基于PSO的CNN算法的改进

针对卷积神经网络(CNN)算法收敛速度慢的问题,本文采用粒子群算法(PSO),将CNN的训练参数和误差函数分别作为PSO的粒子和适应度函数,对CNN的误差反传阶段进行改进.通过对AR人脸数据库性别识别的实验仿真,验证了改进的算法收敛速度快并且识别精度高.     

粒子群算法的改进及其在求解约束优化问题中的应用

在用粒子群算法求解约束优化问题时, 处理好约束条件 是取得好的优化效果的关键. 通过对约束问题特征和粒子群算法结构的研究, 提出求解约束 优化问题一种改进的粒子群算法, 该算法让每个粒子都具有双适应值, 通过双适应值决定粒 子优劣, 并提出了自适应保留不可行粒子的策略. 实验证明, 改进的算法是可行的, 且在 精度与稳定性上明显优于采用罚函数的粒子群算法和遗传算法等算法.     

基于自适应支持向量机的磨粒识别技术研究

通过对铁谱磨粒类型进行识别,可有效监测机械装备磨损状态,有利于尽早发现和消除故障隐患。对粒子群优化算法进行改进,采用改进的粒子群算法同时优化支持向量机的惩罚参数和核函数参数,建立了自适应磨粒识别模型。通过对磨粒样本进行仿真实验,识别正确率达到98%,并与BP神经网络方法进行对比,结果表明了该方法的有效性及优越性。     

基于改进粒子群算法的机车二系弹簧载荷分配优化

针对机车二系弹簧载荷优化调整这一复杂的多变量优化问题,为进一步提高现有求解方法的优化效果和计算效率,将烟花算法融入粒子群算法,提出一种具有分层递阶结构的改进粒子群算法,算法为3层架构,其中,底层是基础层,为加入维变异算子的粒子群算法,是改进算法的基本框架;中间层是融合层,为引入烟花算法爆炸机制的粒子更新层,主要用于扩大算法搜索范围,提高全局搜索能力;顶层是扰动层,引入扰动因子,避免算法因陷入局部搜索而进行的大量无为冗余迭代,加快全局收敛速度。用典型测试函数对改进算法性能进行测试,并将其应用于机车二系弹簧载荷分配优化调整仿真实验。研究结果表明:改进算法与传统遗传算法、烟花算法和粒子群算法相比,全局搜索能力更强,鲁棒性更好,求解精度更高。     

基于改进粒子群优化算法的灰色神经网络模型

根据灰色神经网络的参数随机选择类似于粒子群算法中的粒子初始空间位置,采用改进粒子群算法代替梯度修正法,对网络参数进行了处理,并通过寻找粒子群算法中的最优个体,建立了基于改进粒子群算法的灰色神经网络,提高了预测模型的稳健性和精度.通过解决短期订货量问题,与反向传播(BP)神经网络、灰色神经网络、没有改进的粒子群灰色神经网络算法和基于遗传算法的灰色神经网络等方法进行了比较.分析结果表明,基于改进粒子群算法的灰色神经网络计算更为方便,并具有更好的逼近能力和预测精度.为优化网络模型参数提供了一种新方法,并拓展了预测模型的研究思路.     

基于改进CMOPSO挠性卫星姿态机动路径优化

针对挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的路径优化问题,研究了一种基于云多目标粒子群算法(CMOPSO)的姿态机动路径优化方法.为了解决云多目标粒子群算法寻优初期可能出现粒子陷入局部最优的问题,提出了一种随迭代次数呈反正切函数变化调整惯性权重的改进云多目标粒子群算法.针对挠性卫星大角度姿态机动问题,考虑挠性卫星姿态机动过程中角加速度和角速度的限制,建立了姿态机动路径参数的多目标优化模型,并采用改进的CMOPSO进行优化.仿真结果验证了所提改进的云多目标粒子群算法在挠性卫星姿态快速机动快速稳定控制中的有效性.     

改进的粒子群优化算法(IPSO)及其在桁架设计中的应用

根据土木工程结构优化设计的特点,针对标准粒子群算法(PSO)在求解问题时因粒子多样性不足而易出现早熟、约束不易处理等现象,对标准的粒子群算法进行了改进.应用改进的粒子群算法(IPSO),实现了桁架结构单目标多变量的最优设计.通过与标准的PSO算法和其他优化算法的对比,发现采用IPSO算法具有较好的收敛性能和较高的精度,研究表明该算法实用可行,有望实现对复杂土木工程结构的优化设计,具有重要的理论价值及广阔的工程应用前景.     

