一种基于粒子群优化算法的神经网络训练方法

介绍了粒子群优化(PSO)算法的原理,研究了将PSO算法应用于神经网络训练的方法,给出了算法软件实现的基本流程,并对Iris分类问题做了仿真实验,通过与BP算法的比较,结果表明基于PSO的神经网络训练算法操作简单,易于实现,而且训练精度较高,有良好的收敛性.     

粒子群优化模糊PID的塔式起重机定位和防摆研究

针对塔式起重机控制系统是一个大时滞性、时变及非线性的控制系统,无法建立准确数学模型,难以进行精确控制的问题,设计了模糊PID控制器,通过模糊推理对PID的参数进行在线调整,但由于专家经验具有局限性、盲目性以及模糊控制内不确定因子过多,导致控制性能较差.因此,本文采用粒子群算法对量化因子和比例因子先在离线状态下进行迭代优...     

微波辐射无溶剂KF-Al2O3催化苯甲醛与氰基乙酸乙酯的Knoevenagel缩合反应

采用KF-Al2O3为催化剂,在无溶剂微波辐射下苯甲醛与氰基乙酸乙酯发生Knoevenagel缩合反应,得到了较高的产率,并考察了反应条件对产率的影响.结果表明,当n(苯甲醛)∶n(氰基乙酸乙酯)=1∶1,催化剂用量为0.10 g,微波辐射功率为320 W,辐射2.0 min时,产率可达91.67 %.     

基于改进灰狼算法的粒子滤波算法研究

针对传统粒子滤波算法易出现粒子贫化与权值退化现象和为了实现对非线性系统较为准确的状态估计,通常需要大量粒子的参与的问题,提出了基于改进灰狼算法的新型粒子滤波方法,该算法用粒子表征灰狼个体,模拟狼群捕猎的过程,使粒子向后验概率的高似然区域移动,提高粒子分布的合理性.在灰狼寻优算法中引入了莱维飞行策略,提高灰狼算法的收敛速...     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

分形理论在柴油机排气微粒生成机理研究方面的应用

探讨了柴油机排气微粒(PM)的生成机理及结构特征;从柴油机排气微粒的生成过程、结构特征以及分形的内涵出发,用分形理论研究柴油机排气微粒的生成机理是可行的。经过分析,提出了分形理论在柴油机排气微粒生成机理方面的具体研究内容及方向。     

基于PSO-FCM的长输管道泄漏检测方法

为了提高长输管道泄漏检测的准确率,将改进模糊C均值算法应用于长输管道泄漏检测研究.在传统模糊C均值算法的基础上引入粒子群算法,对其寻找聚类中心的迭代过程进行优化,用粒子群算法替代模糊C均值的梯度下降法,以提高模糊C均值算法的聚类效率和准确率.然后分别用所得的基于粒子群优化的模糊C均值聚类模型、传统模糊C均值聚类模型以及...     

用于单光子计数系统的冷却器的研究

用单光子计数系统探测绝缘聚合物的电致发光来测试聚合物老化击穿性能,比传统的计算空间电荷畸变的方法准确度更高,而单光子计数系统的总灵敏度受光电倍增管噪声及量子效率影响很大.采用半导体制冷与水冷双重冷却的方法研制了单光子计数系统冷却器,经实验证明该系统大大降低了光电倍增管的噪声,提高了量子效率,从而提高了计数器的总灵敏度,为聚合物性能测试、新型绝缘材料的开发利用提供了更加准确可靠的新方法.     

混沌粒子群优化算法及其在平面选址问题上的应用

通过引入混沌来影响粒子速度的更新,构造出一种混沌粒子群优化算法.其主要思想是用混沌迭代引导个体进一步优化,从而避免群体陷入局部最优,而且收敛速度得到加快.通过对三个测试函数以及平面选址问题的求解,验证该算法具有非常好的性能.     

基于粒子群的交叉规划问题的求解算法

提出了基于单纯形法和内部映射牛顿法的子空间置信域法的粒子群算法,分别用于求解线性交叉规划和非线性交叉规划,并结合实例说明了这两种混合粒子群算法求解交叉规划的可行性和有效性.