WNN中的改进PSO算法及参数初始化

利用粒子群（PSO）算法替代BP算法对小波神经网络（WNN）进行训练,针对局部极小值问题提出了改进的PSO算法,即判断当粒子陷人局部极小时将其重新初始化,并对小波的平移和伸缩参数的初始化进行了研究,避免了网络的盲目搜索,减少了迭代次数．通过非线性函数逼近的仿真结果表明,上述措施有效提高了网络搜索成功率,在一定程度上解决了局部极小值的问题．     

基于MIKPSO-SVM方法的工业控制系统入侵检测

针对Kalman粒子群算法在优化基于支持向量机的工业控制系统入侵检测模型时易陷入局部极小的问题,该文提出了一种改进的多新息Kalman粒子群算法。所提算法不仅考虑当前粒子信息的观测值,同时充分利用之前时刻的有用信息对粒子的状态进行估计,为粒子位置的更新提供足够的冲量,使得算法跳出局部极小,从而提高了算法的优化精度。将所提出的改进算法用于支持向量机工控入侵检测模型参数寻优,并使用工控入侵检测标准数据集进行仿真研究。仿真结果表明:与Kalman粒子群、粒子群以及遗传算法相比,该文所提出的算法——优化的支持向量机入侵检测模型在检测率、漏报率和误报率等指标上都有明显提升。     

改进粒子群算法在光伏多峰值MPPT中的应用

光伏阵列在局部遮阴的情况下会呈现多峰值的特性,传统的最大功率点跟踪（MPPT）算法会陷入局部最优点,从而导致算法实效。粒子群算法较其他智能算法具有参数少、控制简单的优点,但存在收敛速度慢以及容易早熟收敛的缺点。针对这些问题,提出了改进的粒子群算法,将自适应的惯性权重法与异步变化的学习因子相结合来改善存在的问题。通过MATLAB将传统粒子群算法与改进的粒子群算法仿真对比来验证改进后算法的优越性。     

基于粒子群算法的自适应滤波器研究及应用

针对神经网络自适应滤波器易于陷入局部极小的缺陷,采用抑制局部最优的粒子群算法优化神经网络的权系数,设计了基于改进粒子群算法训练的三层神经网络的自适应滤波器,并将其应用于自适应噪声抵消器.仿真表明,该系统与传统自适应噪声抵消系统相比具有很好的噪声抵消能力,信噪比大大提高.     

基于免疫粒子群优化的模糊C均值聚类算法

把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化（PSO）算法中，并与模糊C均值（FCM）算法相结合提出一种新的模糊聚类算法．新算法用免疫粒子群优化算法代替FCM算法的基于梯度下降的迭代过程，使算法具有较强的全局搜索能力，很大程度上避免了FCM算法易陷入局部极小的缺陷，同时也降低了FCM算法对初始值的敏感度．采用对当基思想初始化种群，获得更优的初始候选解，提高算法聚类过程中的收敛速度．以UCI机器学习数据库中的两组数据集为研究对象，实验结果表明，该算法优于基于PSO的模糊C均值聚类算法和FCM算法．     

基于改进多粒子群算法的电力系统无功优化

将改进的多粒子群算法应用于电力系统无功优化问题的求解，克服了传统粒子群算法收敛精度不高、易陷入局部最优的缺点．该优化方法对原粒子群算法进行了如下改进：通过增强粒子群间的协同作用、引入惯性因子以及扰动的策略，来平衡集中强化搜索和分散多样化搜索过程．对IEEE6节点和IEEE30节点系统分别进行无功优化计算，并与传统粒子群算法进行了比较，结果表明，该算法求得的有功损耗较原状态降低了近1／5，且电压合格率为100％，具有较强的全局搜索能力和较高的收敛精度，是求解无功优化的有效方法．     

一种改进的粒子群优化算法

粒子群算法是一种新型的进化计算方法,已在许多领域得到了广泛的应用,但基本粒子群算法在计算过程中易出现过早收敛现象.为此提出了一种改进的粒子群算法,利用差异演化的思想,当陷入局部极小点时,通过一定的策略迫使粒子群摆脱局部极小点.对经典函数的测试计算,验证了方法的正确性和有效性.     

