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A model of sea surface temperature front detection based on a threshold interval 被引量:5
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作者 PING Bo SU Fenzhen +2 位作者 MENG Yunshan FANG Shenghui DU Yunyan 《Acta Oceanologica Sinica》 SCIE CAS CSCD 2014年第7期65-71,共7页
A model (Bayesian oceanic front detection, BOFD) of sea surface temperature (SST) front detection in satel- lite-derived SST images based on a threshold interval is presented, to be used in different applications ... A model (Bayesian oceanic front detection, BOFD) of sea surface temperature (SST) front detection in satel- lite-derived SST images based on a threshold interval is presented, to be used in different applications such as climatic and environmental studies or fisheries. The model first computes the SST gradient by using a Sobel algorithm template. On the basis of the gradient value, the threshold interval is determined by a gradi- ent cumulative histogram. According to this threshold interval, front candidates can be acquired and prior probability and likelihood can be calculated. Whether or not the candidates are front points can be deter- mined by using the Bayesian decision theory. The model is evaluated on the Advanced Very High-Resolution Radiometer images of part of the Kuroshio front region. Results are compared with those obtained by using several SST front detection methods proposed in the literature. This comparison shows that the BOFD not only suppresses noise and small-scale fronts, but also retains continuous fronts. 展开更多
关键词 sea surface temperature threshold setting Sobel algorithm edge detection front detection
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A Novel Single Phase Grounding Fault Protection Scheme Without Threshold Setting for Neutral Ineffectively Earthed Power Systems 被引量:11
2
作者 Xiangjun Zeng Kun Yu +1 位作者 Yuanyuan Wang Yao Xu 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 SCIE 2016年第3期73-81,共9页
The setting values of thresholds for fault feature parameters are critical in all kinds of protection schemes.When the detected feature parameter value exceeds the setting value,the protection will trip.However,the se... The setting values of thresholds for fault feature parameters are critical in all kinds of protection schemes.When the detected feature