融合简化粒子群的教与学优化算法

教与学优化算法(teaching-learning-based optimization algorithm,TLBO)是一种基于班级"教师阶段"和"学生阶段"的新型群智能优化算法.针对算法求解高维非线性复杂优化问题时精度较低的缺点,提出一种混合的教与学优化算法(HTLBO).首先,对"教师阶段"中的学生平均水平重新定义,并采用一种自适应策略根据粒子的适应度值对学习因子动态取值;然后,在迭代的过程中,根据适应度值将种群分成两个子种群,对于适应度值好的子种群采用改进的教与学优化算法(ATLBO)更新以增加种群的多样性,对于适应度值差的子种群采用简化粒子群算法(SPSO)以提升子种群的收敛性;最后,通过10个无约束优化问题进行对比测试实验,结果显示,HTLBO在探索性能和收敛速度方面优于TLBO等其他4种类型的算法.     

一种基于Bagging算法的高斯过程集成建模方法

针对单一高斯过程在化工过程软测量建模中存在估计精度不高的问题,利用Bagging和高斯过程回归算法,提出一种基于Bagging算法的集成高斯过程软测量建模方法.该算法使用Bagging技术从训练样本集中选取若干子训练样本集,利用该若干子集形成多个高斯过程模型,并通过加权组合方式进行集成,得到最终的模型输出.将该方法应用...     

利用Alopex改进的粒子群优化算法及其在软测量建模中的应用

提出了一种利用A lopex算法改进的粒子群优化算法,并将其应用于神经网络的建模中。改进的粒子群优化算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力,对典型函数的测试和基于神经网络的软测量建模表明:改进算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。     

非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法

研究非高斯噪声环境下的高斯混合滤波方法,进行纯方位跟踪系统的目标跟踪。利用改进的参数自适应方法,调整位移参数的大小,从而修正了高斯混合模型,提出了在非高斯噪声下的参数自适应高斯混合CQKF算法;基于非高斯噪声下的离散系统模型,分析了高斯混合CQKF算法中建模过程的局限性,并结合初值优化方法,提出了利用参数自适应方法修正高斯混合滤波模型的方法,从而克服了高斯混合滤波的局限性,提高了滤波精度。仿真实验表明在非高斯噪声下参数自适应高斯混合CQKF算法比原算法有更高的滤波精度。      

基于改进混合蛙跳算法的软测量建模方法

针对混合蛙跳算法的寻优机制在寻优过程中易陷入局部最优和收敛效果不理想的问题,该文提出一种改进的混合蛙跳算法。该算法在更新群中最差个体时同步更新最优个体。更新最差个体步长时引入上一次的移动步长并赋予动态权值。改进算法舍弃了原算法中用随机值代替最差值的做法,引入高斯变异算子对最差个体进行高斯变异,使种群进化更趋合理。将改进的混合蛙跳算法运用到模糊C均值聚类算法的聚类中心优化中,得到最优的聚类中心。利用该聚类中心对样本进行模糊C均值聚类,并用高斯过程回归对各类样本子集分别建立对应的子模型,通过加权得到系统输出。以双酚A生产过程结晶单元为例进行仿真,对装置出口处的苯酚浓度进行软测量建模,获得了较好的实验结果。     

改进卡尔曼算法在电子鼻信号处理中的应用

为了降低的电子鼻测量过程中噪声信号对采样结果的影响,提出一种改进的自适应卡尔曼滤波算法,该方法能自适应调整测量方差以及能够滤除传感器本身具有的非高斯噪声信号.针对电子鼻测量过程中的信号特性,建立了测量数据处理的卡尔曼滤波模型,重点讨论改进卡尔曼滤波算法,并将该算法应用到电子鼻测量数据处理过程中,结果表明该方法能够拟制电子鼻测量过程中产生的噪声,提高电子鼻的测量精度.     