旋转曲面变换PSO算法估计纹理图像MRF参数

快速准确地估计马尔可夫随机场的参数，通过拟似然函数可以将其参数估计转化为一个寻找全局极值的问题．粒子群优化算法应用于多极值点函数优化时，存在陷入局部极小点和搜寻效率低的问题．为此提出旋转曲面变换方法，将被优化函数映射到一个同胚曲面上，它将当前局部极小点变换为全局最大点，并保持被优化函数值在当前局部极小点以下部分的形状不变，从而克服陷入局部极小点问题．利用旋转曲面变换粒子群优化算法对充满局部极小点的目标函数求全局极值．用Gibbs采样器生成的纹理图像实验结果表明，利用这种方法估计马尔可夫随机场参数效果较好．     

混合约束多峰优化问题的一个协同共轭进退粒子群算法

为解决混合（等式和不等式）约束的多峰优化问题（MOPs），本文在粒子群算法框架下提出了粒子优度比较准则和局部协同与共轭进退寻优两种迭代进化策略．优度比较准则在适应度和约束违反度的双重限制下指导粒子高效地执行进化策略，局部协同策略可使粒子能通过局部抱团收敛到多个全局最优解，而共轭进退寻优策略则提升了寻优的速度和精度．基于优度比较准则与两种进化策略的有效结合，本文设计了一个协同共轭进退粒子群（CCARPSO）算法，以充分融合粒子群算法的全局搜索能力和共轭进退法的局部快速寻优能力．数值仿真表明，该算法能有效解决复杂约束MOPs和非线性方程组的多根问题，在广义Logistic分布的参数估计中有全局优化能力和较高的计算精度．     

基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演

传统的梯度反演方法依赖于初始模型选取,且容易陷入局部极小,在一定程度上影响着反演的求解精度和收敛速度,为此,提出一种基于改进粒子群深度神经网络的频率域航空电磁反演方法。首先,通过频率域航空电磁模型正演获取样本数据集;随后,依据样本数据集建立深度神经网络的基本框架,网络的输入为归一化垂直磁场分量,输出为相应地电模型参数;第三,提出一种惯性权重振荡衰减措施在粒子群优化算法的基础上进行改进,以提高粒子群优化算法的全局寻优能力,并利用改进的粒子群优化算法优化深度神经网络的训练过程,得到连接权值与阈值的最优解;最后,将最优的权值与阈值作为网络的初始值,并利用该网络对未知地电模型进行反演测试。利用层状地质模型测试改进粒子群深度神经网络算法、粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法的反演效果,并将此方法运用于实测航空电磁数据反演。研究结果表明:本文提出的改进粒子群神经网络算法充分结合了粒子群优化算法的全局寻优性能和深度神经网络的局部寻优性能,在反演过程中能有效避免反演陷入局部极小,寻找到全局最优解,并能准确地反演出地电模型参数;与粒子群神经网络算法和单一的神经网络算法相比,本文提出的方法具有更高的求解精度和收敛速度。     

基于PSO算法的结构损伤检测研究

结构损伤检测问题常常可转化为数学上的约束优化问题。采用粒子群算法（PSO）求解约束优化问题。可求解结构损伤检测问题。首先介绍基本粒子群算法，然后建立结构损伤检测问题的数学模型，采用悬臂梁单损伤和多损伤的数值仿真研究，验证了粒子群算法求解结构损伤检测问题的可行性，最后针对实际结构振型测试时振型的非完备性，直接利用非完备振型，求解损伤检测问题，数值仿真结果表明，利用非完备振型，仍可得到较好畴检测结果。     

A novel intrusion detection method based on improved SVM by combining PCA and PSO

The paper presents an improved support vector machine (SVM) by combining principal component analysis (PCA) and particle swarm optimization (PSO).Then,the improved SVM is applied to the intrusion detection system (IDS) to improve the detection rate.First,PCA is used to reduce the dimension of feature vectors.Second,we use the PSO algorithm to optimize the punishment factor C and kernel parameters in SVM.The experimental results indicate that the intrusion detection rate (97.752 8%) of improved SVM by combining PCA and PSO is higher than those (95.635 5%) of PSO-SVM and those (90.476 2%) of standard SVM with KDD Cup 1999 data set.     

融合多种策略的改进粒子群算法及其在电子商务多级物流中的应用研究

为了提高粒子群优化算法(PSO)求解复杂优化问题的能力,本文对基于细菌趋化的粒子群优化算法(PSOBC)进行改进。PSOBC算法是PSO算法的一种新思路,可以有效地克服其易陷入局部最优、后期粒子多样性差的缺点,故将一般反向学习策略和自适应惯性权重与PSOBC算法相结合,得到一种改进的粒子群优化算法。改进的粒子群优化算法的开发能力和勘探能力都得到了很大的提高;在求解复杂性优化问题时种群能够在搜索范围内快速收敛到局部最优处,并且当种群密度足够小时,及时增大种群密度即进行去全局寻优。最后将改进后算法应用到电子商务多级物流中心选址及路径规划问题上。     