parameter value exceeds the setting value,the protection will trip.However,the setting value based conventional protection schemes sometimes cannot satisfy the protection requirements of neutral ineffectively earthed power systems(NIEPS)due to wide variations in operating conditions and the complexities of fault cases.In this paper,a novel single phase grounding fault protection scheme without threshold setting is proposed.The fault detection is achieved based on operating states rather than setting values.A fuzzy c-means algorithm is used to divide the operating state of the protected feeder into non-fault states and fault states.The cluster center of each state is then obtained by classifying the historical feature samples of the protected feeder extracted under various operating conditions into their corresponding states in a constructed multi-dimensional fault feature space.The distances between the detected feature samples and the cluster centers of the non-fault and the fault states are calculated.If the distance to the fault state is shorter than that to the non-fault state,a fault is detected.Otherwise,the feeder is considered normal.A PSCAD/EMTDC simulator is used to simulate a 35 kV NIEPS under various operating conditions,non-linear loads,and complex fault cases.Results show that the proposed single phase grounding fault protection scheme without threshold setting can protect the system correctly under all kinds of faults. 展开更多
关键词 Distribution networks FCM algorithm neutral ineffectively earthed power systems protection scheme without threshold setting
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基于联合约束条件的高精度三维地震数据重建
3
作者 张春雷 张华 邱达星 《江西科学》 2025年第3期454-460,共7页
在进行野外地震数据采集时,由于地形复杂和勘探区域限制等因素导致采集到的地震数据不连续,这种非规则采样引起的地震数据缺失会对后续的处理和解释结果造成不利影响,需要采用有效的重建方法来处理这种非规则采样数据,提高地震分辨率。... 在进行野外地震数据采集时,由于地形复杂和勘探区域限制等因素导致采集到的地震数据不连续,这种非规则采样引起的地震数据缺失会对后续的处理和解释结果造成不利影响,需要采用有效的重建方法来处理这种非规则采样数据,提高地震分辨率。目前所提出的大部分重建方法都采用单一约束的条件,重建效果有限。为此,提出一种联合约束方法,该方法采用基于曲波变换的凸集投影算法(POCS)作为稀疏约束,阻尼多道奇异谱分析(DMSSA)作为降秩约束,每进行一次迭代都对每个频率分量运用阻尼多道奇异谱分析,然后将各频率的三维数组转化为二维数组,再将其变换到曲波域,采用指数阈值保留较大的曲波系数,最后采用曲波反变换到时间域并输出重建后的数据。通过理论和实际数据处理结果表明,联合约束方法在相同的迭代次数条件下可以获得比单一约束条件更高的信噪比,对不同复杂非线性地震数据依旧有良好的适用性。 展开更多
关键词 阻尼多道奇异谱分析 曲波变换 凸集投影算法 指数阈值
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风电外送输电网络暂态电流行波特征动态阈值设定
4
作者 曹丹 冯浩杰 +2 位作者 笪玥 周浩然 刁杨华 《电子设计工程》 2025年第11期59-62,67,共5页
