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为了解决花朵授粉算法(flower pollination algorithm,FPA)在寻优过程中容易陷入局部最优解、后期收敛速度慢等问题,提出一种结合鲶鱼效应和均匀变异算子的改进FPA算法.首先,引入鲶鱼效应可以来避免算法陷入局部最优解;其次,加入均匀变异算子使其后期收敛速度加快,并通过经典测试函数验证改进的FPA算法性能优于其他算法;最后,将改进的FPA算法应用到断路器优化设计中,对两种不同类型的万能式断路器的能耗模型进行优化仿真,并计算出对应的断路器参数.结果 表明,采用改进的FPA算法设计的断路器参数更加合理,能耗值更低,可以有效提高能耗参数的设计精度和设计效率.  相似文献   
2.
为解决油层识别中存在的获得有标记数据的代价过高,有标记数据稀少的问题,提出一种新的基于分支定界的半监督支持向量机(branch and bound for semi-supervised support vector machine,BBS3VM)的油层识别方法。此方法主要将半监督学习(semi-supervised learning, SSL)和分支定界的思想引入到支持向量机(support vector machine, SVM)分类算法中。通过半监督学习的思想,使用大量未标记的样本来改善学习性能,利用分支定界算法提高半监督支持向量机(semi-supervised support vector machine,S3VM)算法的分类精度,将此改进算法应用于测井数据挖掘中的油层识别。经过对某油田的实际测井资料进行处理,实验结果表明,半监督油层识别方法要优于传统的S3VM分类算法,识别率更高,分类效果更显著,与全监督的SVM算法相比较,得到相差不大的分类精度的同时,速度更快。  相似文献   
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