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基于QPSCO算法的传感器优化配置 总被引：1，自引：0，他引：1
针对以曲线拟合为目标的传感器配置问题,提出了一种基于量子粒子群协同优化(Quantum-behaved particle swarms cooperative optimization,简称QPSCO)算法的传感器优化配置方法.在QPSCO算法中,采用双层的多粒子群协同优化结构,同时引入参数变异策略,在扩大搜索范围的同时加快该算法收敛;将加权最小二乘法的误差平方和引入适应度函数中,以提高传感器位置曲线的拟合精度,从而实现传感器的优化配置.实验结果表明,该方案应用于土壤信息采集系统,不仅可以达到比粒子群优化(Particle swarm optimization,简称PSO)算法和量子粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,简称QPSO)算法更好的寻优结果,而且具有比遗传算法更理想的位置拟合精度,是一种有效可行的传感器配置方法. 相似文献
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不少单位总机房现在使用HJD-1696程控交换机,该交换机的计费采用即时打印的方式,即当分机拨打外线通话结束后,通过打印机将本次通话记录打印输出.这种计费缺点是:1、每月消耗大量打印纸.2、打印机如有故障,易造成记录的遗漏.3、计费系统由人工处理浪费时间.针对上述情况,我们研究开发了HJD-1696程控交换机计费系统,克服了过去的缺点,使得电话计费更加省力、省时、精确,取得很好的效果. 相似文献
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首先采用时滞相关和凸组合方法,得到L2扰动下闭环系统有界状态稳定的存在条件;然后利用凸优化技术求解线性矩阵不等式形式的最大扰动容许问题,并给出状态反馈控制器的设计方法.仿真算例验证了所提结论的有效性,同时仿真数据说明时滞越大,最大扰动容许越小. 相似文献
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