风电能源的不稳定性导致暂态电流行波特征复杂多变,行波信号在频域上的分布极为分散,难以提取其准确特征,严重影响阈值动态调整的灵敏度。为了有效适应故障场景的动态变化,针对风电外送输电网络,设计了暂态电流行波特征动态阈值设定方... 风电能源的不稳定性导致暂态电流行波特征复杂多变,行波信号在频域上的分布极为分散,难以提取其准确特征,严重影响阈值动态调整的灵敏度。为了有效适应故障场景的动态变化,针对风电外送输电网络,设计了暂态电流行波特征动态阈值设定方法。利用行波传感器捕捉故障发生时的暂态电流行波信号,并采用经验模态分解(EMD)和希尔伯特变换(HT)准确提取信号的频域特征。将阈值设定问题转化为目标优化问题,将故障特征与参考暂态电流行波信号特征之间的相似度最大值设定为目标函数。利用粒子群算法迭代求解目标函数,得出不同故障类型下的特征阈值,以适应实际工况的动态变化。结果表明,应用该方法后,阈值动态调整的灵敏度最高可达到0.92,说明该方法能够更好地适应故障场景的动态变化。 展开更多
关键词 风电外送输电网络 暂态电流行波信号 特征提取 粒子群算法 阈值设定
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基于压缩感知和稀疏反演的地震数据低频补偿 被引量:24
5
作者 韩立国 张莹 +1 位作者 韩利 余青露 《吉林大学学报(地球科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第S3期259-264,共6页
目前波形反演是地下速度成像技术研究的热点,但地震采集数据低频能量的缺失制约着波形反演的效果。笔者基于压缩感知理论和稀疏约束反演技术,提出了一种地震数据低频补偿方法。第一步,利用反射系数的稀疏性,根据压缩感知概念,构造L1范... 目前波形反演是地下速度成像技术研究的热点,但地震采集数据低频能量的缺失制约着波形反演的效果。笔者基于压缩感知理论和稀疏约束反演技术,提出了一种地震数据低频补偿方法。第一步,利用反射系数的稀疏性,根据压缩感知概念,构造L1范数约束的稀疏反演问题,在Fourier域通过有限带宽重构全带宽频谱,实现对地震数据全带宽拓频。这个过程借助快速迭代阈值法求解反问题。第二步,截取拓频后数据的低频能量和原数据的高频能量构成最终的低频补偿地震数据。模拟数据例子和实际数据例子证明了该方法能够有效地对10 Hz以下的频率进行补偿。 展开更多
关键词 稀疏反演 L1范数约束 压缩感知 低频补偿 快速迭代阈值法 波形反演
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传感器补偿系统中的小波去噪的应用及DSP的实现 被引量:7
6
作者 裴峰 张志杰 +1 位作者 王文廉 张雪峰 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2012年第12期89-91,共3页
在对传感器误差经行数字滤波器补偿过程中,准确的输入信号对补偿结果有着至关重要的作用,针对传统去噪法的弊端,提出了小波去噪法。阐述了小波去噪的基本原理和方法,并提出了一种新的阈值函数,比较好的弥补了软硬阈值函数的缺点。实验... 在对传感器误差经行数字滤波器补偿过程中,准确的输入信号对补偿结果有着至关重要的作用,针对传统去噪法的弊端,提出了小波去噪法。阐述了小波去噪的基本原理和方法,并提出了一种新的阈值函数,比较好的弥补了软硬阈值函数的缺点。实验验证新的阈值函数去噪效果更加明显。同时利用DSP高速的运算能力、强大的处理能力,在DSP硬件上实现小波阈值去噪算法,为下一步实现动态补偿数字滤波器系统提供基础。 展开更多
关键词 传感器补偿 阈值函数 小波去噪 MALLAT算法 DSP
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补偿法在继电保护整定计算中的应用 被引量:9
7
作者 孙鸣 单永梅 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2003年第7期28-31,共4页
为避免在故障计算和分支计算时对全网阻抗矩阵元素进行计算,文章采用补偿法并通过加入补偿电流的概念,只对部分支路进行修正,使浮点运算工作量减少了三分之二,大大提高了整定效率。
关键词 电力系统 继电保护 补偿法 整定计算 计算机
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基于时态约束的关联规则挖掘算法 被引量:13
8
作者 张令杰 徐维祥 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第5期50-52,共3页
分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例... 分析时态约束关联规则挖掘的TCAR算法,针对其在挖掘频繁时态项集时效率较低的问题,提出一种基于时态约束的关联规则挖掘算法。该算法对源数据库进行处理,缩减存储空间,并在更新挖掘最大频繁项集算法基础上,挖掘最大频繁时态项集。实例分析结果表明,该算法能提高整体挖掘效率。 展开更多
关键词 时态约束 关联规则 TCAR算法 时间阈值 最大频繁时态项集 候选项集
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结合变精度粗糙熵和遗传算法的图像阈值分割方法 被引量:9