基于改进粒子群优化的BP神经网络图像压缩方法

为了改善反向传播(BP)神经网络算法过度依赖初始参数,导致网络收敛速度慢,容易陷入局部极小值的问题,提出利用改进的粒子群优化(IPSO)算法,对BP神经网络的参数进行优化,找出合适的初始权值和阈值。该文算法在基本粒子群优化(PSO)算法中增加了基于四分位数的选择策略,引入遗传算法的自适应变异概率作为扰动概率,加入基于个体自身适应度值与种群平均适应度值比值的自适应扰动策略。该文算法IPSO-BP对训练图像Lena、测试图像Cameraman和验证图像Peppers效果都有明显的提高,经过IPSO-BP训练的模型峰值信噪比(PSNR)和均方误差(MSE)明显好于惯性权重线性递减的粒子群优化-反向传播(LDWPSO-BP)、基于动态加速因子的粒子群优化-反向传播(PSO-DAC-BP)、基于正态分布衰减惯性权重的粒子群优化-反向传播(NDPSO-BP)、自适应变异粒子群优化-反向传播(ADVPSO-BP)、遗传算法-反向传播(GA-BP)以及天牛须搜索-反向传播(BAS-BP),PSNR在7种算法中最大,MSE在7种算法中最小。虽然IPSO-BP在图像Lena上的压缩率(CR)小于PSO-D...     

基于物种的自适应多模态粒子群优化算法

通过对粒子群优化问题、小生境技术和多模态粒子群优化算法的深入研究,提出了一种自适应的多模态粒子群优化算法——ASPSO(adaptively species-based particle swarm optimization)。对ASPSO算法进行了综合测试,并与经典的多模态粒子群优化算法ANPSO和SPSO进行了比较。实验表明,ASPSO在处理低维测试函数与ANPSO和SPSO具有同样高的成功率和峰值覆盖率,并且ASPSO在处理高维复杂测试函数时,表现出的性能比其他已经存在的多模态粒子群优化算法更好。     

改进粒子群优化BP神经网络的心理压力识别算法

为提高心理压力的识别率,提出一种改进的粒子群优化BP(back propagation)神经网络的压力识别算法。该算法在基本粒子群(particle swarm optimization,PSO)模型的基础上,引入了收缩因子,在收缩因子的作用下,使速度的边界限制消失,选取适当的参数来保证PSO算法的有界和收敛特性,实现对BP神经网络的优化。利用心算任务进行压力诱发,采集高压、低压状态下的心电信号,提取了与心理压力相关的心率变异性特征值,并对特征数据对比分析;建立了心理压力程度的分类模型,通过改进的PSO模型优化BP神经网络以识别心理压力。结果表明:改进的粒子群优化BP神经网络算法与BP神经网络相比收敛速度快、误差小且识别率高,该算法对心理压力的识别率可达94.83%,识别效果优于未优化的BP神经网络算法。     

应用粒子群优化-条件随机域的文本生物实体识别

针对生物医学文本中传统生物实体识别算法的精确度不高的问题,提出了一种新的基于粒子群优化-条件随机域的生物实体识别算法.新算法利用改进的粒子群优化算法训练条件随机域模型,并将训练后的条件随机域模型应用到生物实体的识别上.改进的粒子群优化算法引入粒子群聚集度来防止粒子群过早地陷入局部收敛,用迭代间对数似然相对变化率来控制算法的收敛,用线性变化的惯性因子和学习因子来控制搜索范围.实验结果表明,基于改进粒子群优化的条件随机域模型较隐马尔科夫模型、最大熵马尔科夫模型、支持向量机以及传统条件随机域模型等方法具有更高的精确率和召回率.     

基于PSO算法的求解热传导反问题的应用研究

给出了一类热传导反问题的数学模型,并采用粒子群优化算法对该热传导反问题进行了相变界面位置的反演求解.在标准PSO的基础上,研究了基于自适应PSO的热传导反问题的参数优化方法,并对粒子群优化算法中粒子数、粒子最大移动速度和加速系数的取值进行了讨论.仿真结果表明:在热传导反问题的优化求解中,PSO算法具有较高的精度和较好的收敛速度.     

