基于混沌搜索的600KW风力机塔架结构优化设计

采用有限元方法对风力发电机塔架进行模态分析,得出了不同结构参数下塔架的固有频率;然后采用支持向量机（the Support Vector Machine）建模方法,建立了塔架结构参数与固有频率之间的快速计算模型;以混沌搜索为寻优手段,对塔架结构进行了优化;将优化结果和正交优化结果进行了比较,并采用有限元方法对所得塔架结构进行强度校核。研究深化了风力机的仿真设计,取得了较好的效果。     

基于支持向量机的混沌时间序列非线性预测

提出一种新的应用支持向量机回归原理的混沌时间序列非线性预测方法,同时利用自适应的方法对支持向量机的参数进行优化.仿真结果显示支持向量机具有比传统的回归方法更好的泛化能力,预测方法具有很高的预测精度,同时还讨论了支持向量机中参数以及嵌入维数的变化对泛化误差的影响,得出的结论与统计学习理论中的VC维理论相一致.     

混沌支持向量机优化小波加权多模盲均衡算法

为了提高均衡器对高阶QAM信号的盲均衡性能,提出了基于混沌支持向量机优化的 小波加权多模盲矽衡算法.为避免权向量陷入局部极小值点,该算法利用支持向量机对均衡器的权向量进行初始化,并用混沌优化算法对支持向量机参数进行优化;利用正交小波变换对均衡器的输入信号进行预处理,来降低输入信号的自相关性;采用加权多模算法来调整权向量迭代过程中的模值.水声信道的仿真结果表明,与加权多模盲均衡算法和小波加权多模盲均衡算法相比,该算法具有较快的收敛速度和更小的稳态误差.     

直升机旋翼自转着陆过程的支持向量机模型

把支持向量机方法引入到直升机智能化建模领域,用支持向量机建立了直升机自转着陆过程的旋翼转速模型,并采用序列最小优化算法求解.与神经网络模型相比,直升机的支持向量机模型具有结构简单、运算速度快、泛化能力高等特点.理论分析和仿真结果表明,应用支持向量机建立直升机的仿真模型是切实可行的.     

最小二乘支持向量机参数选择方法及其应用研究

针对最小二乘支持向量机参数选择问题，提出了一种基于三步搜索技术的参数选择方法，理论分析表明了这种方法的有效性和优越性，可以优化选择最小二乘支持向量机参数。然后把该方法用于钢材淬透性建模中的参数选择，仿真结果表明，这种方法可以得到优化的参数，从而获得精确的建模效果。     

多支持向量机融合建模的直线电机设计研究

主要研究多支持向量机融合建模方法,并使用差分进化算法对模型进行优化。以圆筒直线电机为研究对象,采用有限元法、正交实验设计与随机实验设计结合方法获得直线电机非参数建模的样本空间,建立直线电机的快速计算模型,并验证模型的精度和效率;采用差分进化算法对直线电机结构进行优化设计,并采用有限元模型验证优化结果的可靠性。为多支持向量机融合算法提供了实际验证。     

基于优化SVM的反渗透脱盐水故障诊断

针对反渗透脱盐水系统中的反渗透膜故障问题,提出了一种基于支持向量机(SVM)的故障诊断方法.为了解决SVM的参数优化问题,采用一种基于改进的混沌粒子群优化算法的支持向量机参数选择方法.将混沌理论引入粒子群优化算法中,提高种群的多样性和粒子搜索的遍历性,有效地提高了粒子群算法的收敛速度和精度,得到了优化的SVM模型.并将此模型应用于反渗透脱盐水系统的故障诊断中.仿真结果表明,改进的SVM分类器能有效地诊断出反渗透膜故障,并且取得了较高的准确率和诊断效率.     

氨糖发酵过程建模与工艺参数优化研究

针对目前生物传感器价格昂贵且检测精度低使得在氨糖发酵过程中难以获得准确实时的生物参数的现状,建立了最小二乘支持向量机模型以实现菌体浓度、产物浓度、底物浓度的预测。为了提高预测模型的精度,采用基于Levy飞行的改进多元宇宙算法对最小二乘支持向量机模型的若干参数进行优化。在此模型的基础上,以发酵完成时刻产物浓度最大为目标,通过改进的多元宇宙优化算法对发酵工艺参数进行了优化。仿真实验表明该方法取得了较高建模精度,提高了发酵最终产物浓度。     

基于在线支持向量机和遗传算法的预测控制

针对非线性系统模型预测控制中预测模型容易失配且目标函数难以求解的问题,本文提出一种基于在线支持向量机建模和遗传算法滚动优化的模型预测控制方法。该方法利用在线支持向量机建立被控对象的非线性模型,在线支持向量机是一种迭代学习的支持向量机训练算法,可以进行在线训练,从而实现模型在线自校正;并且通过遗传算法求解目标函数的最优控制量,完成滚动优化。对非线性系统的仿真研究结果表明,该方法有效且具有良好的自适性。     

基于加权最小二乘支持向量机的温室小气候建模与仿真

分析了温室小气候系统结构,采用加权最小二乘支持向量机回归方法在线建立温室小气候模型,并进行仿真研究,取得了较好的效果.最小二乘支持向量机中引入加权因子,使其回归估计对非高斯分布噪声及野点数据具有较好的鲁棒性.最后将此方法和带有智能监督级的渐消记忆递推增广最小二乘方法的在线建模及仿真结果进行了对比分析.     