9
作者 邓廷权 盛春冬 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2011年第7期1079-1082,共4页
将图像用变精度粗糙集表示,提出一种适合于图像分割的粗糙熵度量.结合遗传算法,提高了求解最大粗糙熵的效率.给出了基于变精度粗糙熵的图像阈值分割方法,并通过精度的调节获取所需要的最佳分割阈值,以实现图像的目标提取.仿真实验结果表... 将图像用变精度粗糙集表示,提出一种适合于图像分割的粗糙熵度量.结合遗传算法,提高了求解最大粗糙熵的效率.给出了基于变精度粗糙熵的图像阈值分割方法,并通过精度的调节获取所需要的最佳分割阈值,以实现图像的目标提取.仿真实验结果表明,所提出的算法具有很好的图像分割效果和灵活性. 展开更多
关键词 变精度粗糙集 遗传算法 阈值分割 形态学滤波
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基于粗糙集的聚类算法中阈值自动选取 被引量:3
10
作者 宋晓宇 刘锋 孙焕良 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2010年第1期192-194,共3页
输入参数影响聚类算法的可用性,利用逐差法自动选取初始化阈值,使聚类算法无须任何参数,且有效降低算法的时间复杂度。逐差法利用已有数据本身属性,对相似系数矩阵行数据进行快速排序,逐个做差,求取初始化阈值。试验结果表明,新方法保... 输入参数影响聚类算法的可用性,利用逐差法自动选取初始化阈值,使聚类算法无须任何参数,且有效降低算法的时间复杂度。逐差法利用已有数据本身属性,对相似系数矩阵行数据进行快速排序,逐个做差,求取初始化阈值。试验结果表明,新方法保证了分类精度,提高了运行效率。逐差法的应用使得基于粗糙集的聚类算法成为一种更加客观、准确的聚类方法。 展开更多
关键词 粗糙集 聚类 阈值选取 逐差法
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一种求三支决策阈值的模拟退火算法 被引量:17
11
作者 贾修一 商琳 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第11期2603-2606,共4页
三支决策粗糙集模型作为一种代表性的概率型粗糙集模型,在给定损失函数基础上可以计算出决策所需阈值,能够推导出现有多种概率型粗糙集模型,但是决策粗糙集模型需要合适的先验知识预先设定损失函数,使得三支决策粗糙集在应用过程中受限... 三支决策粗糙集模型作为一种代表性的概率型粗糙集模型,在给定损失函数基础上可以计算出决策所需阈值,能够推导出现有多种概率型粗糙集模型,但是决策粗糙集模型需要合适的先验知识预先设定损失函数,使得三支决策粗糙集在应用过程中受限.基于针对决策粗糙集模型构建的最优化问题,提出了一种模拟退火算法,通过解决该优化问题,能够从数据中学习出三支决策模型所需的阈值.在部分数据集上的实验表明了模拟退火算法在运行时间上要优于现有的算法,基于模拟退火算法求得的阈值能够得到较小的决策风险代价. 展开更多
关键词 三支决策粗糙集 模拟退火 代价函数 决策阈值
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基于模糊阈值补偿的混合蛙跳算法 被引量:3
12
作者 刘立群 王联国 +2 位作者 火久元 韩俊英 刘成忠 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第5期168-172,共5页
针对混合蛙跳算法(SFLA)求解复杂问题时收敛速度慢、优化精度低的缺点,提出一种基于模糊阈值补偿的混合蛙跳算法(FTCSFLA)。在SFLA的基础上,采用模糊分组方法对青蛙分组并改进局部搜索的扰动策略。在族群中定义模糊隶属度、隶属度阈值... 针对混合蛙跳算法(SFLA)求解复杂问题时收敛速度慢、优化精度低的缺点,提出一种基于模糊阈值补偿的混合蛙跳算法(FTCSFLA)。在SFLA的基础上,采用模糊分组方法对青蛙分组并改进局部搜索的扰动策略。在族群中定义模糊隶属度、隶属度阈值和补偿系数,利用邻域青蛙之间的分布程度衡量某一青蛙的模糊隶属度。在一次局部搜索中,对族群最差个体按模糊隶属度和隶属度阈值关系给出2种更新方法,设置相应的补偿系数。实验结果表明,隶属度阈值为0.9的FTCSFLA其收敛精度、速度均优于SFLA和隶属度阈值为0.5的FTCSFLA,当隶属度阈值取值在(0.5,0.9]之间时,FTCSFLA的性能达到最优。 展开更多
关键词 混合蛙跳算法 模糊隶属度 隶属度阈值 补偿系数 模糊分组 扰动策略 优化性能
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潜望式光通信终端反射镜安装误差补偿方法研究 被引量:3
13
作者 谭立英 吴世臣 +1 位作者 于思源 柳青峰 《载人航天》 CSCD 2011年第3期54-57,共4页
通过精瞄镜控制矩阵和反射镜误差矩阵,建立了潜望式光通信终端出射光束传输的数学模型,提出一种精瞄镜控制算法用于抑制潜望式光通信终端反射镜安装机械误差对终端瞄准系统造成的影响,达到补偿光通信终端反射镜安装机械误差的目的。仿... 通过精瞄镜控制矩阵和反射镜误差矩阵,建立了潜望式光通信终端出射光束传输的数学模型,提出一种精瞄镜控制算法用于抑制潜望式光通信终端反射镜安装机械误差对终端瞄准系统造成的影响,达到补偿光通信终端反射镜安装机械误差的目的。仿真实验结果表明,在不提高反射镜安装机械精度的前提下,通过对偏转镜的控制,使反射镜安装误差得到良好的补偿效果,光通信终端的瞄准精度得到显著提高。 展开更多
