一种基于粒子群算法优化的加权随机森林模型

随机森林是一种高效的分类算法,其模型中的投票选取机制会导致一些训练精度较低的决策树也拥有相同的投票能力,从而降低准确度,而且模型中的决策树棵数及其他参数通常难以选取.为解决此问题,在投票时将每棵决策树乘以一个与其训练精度成正比的权重,并采用粒子群算法优化随机森林模型,通过迭代优化选取模型中包含的参数.通过UCI数据库进行验证,结果显示提出的加权随机森林模型分类正确率高于一般的随机森林算法及传统的分类算法.     

电厂冷凝器清洗机器人设计与控制方法研究

提出了面向电厂冷凝器清洗的新方法,它以高压水清洗为主、以化学药剂清洗为辅,通过智能清洗机器人实现电厂冷凝器的自动化在线清洗.首先设计了水下冷凝器清洗机器人的体系结构,给出了清洗机器人的机械与电气结构,在此基础上,为实现机器人的高效清洗,设计了机器人的分布式控制系统,提出了水下作业环境下二关节机器人的控制方法,建立了模糊高斯基神经网络控制系统结构,通过BP学习算法进行神经网络训练.最后,仿真实验表明:提出的控制方法在动态性能和稳定性方面优于传统的控制方法,非常适用于水下环境的清洗控制.     

基于混合学习算法的模糊小波神经网络控制

采用小波函数作为模糊隶属函数,将模糊控制与神经网络相结合,利用神经网络实现模糊推理.针对BP算法易陷入局部极值点的缺点和简单遗传算法局部搜索能力差的不足,提出了一种混合学习算法,即首先利用遗传算法全局搜索的特点来离线优化神经网络的参数,再利用BP算法较强的局部搜索能力对网络参数进行在线调整.仿真结果表明,该网络能对不同的对象实施有效控制,且具有快速、适应性强等特点.     

基于案例的控制系统辅助设计课程教学改革与实践

控制系统计算机辅助设计课程是电类控制专业的一门任选课程。该文分析了控制系统辅助设计教学的特点,提出了基于MATLAB的控制系统计算机辅助设计案例教学方法,将控制系统设计中的重点内容经过整理提炼成实验项目来配合理论教学。实践证明,通过案例教学的改革实践,不仅使学生加深了对控制系统设计内容的理解,同时提高了学生利用MATLAB软件解决问题的实践能力。     

基于极限学习机的谐波电流检测方法

谐波电流检测的实时性和准确度直接影响有源电力滤波器的谐波补偿效果.针对基于传统神经网络谐波检测方法的不足,提出了一种基于极限学习机的谐波电流检测新方法.首先详细给出了极限学习机的训练样本的组成和训练方法,然后构造检测模型实现对谐波电流幅值和相位的检测.仿真结果表明,该谐波电流检测方法的检测精度普遍达到10-6,在有白噪声影响的情况下检测精度达到10-4,与基于传统神经网络的谐波检测方法相比具有更高的检测精度和更强的泛化能力,更加适用于谐波源固定的场合.