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171.
为提高辅助动力装置(auxiliary power unit,APU)性能参数预测的精度,针对支持向量机(support vector machine,SVM)模型在实际使用中遇到的参数选择问题,采用自适应变异粒子群优化(particle swarm opti-mization,PSO)算法实现对SVM惩罚参数和核参数... 相似文献
172.
为了获得最优的装备作战单元的拼件维修方案与任务分配方案, 建立了一种同时优化拼件维修方案与任务分配方案的非线性规划模型, 模型中同时考虑了不同任务对武器系统的具体需求、武器系统的客观情况、维修资源约束, 可以最大化地协调任务、装备群与维修资源之间的矛盾, 所以更加贴合实际. 设计了基于粒子群算法的求解算法, 包括算法框架、粒子的表示、初始化、适应度函数、更新方法等. 最后, 应用该粒子群算法对具体实例进行了求解, 分析表明模型与算法可以有效地优化任务分配方案与拼件维修方案, 提高装备作战单元任务成功概率, 为决策者制定决策提供指导. 相似文献
173.
带时间窗车辆路径问题的粒子群算法 总被引:57,自引:4,他引:57
将粒子群算法(PSO)应用于带时间窗车辆路径优化问题(VRPTW),构造车辆路径问题的粒子表达方法,建立了此问题的粒子群算法,并与遗传算法作了比较.实验结果表明,粒子群算法可以快速、有效求得带时间窗车辆路径问题的优化解,是求解带时间窗车辆路径问题的一个较好方案. 相似文献
174.
改进粒子群算法优化 BP 神经网络的短时交通流预测 总被引:2,自引:2,他引:2
为提高 BP 神经网络预测模型的预测准确性, 提出了一种基于改进粒子群算法优化 BP 神经网络的预测方法. 引入自适应变异算子对陷入局部最优的粒子进行变异, 改进了粒子群算法的寻优性能, 利用改进粒子群算法优化 BP 神经网络的权值和阈值, 然后训练 BP 神经网络预测模型求得最优解. 将该预测方法应用到实测交通流的时间序列进行有效性验证, 结果表明了该方法对短时交通流具有更好的非线性拟合能力和更高的预测准确性. 相似文献
175.
176.
Margin optimization algorithm for digital subscriber lines based on particle swarm optimization*
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The margin maximization problem in digital subscriber line (DSL) systems is investigated. The particle swarm optimization (PSO) theory is applied to the nonconvex margin optimization problem with the target power and rate constraints. PSO is a new evolution algorithm based on the social behavior of swarms, which can solve discontinuous, nonconvex and nonlinear problems efficiently. The proposed algorithm can converge to the global optimal solution, and numerical example demonstrates that the proposed algorithm can guarantee the fast convergence within a few iterations. 相似文献
177.
文章采用聚丙烯酰胺水凝胶为模板,以Na2SiO3作为SiOx的硅源,通过控制聚丙烯酰胺水凝胶模板中Na2SiO3溶液的浓度,合成了可变粒径的SiOx粒子,其粒径范围分别为220~250 nm、160~190 nm和10~20 nm;并通过场发射扫描电镜(FSEM)、透射电镜(TEM)、X射线光电子能谱(XPS)及红外光谱(IR)等对所制备的SiOx纳米粒子的形貌和成分进行表征. 相似文献
178.
179.
时光倏忽,卢鹤绂教授离开我们已整整十个年头。在缅怀恩师的同时,重读他的一部论述当代物理学之前沿进展的著作《高能粒子物理学漫谈》(以下简称《漫谈》),似有新的感悟。限于篇幅,上面选载了该书中最短的第二章,其章题原为“范畴和目的”。全书篇幅虽不长(12万字),却充分展示了先生关于粒子物理发展的状况、趋势及其对当代科技之可能影响的“科学预言”性的精湛见解。 相似文献
180.
深度学习是挖掘数据关键特征的重要技术手段,为准确分析通信网络数据特征,并保障质量,提出基于深度学习的通信网络数据关键特征挖掘方法。选取接入率、可用性以及覆盖率等七个指标作为通信网络质量核心性能指标,将卷积神经网络与径向基神经网络相结合,构建深度学习网络结构,将该性能指标作为标签参数,将所得到的标签参数的聚类与求和结果作为深度网络的标签数据,通过前向传播将标签数据输入卷积神经网络的输入层内,经过不同隐层的变换与映射至输出层位置,并采用量子粒子群算法求解深度学习网络最优参数,输出通信网络数据关键特征挖掘结果。经实验结果表明,所提方法的通信网络数据关键特征挖掘率在95%以上,能够准确预测未来短时间段内的通信网络质量。 相似文献