新型汽车用爪极发电机系统效率计算

用场路结合方法计算一种新型汽车用爪极发电机系统效率。和普通电励磁爪极发电机相比,混合励磁爪极发电机提高了效率。有限元方法虽然计算精度很高,但计算时间很长,不适合计算效率。给出一台混合励磁爪极发电机三维等效磁网络模型,在磁场计算的基础上,由电路分析计算各种损耗得到混合励磁爪极发电机系统的效率。     

Parameter selection of support vector machine for function approximation based on chaos optimization

The support vector machine （SVM） is a novel machine learning method, which has the ability to approximate nonlinear functions with arbitrary accuracy. Setting parameters well is very crucial for SVM learning results and generalization ability, and now there is no systematic, general method for parameter selection. In this article, the SVM parameter selection for function approximation is regarded as a compound optimization problem and a mutative scale chaos optimization algorithm is employed to search for optimal paraxneter values. The chaos optimization algorithm is an effective way for global optimal and the mutative scale chaos algorithm could improve the search efficiency and accuracy. Several simulation examples show the sensitivity of the SVM parameters and demonstrate the superiority of this proposed method for nonlinear function approximation.     

基于SVM的故障预报中的并行优化仿真研究

在基于支持向量机的故障预报过程中,故障样本数据的不相关变量会影响支持向量机的性能;加权支持向量机中直接选择加权系数存在很多不足;支持向量机参数主要凭人的经验或通过多次实验获得,还没有一个确定而有效的方法.针对这三种问题,提出了采用改进的人工鱼群算法将特征选择、加权系数、支持向量机参数进行并行优化的方法,并将此方法应用于船舶动力装置冷凝器的故障预报中.仿真结果表明:相对于单独优化,并行优化能够在更短的时间内进行最有效的故障特征提取,并且提高支持向量机的性能;相对于遗传算法,改进人工鱼群算法能够以更快的速度达到最终的优化结果.     

加速混沌优化方法及其应用

对混沌优化算法进行改进，提高了混沌优化算法的效率，加速混沌优化算法利用混沌运动的性质，同时不断缩小变量的搜索空间，在混沌优化搜索过程中，以具有一定保证的当前最优解为中心，不断地缩小优化变量的搜索区间，调整细化参数，促使搜索能够更快，更有效地全局最优解收敛，仿真计算表明算法有效。     

基于混沌的白适应模糊PID参数寻优研究

针对自适应模糊PID控制器提出了一种基于混沌变量的优化算法.首先,利用混沌运动的遍历性特性,基于混沌优化方法进行PID控制器设计.在系统稳定的条件下,通过粗调和精确搜索可以找到具有最小参数的最佳控制器.这些参数被用来作为自适应模糊PID控制器的最佳参数.然后,按照自适应模糊控制方法,控制律及其参数可以被确定.仿真实验结果显示,该方法能够达到所要求的指标,其有效性得到了证明.     

基于混沌PID参数寻优的伺服系统控制方法研究

利用混沌运动遍历性和随机性的特点,对PID控制器进行参数寻优。在满足系统稳定前提条件下,通过利用混沌运动的粗寻优和细寻优,最终可以找到性能指标最小的一组参数。把这组参数就作为PID控制器的主要参数。仿真结果证明此方法可以快速稳定地实现PID参数寻优整定,而且所得参数的控制效果与传统参数整定方法相比在响应时间、超调量等方面效果更好。     

基于多维特征参数的装备状态评估方法

针对利用多维状态特征参数进行状态评估时存在的信息冗余和赋权难度大的问题,运用自组织特征映射网络（self-organizing feature map, SOM）的无监督聚类能力,对状态特征参数进行离散化处理;利用粗糙集属性约简算法剔除冗余特征参数;采用变尺度混沌优化算法对特征参数的权重进行优化。案例分析表明,该方法解决了状态评估多维参数权重的优化问题,提高了状态评估的准确性。     

一种基于支持向量机的点云建模算法

分析了点云建模的特点,将基于统计学习理论的支持向量机引入该领域。首先提取点云数据中的强特征,采用支持向量回归机构建轮廓;然后在轮廓形成的不同区域分别提取弱特征,用回归的方式逐步重构区域纹理,从而得到整个物体的表面表达。理论分析和实验结果表明该方法的精度和处理速度优于人工神经网络,具有一定的实用性,为点云建模研究提供了一种新的思路。     

基于并行混沌和单纯形法的混合全局优化算法

混沌优化算法采用的是串行优化结构,采用并行结构进行,并不断缩小搜索空间,提高了混沌优化在变量取值范围较大情况下的搜索效率。针对混沌在全局最优点附近搜索速度变得很慢、精度较低的缺点,结合单纯形法,提高了收敛的速度和求解精度。仿真结果表明并行混合优化算法可以得到满意的结果。