关键词 卫星光通信 精瞄镜 安装误差 补偿方法
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井下无人驾驶列车惯性导航定位系统 被引量:8
14
作者 杜京义 郭金宝 张渤 《工矿自动化》 北大核心 2018年第9期5-9,共5页
目前井下无人驾驶列车定位技术根据安装在车轮上的光电传感器推算列车位移,当井下无人驾驶列车行驶在潮湿轨道上发生打滑现象时,会产生定位误差。针对该问题,提出了一种井下无人驾驶列车惯性导航定位系统。该系统在现有井下无人驾驶定... 目前井下无人驾驶列车定位技术根据安装在车轮上的光电传感器推算列车位移,当井下无人驾驶列车行驶在潮湿轨道上发生打滑现象时,会产生定位误差。针对该问题,提出了一种井下无人驾驶列车惯性导航定位系统。该系统在现有井下无人驾驶定位技术基础上引入惯性导航模块,结合光电传感器数据和惯导数据,采用双阈值算法判断列车行驶异常状况,提高了无人驾驶列车的安全系数。惯性导航模块采用LPMS-NAV2测量目标载体的加速度、航向角,并计算目标载体的位置坐标;针对惯性导航模块测量目标载体加速度时受重力加速度影响的问题,采用z轴加速度补偿方法来消除重力加速度引入的误差;针对惯性导航模块定位时存在累积误差的问题,引入权值反馈约束算法,通过构建平方差损失函数对系统定位点进行权值约束,以降低累积误差。在井下巷道每个岔路口设置位置信标,对定位信息进行二次校准,进一步提高定位精度。室内测试结果表明,井下无人驾驶列车惯性导航定位系统的平均定位误差为0.52m。 展开更多
关键词 井下无人驾驶 惯性导航 权值反馈约束算法 双阈值算法 z轴加速度补偿方法 信标校准
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声场干涉条纹图像的降噪研究与性能仿真 被引量:2
15
作者 何青海 笪良龙 +1 位作者 韩梅 徐国军 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2012年第6期130-133,共4页
引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了... 引导源目标定位算法形成的声场干涉条纹图像中常附带有噪声,这对定位性能的影响非常大。为了实现低信噪比条件下对目标的准确定位,根据算法仿真结果的特点,提出了利用小波阈值去噪法对图像进行降噪处理。针对软硬阈值去噪的不足,采用了阈值函数的改进方案。对小波去噪后图像再进行二值化设置,能有效提高算法去噪效果。仿真结果表明小波降噪处理能有效提高引导源目标定位算法在低信噪比条件下的定位性能。 展开更多
关键词 引导源目标定位算法 低信噪比条件 小波阈值去噪 二值化设置
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基于人工蜂群优化的NSCT域图像模糊集增强方法 被引量:10
16
作者 吴一全 殷骏 戴一冕 《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59-65,共7页
针对实际应用中所采集的图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、模糊集、人工蜂群(ABC)优化的自适应图像增强方法.首先对输入图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频子带;然后依据贝叶斯萎... 针对实际应用中所采集的图像对比度低、边缘细节模糊的问题,提出了基于非下采样Contourlet变换(NSCT)、模糊集、人工蜂群(ABC)优化的自适应图像增强方法.首先对输入图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和多个高频子带;然后依据贝叶斯萎缩阈值和非线性增益函数增强高频子带系数,采用模糊增强法增强低频子带系数,并利用ABC算法优化其中的模糊参数,以提高模糊增强法的自适应性;接着用低频子带图像的信息熵作为ABC算法的适应度函数,同时引入较劣种群随机初始化策略改进ABC算法,以缩短增强方法的运行时间.文中采用该增强方法对淡水鱼、铁轨表面、储粮害虫3类图像进行了增强实验,并依据主观视觉效果和对比度增益、清晰度增益、信息熵3个客观定量评价指标,对文中方法及其他3种同类增强方法进行了比较.结果表明,所提出的方法视觉效果最佳,能提高图像的对比度和清晰度,目标边缘光滑,且增加了图像的信息量,便于后续准确地进行图像检测与识别. 展开更多
关键词 图像增强 非下采样CONTOURLET变换 模糊集 人工蜂群算法 贝叶斯萎缩阈值 非线性增益 自适应增强
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Dtrie-allpair:高效的集合T-覆盖连接算法 被引量:2
17
作者 贾连印 奚建清 +3 位作者 李孟娟 游进国 刘勇 苗德成 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第6期109-117,共9页
