基于ReliefF和PSO混合特征选择的面向对象土地利用分类 被引量：57

1

作者 肖艳 姜琦刚 +3 位作者 王斌 李远华 刘舒 崔璨 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第4期211-216,共6页

针对面向对象土地利用分类存在特征维数过高的问题,提出了一种结合Relief F和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征选择方法,即首先利用Relief F作为特征预选器滤除相关性小的特征,然后以PSO作为搜索算法,以支持... 针对面向对象土地利用分类存在特征维数过高的问题,提出了一种结合Relief F和粒子群优化算法(particle swarm optimization,PSO)的混合特征选择方法,即首先利用Relief F作为特征预选器滤除相关性小的特征,然后以PSO作为搜索算法,以支持向量机(support vector machine,SVM)的分类精度作为评估函数在剩余特征中选择出最优特征子集。该文以吉林省长春市部分区域为研究区,采用Landsat8遥感影像为数据源,首先对其进行多尺度分割,然后提取影像对象的光谱、纹理、形状和空间关系特征,利用提出的混合特征选择方法选取最优特征子集,最后使用SVM分类器对研究区进行土地利用分类,总体分类精度和Kappa系数分别为85.88%和0.8036,与基于4种其他特征选择方法的土地利用分类结果进行比较,基于Relief F和PSO的混合特征选择方法利用最少的特征获得最高的分类精度,能够有效地用于面向对象土地利用分类。 展开更多

关键词 土地利用 分类 支持向量机 特征选择 面向对象 RELIEFF 粒子群优化算法

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基于粒子群优化算法的类集成测试序列确定方法 被引量：18

2

作者 张艳梅 姜淑娟 +2 位作者 陈若玉 王兴亚 张妙 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第4期931-945,共15页

类测试序列的确定是类集成测试中一个难以解决的关键问题.合理的类集成测试序列可以降低构造测试桩的总体复杂度,降低测试代价.提出一种基于粒子群优化算法的类集成测试序列确定方法.首先,对所有类进行排列组合生成所有可能的类测试序列... 类测试序列的确定是类集成测试中一个难以解决的关键问题.合理的类集成测试序列可以降低构造测试桩的总体复杂度,降低测试代价.提出一种基于粒子群优化算法的类集成测试序列确定方法.首先,对所有类进行排列组合生成所有可能的类测试序列,并将每个类测试序列看成一个粒子并映射到一维空间,用空间中的每一个位置代表一个类集成测试序列;然后,根据适应度函数计算每个粒子的速度和位置,再通过粒子群优化算法选择粒子的最优位置和最优适应度,得到最优粒子;最后,根据映射关系,将选择的最优粒子映射为其对应的类测试序列,则该测试序列即为所求得的最优类测试序列.实验结果表明,采用该文方法求得的类测试序列花费更小的测试代价,该文方法更有效. 展开更多

关键词 测试序列 面向对象 集成测试 粒子群优化算法 一维空间

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基于数据挖掘和CAPSO-SNN的电力作业风险态势感知 被引量：32

3

作者 陈碧云 李弘斌 李滨 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2020年第1期148-155,共8页

随着电力作业安全监控技术的不断发展,电力作业全过程在线信息采集成为可能。以电力作业数据为基础,提出一种基于数据挖掘和云自适应粒子群优化脉冲神经网络(CAPSO-SNN)的电力作业风险态势感知方法。该方法首先从电力作业事故事件数据... 随着电力作业安全监控技术的不断发展,电力作业全过程在线信息采集成为可能。以电力作业数据为基础,提出一种基于数据挖掘和云自适应粒子群优化脉冲神经网络(CAPSO-SNN)的电力作业风险态势感知方法。该方法首先从电力作业事故事件数据库中提炼出所有作业风险影响因素以构建风险影响因素体系,然后通过主成分分析法从中挖掘出作业过程中应重点关注的风险关键要素,再以风险关键要素作为输入参数,通过云自适应粒子群优化脉冲神经网络进行作业风险态势感知的训练和预测。最后,以某电网公司的实际历史作业事故事件为样本,展示了所提方法的应用过程。算例结果表明,该方法不仅适用于分析电力作业的风险组成,还可以在作业过程中有效地感知风险状态信息,跟踪风险发展趋势,有助于实施电力作业风险的全过程精细化态势利导管控。 展开更多

