本文在减法平均优化算法(Subtraction Average-Based Optimizer,SABO)的初始化阶段引入了混沌映射,并与黄金正弦算法结合,提出了改进的减法平均优化算法(Improved Subtraction Average-Based Opti-mizer,ISABO),解决了减法平均优化算法... 本文在减法平均优化算法(Subtraction Average-Based Optimizer,SABO)的初始化阶段引入了混沌映射,并与黄金正弦算法结合,提出了改进的减法平均优化算法(Improved Subtraction Average-Based Opti-mizer,ISABO),解决了减法平均优化算法可能陷入到局部最优解的问题,并通过23个基准函数的极值寻优验证了ISABO的有效性。针对静态的人脸图像的分类识别问题,本文依次利用直方图均衡化处理方法和高斯滤波处理方法进行图像预处理,再利用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)对图像进行特征提取,最后利用ISABO算法优化BP神经网络实现人脸图像分类,这样建立了基于ISABO和BP神经网络的人脸识别模型ISABO-BP。实验结果表明,本文提出的ISABO-BP在ORL人脸数据库的人脸识别平均准确率为97.50%,优于其他比较算法,并且拥有良好的稳定性,有效降低了误识率、拒识率以及拒错比。 展开更多
关键词 人脸识别 主成分分析法 减法平均优化算法 黄金正弦算法 混沌映射 BP神经网络
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基于ZigBee网络环境的井下人员定位算法改进 被引量:1
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作者 石小红 梁珍珍 +1 位作者 李亚娇 史慧玲 《陕西煤炭》 2024年第2期86-90,共5页
针对煤矿井下环境的特殊性,改进优化了一种适合用于井下人员的定位算法,并通过仿真软件测试了算法的准确度。定位过程以获取固定在当前目标基站所在环境参数来判断适合使用何种定位算法,在不同情况下使用最优的定位算法提高定位精度,并... 针对煤矿井下环境的特殊性,改进优化了一种适合用于井下人员的定位算法,并通过仿真软件测试了算法的准确度。定位过程以获取固定在当前目标基站所在环境参数来判断适合使用何种定位算法,在不同情况下使用最优的定位算法提高定位精度,并通过ZigBee无线网络自组网功能将所得数据上传,在后台使用Matlab仿真软件得出定位误差。仿真结果显示,在获取任意固定目标基站位置信息时都能比较精确的计算出移动节点的位置坐标,并且仿真的平均误差控制在0.41~0.85 m,相比于传统及现有的井下人员定位算法,精度有较大的提高。 展开更多
关键词 井下人员定位 ZIGBEE 目标基站 无线通信 算法优化
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基于改进遗传算法的舰载机弹药挂载调度
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作者 吕晓峰 杨东泽 +1 位作者 马羚 郑晓梅 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第1期82-86,共5页
舰载机弹药挂载工作是舰载机弹药保障中的一个重要环节,传统的舰载机弹药挂载调度通常忽略工作中存在的约束。针对该问题,分析了弹药挂载工作中存在的约束条件,以所有舰载机弹药挂载时间之和为优化目标,建立了考虑舰载机起始挂载时间不... 舰载机弹药挂载工作是舰载机弹药保障中的一个重要环节,传统的舰载机弹药挂载调度通常忽略工作中存在的约束。针对该问题,分析了弹药挂载工作中存在的约束条件,以所有舰载机弹药挂载时间之和为优化目标,建立了考虑舰载机起始挂载时间不同和弹药挂载空间约束的舰载机弹药挂载调度模型,并提出了一种基于染色体片段编码的改进遗传算法,避免了大量不可行解的产生,提高了算法求解效率。仿真分析验证了所提模型与算法所得弹药挂载调度方案的可行性。 展开更多
关键词 舰载机弹药 弹药挂载方案 优化模型 遗传算法 调度优化
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