优化的混合核函数相关向量机在发酵过程建模中的应用

针对相关向量机中核函数选择问题进行研究,提出一种局部性高斯核函数和全局性sigmoid核函数结合的相关向量机建模方法.采用差分进化算法对混合核函数构成的相关向量机的参数进行优化,提高了模型的预测精度.将参数优化后的混合核函数相关向量机用于青霉素发酵过程的软测量建模,得到比单一核函数所建模型更优的预测精度.     

基于双重扰动与改进教与学优化算法的DNA微阵列集成分类

针对DNA微阵列的高维、小样本及高冗余等特点,提出了一种新的集成分类方法.基于bootstrap技术的样本扰动和kruskalwallis与邻域互信息的特征扰动训练多个具有较大差异性和较高准确性的基分类器;针对教与学优化算法易陷入局部最优、优化精度不高和收敛速度较慢等不足,从"教"与"自学"过程入手,设计了一种改进的教与学优化算法实现基分类器的选择性集成,并用于DNA微阵列分类.仿真实验结果表明:该方法在分类精度、集成规模、稳定性等方面具有较强的优势.     

融合模拟退火的改进教与学优化算法

针对教与学优化算法(TLBO)在解决复杂优化问题时易陷入局部最优的缺点,提出了一种融合模拟退火的改进教与学优化算法(SAMTLBO).该算法首先对学员阶段做了改进,在保持TLBO算法简单易实现的基础上,利用模拟退火方法增强了TLBO算法摆脱局部最优的能力,最后用4种算法对8个无约束优化函数仿真.数值实验表明,该算法无论是在收敛速度还是在寻优精度上均优于基本TLBO算法、ETLBO算法和DMTLBO算法.     

非线性同伦LM算法及在软测量建模中的应用

综合同伦方法与Levenberg-Marquardt(LM)优化方法,提出了一种新型非线性同伦LM神经网络学习算法以改善现有神经网络学习算法的学习效率,分析了不同类型的过渡函数对神经网络泛化性能的影响.该算法具有稳定性强、收敛性能好的特点.结合工业过程实际要求,将提出的改进算法用于丙烯腈收率神经网络软测量建模并与几种常见建模方法比较,结果表明:基于改进算法的软测量模型具有更高的测量精度和更好的泛化性能,满足现场测量要求.     

神经网络在过程建模中的应用

阐述了神经网络用于过程建模目前存在的问题，提出了改进的方法，并将此应用到了大型炼油厂脱蜡过程的建模中。通过比较改进前后的ＢＰ算法仿真结果可以看出，改进后的算法在网络的训练收敛速度上有了较大提高。     

基于即时学习算法的软测量建模方法

针对工业过程中存在许多难以直接测量变量的问题,提出1种基于即时学习算法的软测量建模方法.提出k-矢量近邻方法建立系统的当前工况点的建模邻域,以提高即时学习算法的预测能力,利用递归最小二乘算法简化建模的在线计算量,通过PRESS估算得到算法的最优解,优化了算法,应用该算法对某一化工厂产品的酯化率进行测量建模,预测得到的最大相对误差为0.8742%,证明该方法的泛化性能良好,满足实际测量的精度要求,是1种便于理解,易于实现的软测量方法.     

基于AdaBoost算法的快速人脸检测研究

研究了AdaBoost算法的原理和训练过程,分析了导致算法准确性下降的原因.使用高斯混合模型对人脸肤色建模,将可能存在人脸的区域从彩色图像中分离出来,再使用AdaBoost算法对该区域进行检测能够提高检测速度和准确率.实验结果验证了算法的准确性.     

基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法

为了解决静态软测量建模预测精度低和鲁棒性差等问题,提出了一种基于多准则和高斯过程回归的动态软测量建模方法.该方法综合考虑多种模型定阶准则,提出了高斯过程回归动态软测量模型定阶策略,为模型阶数确定提供了依据,并将所提动态软测量模型应用于红霉素发酵过程中生物量浓度的估计.研究结果表明,基于高斯过程回归的动态软测量建模方法可以实现对生物量浓度的高精度预测,且预测结果具有较小的置信度区间.     