关键词 数据挖掘 态势感知 云自适应粒子群优化 脉冲神经网络 态势利导 电力作业

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基于可见光通信的室内定位与定向系统 被引量：6

4

作者 杨国伟 黄兆标 +2 位作者 樊冰 周雪芳 毕美华 《通信学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第12期162-170,共9页

针对室内定位与定向系统,提出了一种结合粒子群优化(PSO)和天牛须搜索(BAS)的VLC室内定位与定向算法,通过PSO算法探索接收端的最优方向,利用BAS算法对每个粒子当前方向下的最佳三维坐标进行搜索。首先在3 m×3 m×5 m的室内空间... 针对室内定位与定向系统,提出了一种结合粒子群优化(PSO)和天牛须搜索(BAS)的VLC室内定位与定向算法,通过PSO算法探索接收端的最优方向,利用BAS算法对每个粒子当前方向下的最佳三维坐标进行搜索。首先在3 m×3 m×5 m的室内空间和40 dB信噪比下进行仿真研究,所提出的VLC室内定位与定向系统实现了平均定位误差4.82 cm和平均定向误差2.24°的性能指标。然后在0.9 m×0.9 m×1.5 m的实验系统中,实施了同时定位与定向的实验验证,平均定位与定向误差分别为5.32 cm与5.99°。相比传统VLC室内定位方案,所提VLC室内定位与定向系统不需要接收端高度和方向的先验知识,大大降低了使用复杂度,具有更加广泛的应用场景。 展开更多

关键词 可见光通信 室内定位与定向 接收信号强度 粒子群优化 天牛须搜索

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服役条件下取向硅钢磁致伸缩模型的研究 被引量：21

5

作者 祝丽花 李晶晶 朱建国 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2020年第19期4131-4138,共8页

硅钢片的磁致伸缩效应是变压器等电力装备本体振动噪声的主要原因。为了准确地建立取向硅钢磁致伸缩模型,依据硅钢磁畴旋转特性,引入磁畴旋转相关参数k1,对J-A模型进行改进;在此基础上,结合二次畴转模型建立取向硅钢的磁致伸缩模型,并... 硅钢片的磁致伸缩效应是变压器等电力装备本体振动噪声的主要原因。为了准确地建立取向硅钢磁致伸缩模型,依据硅钢磁畴旋转特性,引入磁畴旋转相关参数k1,对J-A模型进行改进;在此基础上,结合二次畴转模型建立取向硅钢的磁致伸缩模型,并用粒子群优化算法(PSO)提取模型中的多个参数。考虑电力变压器服役环境的影响,该文分别在理想正弦,含谐波、直流偏磁不同条件下开展了取向硅钢磁致伸缩特性分析。结果表明在三种不同状态下,建立的模型计算结果与实验测量的磁致伸缩特性结果具有较好的一致性。该文建立的磁致伸缩模型可应用于取向硅钢在服役条件下磁致伸缩特性模拟。 展开更多

关键词 J-A模型 取向硅钢 磁致伸缩模型 服役条件 粒子群优化算法

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云制造系统中基于粒子群优化的多任务调度 被引量：9

6

作者 武善玉 张平 覮李方 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第1期105-110,共6页

为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解.该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒... 为解决云制造系统的同类型多任务调度问题,建立了该问题的数学模型,提出了一种离散粒子群遗传混合算法,以所有任务的总完成时间及成本最优为目标进行求解.该算法采用整数编码方法建立粒子的位置矢量与服务分配的映射关系,在采用标准粒子群算法更新粒子位置时,引入了遗传算法的交叉和变异操作思想,使用4种方法按条件"逐级叠加"的方式对粒子位置进行更新,以保证种群的多样性.算例仿真结果表明,该算法是有效的且具有较高的执行效率. 展开更多

关键词 云制造 多任务调度 面向服务架构 服务组合 多目标优化 粒子群优化 离散粒子群遗传混合算法

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粒子群优化在最大熵法定量织构分析中的应用 被引量：3

7

作者 王大志 王大鹏 +3 位作者 汪定伟 左良 王福 梁志德 《金属学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2008年第2期183-187,共5页