传统的T-覆盖连接算法会因生成的候选集庞大而导致系统性能降低,为此,文中提出了一种基于trie的动态索引结构——DTI结构,并构建了基于该结构的相似度连接算法——Dtrie-allpair算法.通过该算法可以直接得到allpair连接的结果,不产生任... 传统的T-覆盖连接算法会因生成的候选集庞大而导致系统性能降低,为此,文中提出了一种基于trie的动态索引结构——DTI结构,并构建了基于该结构的相似度连接算法——Dtrie-allpair算法.通过该算法可以直接得到allpair连接的结果,不产生任何候选集,有效解决了高候选集产生的问题,克服了传统算法因生成并验证候选集而带来的开销.文中还研究了数据库中记录的顺序及记录中元素顺序对Dtrie-allpair算法性能的影响,并在msweb、msnbc两个数据集下对Dtrie-allpair算法与All-pair、PPJoin算法进行对比.结果表明:Dtrie-allpair算法具有明显的优势,覆盖阈值较小时优势更明显;对msweb数据集,阈值为2时,Dtrie-allpair算法的效率相对于All-pair、PPJoin算法提高近两个数量级;通过对数据集进行频率降序和长度升序组合预处理可大幅降低Dtrie-allpair算法访问的trie结点数量,从而显著提升性能. 展开更多
关键词 集合相似度 T-覆盖连接 覆盖阈值 基于trie的动态索引 All-pair算法 PP-Join算法 频率降序 长度升序
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一种改进的复杂背景下视频车辆检测技术 被引量:1
18
作者 庄蔚蔚 姜青山 洪志令 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第16期221-223,226,共4页
视频运动目标检测是数字视频处理、分析应用的一个重要领域,其目的是把作为一个整体的视频图像序列,通过一定的方法挖掘出具有意义的运动实体数据。该文对传统阈值法的缺陷进行分析,采用改进的二维阈值结合遗传的方法提高求解寻优的速... 视频运动目标检测是数字视频处理、分析应用的一个重要领域,其目的是把作为一个整体的视频图像序列,通过一定的方法挖掘出具有意义的运动实体数据。该文对传统阈值法的缺陷进行分析,采用改进的二维阈值结合遗传的方法提高求解寻优的速度和效率,并通过帧差结合背景补偿的方式,提出一种适合于在复杂背景环境下实时检测运动车辆的新方法。实验结果表明,该方法有较强的环境适应能力,能够很好地检测出运动车辆。 展开更多
关键词 阈值化 遗传算法 帧差 背景补偿
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基于Kademlia的下关联规则挖掘算法研究 被引量:2
19
作者 郭鸿 黄桂敏 周娅 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第1期221-223,323,共4页
在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型Kademlia的分布式关联规则挖掘算法。该算法通过对其频繁项集阈值的设置,能够快速减少各结点在进行关联规... 在分析和介绍了分布式关联规则挖掘方法和对等网模型Kademlia的基础上,通过改进经典的Apriori算法,设计了一种能够用于对等网模型Kademlia的分布式关联规则挖掘算法。该算法通过对其频繁项集阈值的设置,能够快速减少各结点在进行关联规则挖掘时产生的中间候选项集的数量,降低算法复杂度,提高算法执行效率,仿真实验结果表明了该算法的有效性和可扩展性。 展开更多
关键词 分布式关联规则挖掘 对等网络 KADEMLIA APRIORI算法 频繁项集阈值
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基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法 被引量:4
20
作者 张彩宏 潘广贞 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第8期2093-2097,2109,共6页
基本果蝇优化算法(FOA)存在嗅觉搜索随机盲目、迭代寻优只学习最优个体的问题,导致收敛精度低、易陷入局部极值,为此提出基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法(NAFOA)。在嗅觉搜索阶段引入非均匀变异算子,动态调整每次迭代的搜索... 基本果蝇优化算法(FOA)存在嗅觉搜索随机盲目、迭代寻优只学习最优个体的问题,导致收敛精度低、易陷入局部极值,为此提出基于非均匀变异和自适应逃逸的果蝇优化算法(NAFOA)。在嗅觉搜索阶段引入非均匀变异算子,动态调整每次迭代的搜索步长。通过设置阈值将种群划分为"早熟"状态和正常状态,若处于正常状态,采用基本的FOA模式进化;若处于"早熟"状态,对全局最优果蝇进行逐维扰动,逃离局部最优,平衡果蝇探索和开发的能力。设计实验,测试6个经典函数,实验结果表明,该算法在精度和鲁棒性方面均优于基本的果蝇算法及其它几种改进算法。 展开更多
关键词 果蝇优化算法 非均匀变异 自适应逃逸 设置阈值 逐维扰动
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