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1.
惯性权重是粒子群优化算法重要参数之一,它能够平衡算法的全局搜索能力和局部搜索能力.为了利用已知惯性权重解决某些问题的优点,提出一种多惯性权重的自适应粒子群优化算法.首先定义了K步进化度的概念,然后基于进化度,从惯性权重集中随机选择惯性权重,使得适合解决某一问题的惯性权重在迭代过程中能够多次被使用,从而提高算法性能,把该算法应用到典型测试函数中,并与其他算法进行比较分析,结果表明,所提出的算法是可行的、有效的.  相似文献   
2.
针对城市区域多无人机协同物流任务分配问题, 综合考虑不同无人机性能、物流时效性、飞行可靠性等影响因素, 以经济成本、时间损失和安全风险最小为目标函数, 构建多无人机协同物流任务分配模型。因问题规模大、求解复杂度高, 设计改进的量子粒子群算法进行求解。首先,为增强粒子遍历性和多样性, 采用均匀化级联Logistic映射进行粒子初始化; 其次,为避免算法陷入局部最优解, 引入基于高斯分布的粒子变异方式; 最后,为提高算法运行效率, 运用自适应惯性权重方法对粒子赋值。仿真实验结果表明,所构建的模型能够实现任务分配多目标优化, 贴近城市区域无人机物流配送实际; 所提算法与传统量子粒子群算法和遗传算法相比, 任务分配代价分别下降了5.9%和6.3%;并进一步对参数权重设置进行分析, 当3个子目标函数权重系数分别为0.225、0.275和0.500, 种群规模为150时, 算法规划的结果最优。  相似文献   
3.
针对煮糖结晶过程难以进行自动控制的问题,提出一种基于预测模型的自适应控制方法。以逐步浓缩上升煮糖工艺为基础,基于核极限学习机构建糖膏液位和糖膏锤度的预测模型;以预测工艺偏差作为适应度函数,利用粒子群算法在线优化蒸汽阀和入料阀开度,并自动调节阀门用于跟踪理想工艺曲线。结果表明:与人工煮糖相比,自适应控制的煮糖过程更稳定且更接近理想工艺曲线,达到卸糖液位和锤度所需的时间相对减少7.06%。基于核极限学习机的煮糖结晶自适应控制方法具有可行性,可为进一步实现工业煮糖自动控制提供理论参考。  相似文献   
4.
为了能利用单一传感器在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,结合支持向量机(SVM)和阈值法设计了一种自适应跌倒前实时检测方法.实验结果表明,该方法能在跌倒撞击前实时检测出跌倒即将发生,且比人工阈值法和SVM方法有更长的间隔时间,比SVM方法有更高的召回率和特异度.  相似文献   
5.
分布式新能源并网后,常通过用虚拟同步发电机(virtual synchronous generator,简称VSG)解决配电网的无惯性及无阻尼问题,但因VSG的非线性功角关系,大扰动发生时,VSG可能会失去平衡.为解决VSG的失衡问题,在大扰动下VSG转动惯量及阻尼系数自适应控制策略的基础上,加入控制变量K,提出大扰动下改进的VSG自适应参数控制策略.Matlab/Simulink环境下的仿真结果表明:相对于J,D定参数及J,D自适应参数控制策略,改进的VSG自适应参数控制策略减少了频率、功率的超调量,抑制了振荡,避免了VSG的失衡,提高了暂态稳定性.  相似文献   
6.
针对电液负载模拟器中传感器测量噪声干扰和未知的外部扰动引起的跟踪精度不高的问题,提出了一种基于扩展观测器的自适应鲁棒控制器。利用扩展观测器估计系统中未知的模型不确定性并进行补偿,同时,在观测器和控制器的自适应模型补偿器设计中,将实际状态值替换为相应的期望信号值,以减少测量噪声的干扰,控制器和扩展观测器中的系统参数均通过参数自适应得到。利用Lyapunov理论进行了闭环系统的稳定性分析。仿真结果表明,在不存在外部扰动的情况下,所提出的控制器能够达到更高的跟踪精度,而在存在外部扰动的情况下,所提出的控制器不仅保持了良好的跟踪性能,同时具有较强的鲁棒性。  相似文献   
7.
通过分析高速动车组进站停车过程中制动力与速度之间的关系,构建动车组多质点动力学模型。由于制动停车后期产生空气制动力过程给系统带来延时影响,引入Smith预估器,采用基于RBF(Radial Basis Function)神经网络的PID控制策略与Smith预估器相结合,实现制动过程中对给定速度的跟踪控制。仿真分析表明:该混合控制器控制的列车速度与设定速度的误差小于±1 km/h,停车误差小于±0.3 m,可满足进站制动停车的要求。  相似文献   
8.
针对开集声纹识别的自适应阈值计算问题, 提出一种基于大津算法和深度学习的阈值计算方法. 首先, 采用三层受限Boltzmann机堆叠而成的深度置信网络从Mel倒谱系数中提取语音深层特征; 其次, 通过Gauss混合模型计算特征的相似度值, 对特征的相似度值使用大津算法计算阈值. 实验结果表明, 该方法识别效果较理想, 与等错误率计算阈值方法相比, 具有更高的识别准确率.  相似文献   
9.
以最小化最大完工时间为目标的不相关并行机混合流水车间调度问题。首先建立了不相关并行机混合流水车间调度问题的数学模型;然后提出了改进的遗传算法进行求解。为弥补遗传算法的迭代后期容易陷入局部搜索的缺陷,在传统遗传算法的基础上利用改进的自适应交叉和变异概率因子及模拟退火局部搜索策略,增强遗传算法在迭代后期跳出局部最优的能力。并通过两个案例来验证改进遗传算法的有效性。  相似文献   
10.
单隐层前馈神经网络中,隐层节点个数是影响网络的学习能力和复杂程度的重要因素。在实际应用当中,如何确定网络的隐层节点个数仍然是一个开放的问题。在半监督超限学习机(SS-ELM)的基础上,本文提出了一种增量半监督超限学习机(ISS-ELM)算法,对于给定的学习精度,该算法能够逐个或者成批地增加隐层节点,并自适应确定隐层节点数量。在此过程当中,网络的外权矩阵不需要重新训练,只需逐步更新。理论分析和仿真实验表明:ISS-ELM在保持SS-ELM泛化能力的基础上,大幅提高了学习速度;此外,与另一种监督学习类型的增量超限学习机(EM-ELM)相比,ISS-ELM具有更好的泛化能力。  相似文献   
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