在最大熵法的基础上,采用带有惯性权重的粒子群算法(PSO),测算了多组具有宏观对称的深冲钢板(IF钢)和冷轧纯铜片样品的完整晶粒取向分布,与用阻尼Newton法计算的结果一致,均得到了满意的结果.在测算中无需任何假设,且样品的成分、织构... 在最大熵法的基础上,采用带有惯性权重的粒子群算法(PSO),测算了多组具有宏观对称的深冲钢板(IF钢)和冷轧纯铜片样品的完整晶粒取向分布,与用阻尼Newton法计算的结果一致,均得到了满意的结果.在测算中无需任何假设,且样品的成分、织构类型及分布状况对计算结果均无影响. 展开更多

关键词 冷轧钢板 织构 粒子群算法 晶体取向分布 最大熵法

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粒子群算法对织构分析改进最大熵法的改进 被引量：2

8

作者 王大鹏 王大志 +3 位作者 武宝林 左良 王福 梁志德 《金属学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2009年第1期63-66,共4页

将粒子群算法(PSO)成功地应用于改进最大熵法(MMEM),使用两张或单张部分极图数据,即可测算出多组具有宏观对称的冷轧纯铜片样品的完整晶粒取向分布(ODF).这一改进保留了原MMEM的特长,用较少的实验数据即可计算出样品的真ODF,而又消除了... 将粒子群算法(PSO)成功地应用于改进最大熵法(MMEM),使用两张或单张部分极图数据,即可测算出多组具有宏观对称的冷轧纯铜片样品的完整晶粒取向分布(ODF).这一改进保留了原MMEM的特长,用较少的实验数据即可计算出样品的真ODF,而又消除了原法在求解非线性方程组时需要选取特定初解的困难,从而使MMEM更具普适性和实用性. 展开更多

关键词 粒子群算法 织构 晶粒取向分布 改进最大熵法

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一种新型三平移并联机器人的运动学与灵巧度分析 被引量：8

9

作者 陈亮 程精涛 熊隽 《机械设计与研究》 CSCD 北大核心 2021年第4期43-48,共6页

以少自由度并联机构作为研究对象,设计一种新型空间三平移并联机器人机构,根据方位特征方程理论计算机构的自由度、耦合度、方位特征集等特性。通过杆长约束条件建立运动学方程模型,推导机构的正逆解解析式,基于此,研究机构的操作空间... 以少自由度并联机构作为研究对象,设计一种新型空间三平移并联机器人机构,根据方位特征方程理论计算机构的自由度、耦合度、方位特征集等特性。通过杆长约束条件建立运动学方程模型,推导机构的正逆解解析式,基于此,研究机构的操作空间与运动灵巧性等性能指标,同时分析结构参数尺寸跟操作空间与全局灵巧度的关系,建立全局灵巧度与可达工作空间的多目标优化模型,基于Pareto解的多目标粒子群算法实现多目标参数优化,结果表明:机构耦合度低、具有正解解析式、操作空间大、运动灵巧性较好,优化后的参数解析为并联机构的应用设计提供参考依据。 展开更多

关键词 并联机构 方位特征集 工作空间 PARETO解 多目标粒子群算法

原文传递

多路径粒子群优化自动测试用例生成算法 被引量：4

10

作者 聂鹏 耿技 秦志光 《计算机集成制造系统》 EI CSCD 北大核心 2012年第1期216-223,共8页

从计算资源优化、多路径适应度评价和测试路径间信息交换三个方面,对多路径粒子群优化测试用例自动生成的一般方法进行了分析。针对软件结构性测试多路径粒子群优化多路径覆盖中存在的问题,提出多路径粒子群优化自动测试用例生成算法。... 从计算资源优化、多路径适应度评价和测试路径间信息交换三个方面,对多路径粒子群优化测试用例自动生成的一般方法进行了分析。针对软件结构性测试多路径粒子群优化多路径覆盖中存在的问题,提出多路径粒子群优化自动测试用例生成算法。定义了多路径适应度函数,以解决多路径环境下的测试用例适应度测量问题;提出适应度决策矩阵,使测试用例可以在待测路径间交换信息和优化计算资源,并引导测试种群实现对多路径的覆盖。实验表明,所提算法节约了多路径粒子群优化多路径测试用例生成的计算资源,提高了算法的路径覆盖率。 展开更多