基于粒子群最大似然估计的焊缝早期隐性损伤磁记忆精确定位模型

针对由于焊接残余应力、磁场噪声等干扰,造成磁记忆检测在焊缝早期隐性损伤位置定量评价上的困难,提出基于粒子群算法优化的最大似然估计磁记忆梯度定量模型.通过对预制未焊透缺陷的Q235焊接试件进行焊缝疲劳拉伸实验,同步对比扫描电镜和X射线检测结果,发现磁记忆信号梯度对早期隐性损伤位置反应比较敏感,并获得了梯度随着与隐性损伤的距离增大而减小的衰减变化规律,构建隐性损伤位置参数与磁记忆梯度的非线性函数,考虑磁场噪声对隐性损伤定位结果的影响,引入最大似然估计建立目标函数,进一步考虑目标函数的非线性容易陷入局部极值而非全局极值的问题,采用具有全局搜索能力的粒子群算法对目标函数进行优化,建立基于粒子群最大似然估计的焊缝隐性损伤位置磁记忆定量模型,验证结果表明定位误差仅为3.48%,为实际工程中利用磁记忆技术及时发现早期隐性损伤并精确定位提供了新的思路.     

基于改进PSO算法的电力系统无功优化

介绍了PSO算法,结合电力系统无功优化问题的实际情况,针对其存在的易陷入局部最优点的缺点,提出了改进的PSO算法。该算法改变了初始化方法和粒子更新方法,在算法后期引入变异因子,并将问题分解成子问题进行处理。在IEEE-14节点系统的仿真计算中,改进PSO算法与其他人工智能算法相比,在较短时间内取得了更好的优化效果。     

基于改进粒子群优化的快速协作式频谱感知算法

为了改进算法的计算效率和感知性能,提出了一种新的线性协作式频谱感知算法.在新算法中,通过动态地改变粒子群优化（PSO）方法在每次迭代过程中的迭代系数,以获取最优的权重向量,从而最大化算法的检测概率.采用时变迭代系数后,基于PSO的协作式频谱感知算法在粒子飞行的初期具有很好的全局探索能力,而随着迭代次数的增加,算法具有很好的局部搜索能力.仿真结果表明,新算法相比基于传统PSO的频谱感知算法具有更快的收敛速度,相比传统的基于修正系数和基于传统PSO的协作式感知算法具有更好的性能.不同场景下的仿真结果验证了新算法的有效性.     

基于粒子群优化的文本图像倾斜检测

提出一种基于粒子群优化算法和小波变换的无限制文本倾斜检查方法.首先对扫描的文本图像进行小波变换,然后利用小波变换的水平细节子带提取反映图像倾斜的特征,作为粒子群优化算法的适应度函数.最后利用粒子群优化算法在-90°到90°区间进行搜索,得到准确的倾斜角度.由于采用了小波变换,一方面降低了PSO搜索的计算量,又能更好地反映倾斜特征.实验结果表明,该方法能快速准确地检测出各类文本图像的倾斜角度,并具有很好的适应性,不受语言、字体、字号和非文本图形等因素的影响.最后还讨论了粒子数目、迭代次数和适应度函数对算法性能的影响.     

基于区间分析的框架结构不确定性损伤识别方法

考虑实际结构易受荷载、环境温度和测试噪声等不确定性因素的影响,笔者基于区间分析原理提出框架结构不确定性损伤识别方法。利用测试的结构加速度响应数据,建立向量自回归模型,并采用其系数矩阵主对角线的马氏距离作为损伤特征指标。基于粒子群算法建立区间优化求解方法,并与传统的区间组合法和区间叠加法对比。通过提出的区间重叠率指标和区间名义值分别实现损伤定位和损伤程度的识别。数值模拟和实验室框架结构试验结果表明,区间分析能在测试数据较少时实现损伤识别,为损伤识别在实际结构中的应用提供了理论基础和技术手段。     

改进的粒子群算法在翼型优化设计中的应用

建立了多目标风力机翼型型线优化模型,并采用改进的粒子群优化算法对多目标风力机翼型型线进行优化,设计出4种不同厚度的性能较好的风力机翼型。对CQUA18和CQUA21两种新翼型的气动特性与相同厚度典型的风力机翼型进行对比分析,结果表明,该翼型具有良好的气动特性,对翼型的前缘粗糙度不敏感,在主要攻角范围内,光滑和粗糙条件下,新翼型的升力系数和升阻比都要高,其气动特性具有显著的提高。