基于粒子群优化的独立分量分析算法研究

在分析独立分量分析算法的基础上,给出了一种基于粒子群优化的独立分量分析算法。该算法以互信息量最小化为目标函数,通过对粒子群位置矢量和速度矢量更新的改进,得到全局最优值,从而得到分离矩阵。仿真实验表明,基于粒子群优化的独立分量分析算法是一种非常有效的盲源分离算法。     

基于改进粒子群算法的独立分量分析

提出一种有效的基于改进的粒子群算法的盲源分离算法.首先引入进化速度和聚集强度来更新粒子群算法中的动态惯性权重w,然后定义基于改进PSO的独立分量分析算法的适应性函数,最后给出算法的具体步骤.实验结果表明,改进的ICA算法可以快速有效地得到BSS的最优解.     

基于改进粒子群的盲源分离算法研究

简要地介绍了盲源分离的基本理论,针对独立分量分析传统的优化算法易于陷入局部最优、收敛精度低的缺点,提出了一种基于改进型粒子群的盲源分离算法,将独立分量分析算法与改进的粒子群算法相结合,以负熵作为目标函数.采用这种改进的粒子群算法对分离矩阵进行调整使各个信号分量之间独立,完成对瞬时混合信号的盲分离.实验信号的分离仿真结果表明,该算法能够有效地完成混叠信号的分离.同时,在与传统的盲源分离算法进行对比中,体现出了更高的分离精度和稳定的性能.     

具有遗传特性的粒子群优化算法及在非线性盲分离中的应用

粒子群优化算法是一种新的基于群智能的随机优化进化算法.文章将变异和交叉思想引入到粒子群优化算法中,其基本思想是利用粒子群优化算法每次迭代的最优粒子位置及速度为基础对部分粒子进行变异,然后对变异前后粒子的分量进行随机交叉操作,从而产生新一代粒子群.通过这种处理使得粒子群体的进化速度加快,从而提高了算法的收敛速度和精度.该算法应用于盲信号分离中而获得一种非线性盲信号分离算法.计算机仿真结果表明该算法的收敛性能优于粒子群优化算法,并且在非线性盲信号分离中是有效的.     

采用Pade逼近的有理非线性Fast-ICA

针对快速独立分量分析(fast independent component analysis,Fast-ICA)算法中非线性(nonlinearity)本身的计算负担会造成算法收敛速度下降的问题,提出一种有理多项式函数替代经典非线性的方法.通过将传统的非线性进行泰勒级数展开,利用Pade逼近技术推导出相应的有理多项式函...     

基于广义伽玛分布的灵活独立分量分析算法

针对基于拉普拉斯分布灵活独立分量分析算法收敛速度较慢的问题,提出了一种基于广义伽玛分布的灵活独立分量分析算法,该算法把广义伽玛分布概率密度函数作为语音信号概率密度函数的估计,得到一个更加适合语音信号分离的激活函数。将推导出的激活函数应用于独立分量分析(ICA)的自然梯度算法中进行了计算机仿真实验,验证了算法的收敛性能和分离性能。     

基于参数变化粒子群算法的MAF传感器建模

在用Hammerstein模型描述热膜式空气质量流量(MAF)传感器时,应用多项式回归分析建立其静态非线性环节的模型,应用参数线性变化的粒子群优化(PSO)算法建立其动态线性环节的模型.文章给出PSO算法的适应度函数及算法流程,并说明了参数设置的方法.研究表明,与基本粒子群算法相比,参数线性变化粒子群算法的建模精度及收敛速度有很大提高.应用参数变化粒子群算法进行传感器动态建模是非常有效的.     

一种信息充分交流的扩散粒子群算法

为解决粒子群算法搜索精度不高,特别是对高维函数优化性能不佳问题,提出一种信息充分交流的扩散粒子群算法(DPSO-FCI).该算法在粒子更新方式上引入周围极值,在演化过程中粒子以一种递增方式进行扩散操作,使得种群信息得到更加充分的利用.同时,通过非线性调整惯性权重、扩散操作引导极值变化来增强群体对信息的利用能力.采用4个基准测试函数对DPSO-FCI算法进行测试,并与几种不同类型的改进粒子群优化算法进行对比.实验结果验证了DP-SO-FCI算法的有效性.     

基于粒子群算法的盲源信号分离

当源信号个数大于2,联合对角化（JADE）算法在盲源信号分离时效果不理想.提出了一种基于粒子群算法（PSO）的盲源信号分离（BSS）算法.该算法利用PSO算法代替JADE算法中的联合对角化操作,以混合信号的峭度为目标函数,采用独立分量分析的方法,对瞬时混合的信号进行了盲分离,理论分析和仿真结果表明了该算法的可行性和有效性.     