关键词 软件测试 测试用例生成 多路径覆盖 多路径粒子群优化 算法

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基于面向对象方法的压气机性能计算 被引量：3

11

作者 郑洪涛 潘福敏 杨仁 《航空动力学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第1期140-145,共6页

提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化(PSO)的全局寻优能力和反向传播(BP)神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络(PSO-BP神经网络)预测压... 提出一套预测压气机未知特性的方法,并基于面向对象思想采用变比热容计算方法进行压气机性能计算的分析和编程.结合粒子群优化(PSO)的全局寻优能力和反向传播(BP)神经网络的局部寻优能力提出基于PSO的BP神经网络(PSO-BP神经网络)预测压气机特性,分析了其预测误差和拟合误差:拟合误差基本都小于0.5%,预测误差基本都小于0.8%.其拟合精度和预测精度满足要求.采用变比热容计算方法来计算压气机性能,并采用面向对象方法编写了压气机性能计算程序.对几个压气机变工况点进行验证,各输出参数的最大误差为1.12%.因此,特性预测方法和性能计算的数学模型适用于压气机性能计算,这套方法同样适用于燃气轮机性能计算. 展开更多

关键词 压气机特性 性能计算 面向对象 粒子群优化(PSO) 神经网络 变比热容

原文传递

基于粒子群优化SVM的面向对象软件缺陷预测模型 被引量：8

12

作者 朱朝阳 陈相舟 +1 位作者 王志宏 张信明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第A02期60-64,共5页

针对电力信息系统软件安全问题,分析了软件缺陷预测方法在面向对象软件开发过程中的重要性,并提出了一种与面向对象软件特征相应的基于粒子群优化的支持向量机软件预测模型。模型主要包括三部分:首先是对原数据进行归一化和特征选择的... 针对电力信息系统软件安全问题,分析了软件缺陷预测方法在面向对象软件开发过程中的重要性,并提出了一种与面向对象软件特征相应的基于粒子群优化的支持向量机软件预测模型。模型主要包括三部分:首先是对原数据进行归一化和特征选择的预处理模块;然后是以预测准确度作为适应度评价的动态惯性权重粒子群优化支持向量机(SVM)参数的模块;最后则是利用第二个模块中的最优参数进行降维数据预测的SVM分类模块。实验结果表明,该模型在四个数据集合上的准确率高于对比模型8.2%~12.2%,在精准度、查全率和F值上平均高出9.9%,5.6%和7.7%,说明了该模型的有效性。 展开更多

关键词 软件缺陷预测 粒子群优化 特征选择 支持向量机 面向对象软件

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面向订单的混流装配线多目标调度研究 被引量：5

13

作者 解占新 闫玺铃 陆春月 《机电工程》 CAS 北大核心 2021年第5期580-586,共7页

针对面向订单的混流装配线车间组装过程中出现堆叠的问题,对该类生产线特点进行了分析,提出了一种理论调度优化模型及其算法。建立了以车间交货时间的准时度和组件完工的同时度为目标函数的车间多目标调度优化模型;对粒子群算法进行了改... 针对面向订单的混流装配线车间组装过程中出现堆叠的问题,对该类生产线特点进行了分析,提出了一种理论调度优化模型及其算法。建立了以车间交货时间的准时度和组件完工的同时度为目标函数的车间多目标调度优化模型;对粒子群算法进行了改进,设计了基于吸引子与自然选择的社会粒子群算法来求解多目标优化模型;研究了粒子群的信息描述方法,提出了兼有工序和工件信息的二维编码,将生产信息转化为编程语言,利用MATLAB进行了编程迭代计算和仿真,并对比分析了标准粒子群算法、社会粒子群算法、混合粒子群算法仿真的适应度值、最优解迭代次数,验证了所提算法的优越性。研究结果表明:该多目标调度优化模型在面向订单的混流装配调度问题方面具备有效性和合理性;所设计的社会粒子群算法寻优速度快,寻优效果好;调度方案机器最低利用率可达72.49%,很好地解决了装配的堆叠问题。 展开更多