融合多种策略的改进粒子群算法及其在电子商务多级物流中的应用研究

为了提高粒子群优化算法(PSO)求解复杂优化问题的能力,本文对基于细菌趋化的粒子群优化算法(PSOBC)进行改进。PSOBC算法是PSO算法的一种新思路,可以有效地克服其易陷入局部最优、后期粒子多样性差的缺点,故将一般反向学习策略和自适应惯性权重与PSOBC算法相结合,得到一种改进的粒子群优化算法。改进的粒子群优化算法的开发能力和勘探能力都得到了很大的提高;在求解复杂性优化问题时种群能够在搜索范围内快速收敛到局部最优处,并且当种群密度足够小时,及时增大种群密度即进行去全局寻优。最后将改进后算法应用到电子商务多级物流中心选址及路径规划问题上。     

一种新的交叉粒子群算法

针对标准粒子群优化算法(SPSO)在处理高维复杂问题极易陷入局部最优的不足,文章在研究标准粒子群优化算法理论基础上,提出了一种带交叉因子的改进粒子群优化算法(MyPSO),减小了算法陷入局部极值的可能。仿真实验表明,该算法(MyPSO)提高了全局搜索能力,但同时增加了搜索时间。     

基于改进粒子群优化算法的信号检测及故障诊断

研究了一种分段双稳态随机共振系统,使用改进的粒子群优化(particle swarm optimization, PSO)算法对双稳系统的参数进行优化,将其应用于弱信号检测以及轴承的故障诊断。首先,引入分段的势函数,对系统的输出信噪比进行理论推导,从势阱中粒子的跃迁角度讨论分析了系统各参数对平均首次通过时间以及信噪比的影响,并借此对系统进行评价;其次,利用随机权重粒子群优化算法和自适应权值粒子群算法,分别与随机共振相结合,以输出信号的信噪比作为评价指标,对系统参数进行优化调节,并比较2种粒子群优化算法的改进算法;最后,将改进的粒子群优化算法应用于故障诊断,通过仿真研究和实验验证,对比几种算法的输出效果,评价了随机权重粒子群优化算法的有效性和优越性。     

改进型耗散粒子群优化算法

通过对标准粒子群优化算法中惯性权重的分析和对耗散理论的研究,提出了一种惯性权重正弦调整的耗散粒子群优化算法(S-DPSO),并对该算法进行了深入的分析和研究.通过对4个典型函数的仿真测试,试验结果表明S-DPSO在收敛速度和全局收敛性方面都比标准粒子群优化算法、随机惯性权重粒子群优化算法、惯性权重正弦调整粒子群优化算法、耗散粒子群优化算法和随机惯性权重耗散粒子群优化算法有明显改进.理论分析和仿真试验验证了S-DPSO的正确性和有效性.     

求解约束优化问题的改进粒子群优化算法

针对约束优化问题,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法利用罚函数法将约束优化问题处理为无约束优化问题,并利用可行基规则来更新个体极值和全局极值,使不可行的粒子尽快飞向可行域,显著提高了算法的全局搜索能力.在标准粒子群算法研究基础上,为了提高粒子群算法求解非线性复杂优化问题的性能,对速度方程和惯性权重做了改进.数值算例表明,该算法是求解约束优化问题的一种较为有效的全局优化算法.     

基于改进粒子群算法的矿山运输调度系统优化

针对露天矿山运输调度系统的优化算法存在流程复杂、收敛速度慢、求解精度低等问题,通过引入随机变异算子对粒子群算法进行改进.用改进的算法对露天矿山运输调度模型优化求解,计算结果表明,相对于常见的几类经典的改进粒子群算法,改进算法具有收敛速度快、精度高的优点,并且解决了标准粒子群算法易早熟和易陷入局部最优的缺点.     

改进粒子群算法在作业车间调度问题中的应用

调度问题是一类典型的NP-hard问题,传统粒子群优化算法在解决该类问题上具有一定的局限性.通过分析其优化机理,提出了改进粒子群算法,结合了粒子群优化算法的全局搜索能力和交换粒子位置的局部搜索能力,提出了新的粒子编码方法--基于粒子坐标值排列编码(PPP),发展了一种快速、易实现的新的混合启发式算法.大量实验仿真结果表明本算法可以有效求解作业车间调度问题,通过与遗传算法比较,验证了改进粒子群算法是求解Job-shop调度问题可行而高效的方法.     

基于MAPSO优化LSSVM的锅炉燃烧建模研究

针对锅炉燃烧系统智能算法建模,为克服标准粒子群(PSO)优化算法对最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数进行优化时容易陷于局部最优解的缺点,提出一种改进型的蚂蚁?粒子群算法(MAPSO)对LSSVM模型参数进行优化.根据模式搜索的"探测"思想,通过与蚁群算法移动规则的结合改进粒子群算法,增加粒子群算法的小步长局部搜索...