基于粒子群算法的盲源分离算法

简要地介绍了粒子群算法(PSO)及其改进算法和盲源分离算法(BSS),改进的粒子群算法具有并行性、易实现等优点。将改进的粒子群算法与盲源分离算法相结合,提出了基于粒子群算法的盲源分离算法。该算法以混合信号的峰度为目标函数,采用独立分量分析的方法,用改进的粒子群算法代替常规的最陡梯度下降法,对瞬时混合的信号进行盲分离,解决了梯度算法收敛速度慢的问题。实验仿真表明:该算法具有收敛速度快、分离效果好等特点。     

一种快速高斯粒子滤波算法

为改善高斯粒子滤波(GPF)算法的实时性,研究了一种快速的GPF算法.在GPF的预测及更新步骤中用初始粒子群的线性变换取代高斯分布采样,以降低生成新粒子群所需时间,提高滤波算法的运行速度.对两种生成粒子群方法的复杂度及粒子群所代表的分布进行了分析,分析结果表明:线性变换法和高斯采样法生成的粒子群所代表的分布相同,且线性变换法的运行效率更高.将粒子滤波算法(PF),GPF算法及改进后的GPF算法分别应用于一维的一种离散时变非线性模型和二维的基于角度目标跟踪(BOT)模型,仿真结果表明:改进后GPF算法预测性能不变,速度得到了提高,生成1 000个粒子平均需时22 ms,比GPF算法减少了6 ms.     

一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法

针对惯性权值线性递减粒子群算法(LDW)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权的自适应粒子群算法(DCW).在该算法中引入了参数粒子群进化速度因子和聚集度因子,并根据这2个参数对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为粒子群进化速度因子和聚集度因子的函数.在每次迭代时算法可根据当前粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地改变惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对几种典型函数的测试结果表明,DCW算法的收敛速度明显优于LDW算法,收敛精度也有所提高.     

一种基于粒子群算法的插值多项式构造方法

本文提出了一种基于粒子群算法的插值多项式构造方法,根据插值条件定义粒子群的适应度函数,通过粒子群算法对多项式系数的优化得到满足插值条件的多项式。最后,通过两个插值算例仿真验证了本算法的有效性和正确性,因此在工程实际应用具有一定的参考和应用价值。     

一种改进的粒子群优化算法研究

针对标准粒子群优化算法存在过早收敛的不足,在对算法全局寻优和局部寻优性能分析的基础上,本文对标准粒子群优化算法的惯性权重因子采用非线性自适应的策略进行更新,提出了一种非线性自适应粒子群优化算法(NLDPSO算法),实验中分别选择单模态S函数和复杂多模态G函数对本文所提出的算法精确性、稳定性、快速性进行验证,仿真结果表明NLDPSO算法的综合寻优性能远远优于改进前算法。     

在线复值独立分量分析算法

基于复向量不相关特性和复值非线性函数,提出一种在线复值独立分量分析算法.结合非正则复向量的协方差矩阵和伪协方差矩阵构造出了新的代价函数,进而提出新算法,通过复非线性不相关,从混合信号中提取出复值独立分量.由于充分利用了非正则复向量不相关的特性,获得了更多有用的信息量,因此算法的收敛速度更快、提取效果更好,并且在线方式下算法更加稳定.仿真试验表明,所提出的在线复值独立分量分析算法更具有实际应用前景.     

多粒子群协同优化算法

提出一种多粒子群协同优化(PSCO)方法．PSCO是2层结构：底层用多个粒子群相互独立地搜索解空间以扩大搜索范围;上层用1个粒子群追逐当前全局最优解以加快算法收敛．这些粒子群含的粒子数以及粒子状态更新策略不要求相同．为改善粒子群容易陷入局部极小的弱点,提出扰动策略,当1个粒子群的当前全局最优解未更新时间大于扰动因子时,重置粒子的速度,迫使粒子群摆脱局部极小．用Rosenbrock函数等3种基准函数做优化实验表明,PSCO性能优于经典PSO,FPSO和HPSO等算法．     

惯性权自适应调整的量子粒子群优化算法

针对量子粒子群的惯性权值β线性递减不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种惯性权自适应调整的量子粒子群优化(DCWQPSO)算法.在该算法中,引入了量子粒子群进化速度因子sd和聚集度因子jd,并将惯性因子β表示为sd,jd2个参数的函数.在每次迭代时,算法可根据当前量子粒子群进化速度因子和聚集度因子动态地调整惯性权值,从而使算法具有动态自适应性.对典型的标准函数的测试结果表明,与量子粒子群算法相比,改进后的量子粒子群优化算法的收敛速度明显提高.     

基于模糊粒子群算法的非线性函数优化

针对非线性函数优化问题,提出一种新型的模糊粒子群算法.该算法基于模糊控制器中输入输出的模糊化处理和粒子群寻优的特点.算法在Matlab 2008环境下编程实现,针对几个典型复杂的非线性函数进行优化测试.实现结果表明:模糊粒子群算法是一种简单有效的算法,具有良好的有效性和鲁棒性.     

一种动态惯性权重的粒子群优化算法

自粒子群优化算法被提出以来,由于其收敛速度快、易实现,得到了快速发展和广泛应用.在此提出了一种改进型的粒子群优化算法,主要特点是随进化代数的增加而动态非线性减小惯性权重,以此改善演化后期收敛速度迅速降低的问题.为了评价其性能,选取了5个基准函数进行测试,并与惯性权重线性递减的粒子群优化算法作了比较.数字仿真表明,改进算法能极大地提高搜索性能.     

求解物流配送问题的混合粒子群算法

为了加快粒子群算法(PSO)在解决限定车辆配送问题时的收敛速度和减少时间花费,采取先验判断粒子个体最优位置与全局最优位置的距离决定粒子的更新方式,提出一种混合策略,设计鱼群-粒子群算法(AFSA-PSO),并通过对函数极值的求解进行验证.实验结果表明:该方法能够得到正确解,并具有收敛快、寻优佳的特点.