关键词 面向订单 混流装配线 社会粒子群 二维编码 多目标优化

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基于混沌优化MPSO的移动机器人FastSLAM算法研究 被引量：1

14

作者 朱奇光 夏翠萍 +1 位作者 陈卫东 陈颖 《中国机械工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第5期587-591,597,共6页

针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优... 针对移动机器人快速同时定位和地图创建(FastSLAM)中粒子退化问题,提出一种基于混沌优化的中值导向粒子群优化(MPSO)算法。该算法在粒子估计过程中引入观测信息,调整粒子的提议分布,提高位置预测的准测性。混沌优化MPSO算法采用两步优化策略,首先通过中值导向加速度来改进粒子的进化速度,有效地克服粒子退化问题,改善算法的收敛性;然后针对粒子耗尽问题,在MPSO优化算法中引入混沌搜索算法来寻找全局最优位置,驱散聚集在局部最优的粒子群,使其向全局最优位置靠近,扩大解空间的范围,从而保持种群的多样性。仿真和实时数据证明了该方法正确、可行。 展开更多

关键词 快速同时定位和地图创建 提议分布 中值导向粒子群优化 中值导向加速度 混沌

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面向图像分类的多层感知机BBO优化方法 被引量：2

15

作者 朱黎辉 李晓宁 《四川师范大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2015年第6期930-937,共8页

为了通过优化多层感知机权重及偏置提高图像分类决策的正确率,借鉴生物地理学优化(BBO)算法的思想,提出面向图像分类的多层感知机BBO方法.首先提取图像的颜色矩和降维梯度方向直方图(DRHOG)的组合特征作为多层感知机的输入数据,然后使用... 为了通过优化多层感知机权重及偏置提高图像分类决策的正确率,借鉴生物地理学优化(BBO)算法的思想,提出面向图像分类的多层感知机BBO方法.首先提取图像的颜色矩和降维梯度方向直方图(DRHOG)的组合特征作为多层感知机的输入数据,然后使用BBO优化方法得到迭代250次的最优权重及偏置,最后经多层感知机得出测试图像的类别.该方法有效避免算法早熟现象,增强图像分类能力.通过仿真实验,验证此方法比粒子群优化算法优化多层感知机具有更高的求解质量和效率,为图像分类提供又一可行方案. 展开更多

关键词 生物地理学优化 多层感知机 颜色矩 降维梯度方向直方图 粒子群优化

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基于粒子群优化的三维测向交叉定位算法 被引量：3

16

作者 张伟 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2014年第5期141-143,147,共4页

首先分析了三维测向交叉定位的基本原理,针对测角信息冗余这一问题,研究了2种测向交叉定位算法,并仿真出了定位精度的几何稀释(GDOP)图。结论表明:存在相同的测角误差和布站误差时,基于迭代的泰勒级数法定位精度较好,但是迭代初值如何... 首先分析了三维测向交叉定位的基本原理,针对测角信息冗余这一问题,研究了2种测向交叉定位算法,并仿真出了定位精度的几何稀释(GDOP)图。结论表明:存在相同的测角误差和布站误差时,基于迭代的泰勒级数法定位精度较好,但是迭代初值如何选取仍然没有得到很好的解决。提出了一种基于迭代搜索求最优解的自适应权重的粒子群算法,最后通过设定不同的测角误差值仿真分析了该算法。仿真结果表明:在测角误差为0.5°或者1°时,粒子群优化算法在高度估计上比传统算法更准确,并且新算法有更好的定位精度,有一定的实际应用价值。 展开更多

关键词 测向交叉定位 定位精度的几何稀释 粒子群优化 定位精度

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面向工作流可靠性计算的多子群协同进化算法

17

作者 孙勇 谭文安 +1 位作者 张全全 沈腾腾 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期273-276,共4页