一种改进的粒子群优化算法

针对粒子群优化算法早熟收敛现象,提出了一种改进的粒子群优化算法.该算法将模拟退火算法的"上山性"引入粒子群算法中,同时为了增加种群的多样性,将交叉和变异算子也结合进去,形成了一种新的改进粒子群算法.比较了高斯变异和柯西变异这两种变异算子对改进算法的影响.改进算法对典型函数的优化计算结果表明,与基本粒子群算法相比,改进算法能够更加快速有效的收敛到全局最优解,而且采用柯西变异算子的改进算法的效果比采用高斯变异算子的效果要好.     

一种DEA-PSO混合算法及其在丙烯腈收率软测量中的应用

提出了一种DEA与PSO相结合的混合算法,即用DEA算法对PSO中适应值较差的粒子群进行重组和优化。将此混合算法与PSO算法同时用于一些常见测试函数的优化问题,通过对比表明:与PSO算法相比,DEA-PSO混合算法的优化效果更佳。用DEA-PSO混合算法训练神经网络,并将其用于丙烯腈收率软测量建模,结果显示了该混合算法在丙烯腈软测量建模中的可行性与有效性。     

基于高斯扰动的反向蜉蝣优化算法

目的 解决蜉蝣优化算法收敛精度较低且易陷入局部最优解的不足。方法 将高斯扰动和混合反向学习策略与蜉蝣优化算法进行融合，提出一种基于高斯扰动的反向蜉蝣优化算法。该算法在雌雄蜉蝣种群中通过反向学习来扩大搜索空间，增加种群多样性；在迭代过程中对雄性蜉蝣的最优个体进行高斯扰动，防止算法陷入局部最优解。结果与结论将改进蜉蝣优化算法与其他7个对比算法在14个测试函数上进行数值实验，结果表明，改进蜉蝣优化算法具有更好的搜索能力和求解精度。     

基于高斯混合模型和卡尔曼滤波的车辆检测与跟踪方法

提出一种改进的车辆检测与跟踪方法。在目标检测阶段,针对传统高斯混合建模算法对环境变化适应能力较差的问题,设计一个环境变化判断因子,据此进行高斯混合模型更新率的自动切换;在车辆跟踪阶段,为提高跟踪精度和跟踪效率,引入卡尔曼滤波并设计了跟踪列表进行单目标和多目标的跟踪。实验表明,该方法对光照突变有较好的适应性,能实现车辆的有效检测与跟踪。     

基于偏最小二乘的Kriging代理模型在加氢裂化建模中的应用

提出了一种改进的代理模型方法 (Kriging with Partial Least Squares,KPLS)。该方法在Kriging模型的基础上引入偏最小二乘的思想,利用偏最小二乘方法构建新的Kriging模型的高斯核函数。将该模型应用于加氢裂化过程建模,有效地提高了航煤、柴油质量收率的预测精度。采用GLAMP(Global and local search strategy)优化算法对建立的KPLS模型进行优化,仿真结果显示航煤、柴油质量收率得到了显著提升。     

基于混沌最小二乘支持向量机的软测量建模

提出一种改进算法,用来解决现有最小二乘支持向量机方法在处理大规模样本软测量建模问题时出现的模型结构复杂、失去支持向量稀疏性且正规化参数和核参数难以确定等问题.对样本集进行预处理,通过计算样本间欧氏距离进行样本相似程度分析,去除样本集中1/3的样本以简化支持向量机模型结构并提高计算速度.定义了一种混沌映射构成混沌系统并分析了其遍历性.应用改进的混沌优化算法优化最小二乘支持向量机模型参数以提高模型的拟合精度和泛化能力.将改进算法用于丙烯腈收率软测量建模中,仿真实验结果表明:模型精度较高,泛化性能好,满足现场测量要求.