针对带全局约束条件的工作流可靠性计算问题,提出一种基于均匀多样性适应度函数的多子群协同进化算法,将工作流可靠性约束优化转化为双目标优化问题;为提高粒子在进化过程中的搜索能力,进化群体被分解为若干子群;综合考虑双目标优化问... 针对带全局约束条件的工作流可靠性计算问题,提出一种基于均匀多样性适应度函数的多子群协同进化算法,将工作流可靠性约束优化转化为双目标优化问题;为提高粒子在进化过程中的搜索能力,进化群体被分解为若干子群;综合考虑双目标优化问题的特点,设计了一种新颖实用的均匀多样性适应度函数,让各子群体在不同方向上协同搜索目标解;最后根据其适应度排序构造了基于非支配集合的全局最优解.仿真实验表明所提算法具有良好的效率,求得的最优解集全部满足约束条件,且分布和质量均优于基于非支配档案的混合离散粒子群算法. 展开更多

关键词 可靠性计算 工作流调度 约束优化 离散粒子群优化

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基于面向对象自适应粒子群算法的神经网络训练 被引量：6

18

作者 徐乐华 凌卫新 熊丽琼 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期111-113,共3页

针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的基于面向对象的自适应粒子群优化算法(OAPSO)用于神经网络的训练。该算法通过改进PSO的编码方式和自适应搜索策略以提高网络的训练速度与泛化性能,并结合Iris和Ion... 针对传统的神经网络训练算法收敛速度慢和泛化性能低的缺陷,提出一种新的基于面向对象的自适应粒子群优化算法(OAPSO)用于神经网络的训练。该算法通过改进PSO的编码方式和自适应搜索策略以提高网络的训练速度与泛化性能,并结合Iris和Ionosphere分类数据集进行测试。实验结果表明:基于OAPSO算法训练的神经网络在分类准确率上明显优于BP算法及标准PSO算法,极大地提高了网络泛化能力和优化效果,具有快速全局收敛的性能。 展开更多

关键词 神经网络 粒子群优化算法 面向对象方法 拓扑结构优化

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基于粒子群算法的单星干扰源定向方法 被引量：3

19

作者 钟锡健 张更新 谢智东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第13期223-226,共4页

针对地球同步轨道通信卫星,提出了一种基于星载多波束天线的单星干扰源定向方法。该方法通过天线方向图函数建立干扰源的位置指向与天线增益的映射关系,结合波束中心指向信息和干扰信号在多波束环境下的强度分布,建立干扰信号链路计算... 针对地球同步轨道通信卫星,提出了一种基于星载多波束天线的单星干扰源定向方法。该方法通过天线方向图函数建立干扰源的位置指向与天线增益的映射关系,结合波束中心指向信息和干扰信号在多波束环境下的强度分布,建立干扰信号链路计算的方程组,利用粒子群算法对其进行求解,并与基于二层搜索的最大似然算法进行比较。采用上述干扰源定向方法对地面干扰源进行了定向仿真,结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 干扰源定向 粒子群算法 多波束 方向图

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一种基于GO法的多态反馈系统选择性维修模型 被引量：3

20

作者 温轶群 段富海 《大连理工大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期501-508,共8页

为了提高飞机的可用性,使飞机在现代战争中能够在最短时间实现再次出动,需要在有限维修资源的约束下,对飞机进行选择性维修,为此提出一种基于GO法的多态反馈系统选择性维修模型.首先,假设多态反馈系统各元件的失效概率均服从韦布尔分布... 为了提高飞机的可用性,使飞机在现代战争中能够在最短时间实现再次出动,需要在有限维修资源的约束下,对飞机进行选择性维修,为此提出一种基于GO法的多态反馈系统选择性维修模型.首先,假设多态反馈系统各元件的失效概率均服从韦布尔分布,推导出元件处于各性能状态的可靠度,运用GO法计算系统成功运行的概率;其次,以不修、更换、不完美维修等为维修方案,计算对应的维修费用和时间;再次,以维修时间最小化为目标函数,以系统可靠度和维修费用为约束条件,建立系统选择性维修模型;最后,通过粒子群优化算法对模型求解,并用案例进行验证.结果表明,所建立的选择性维修模型有效可行. 展开更多

关键词 GO法 多态反馈系统 韦布尔分布 选择性维修 粒子群优化算法

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