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Double-Layer-Optimizing Method of Hybrid Energy Storage Microgrid Based on Improved Grey Wolf Optimization 被引量:3
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作者 Xianjing Zhong Xianbo Sun Yuhan Wu 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2023年第8期1599-1619,共21页
To reduce the comprehensive costs of the construction and operation of microgrids and to minimize the power fluctuations caused by randomness and intermittency in distributed generation,a double-layer optimizing confi... To reduce the comprehensive costs of the construction and operation of microgrids and to minimize the power fluctuations caused by randomness and intermittency in distributed generation,a double-layer optimizing configuration method of hybrid energy storage microgrid based on improved grey wolf optimization(IGWO)is proposed.Firstly,building a microgrid system containing a wind-solar power station and electric-hydrogen coupling hybrid energy storage system.Secondly,the minimum comprehensive cost of the construction and operation of the microgrid is taken as the outer objective function,and the minimum peak-to-valley of the microgrid’s daily output is taken as the inner objective function.By iterating through the outer and inner layers,the system improves operational stability while achieving economic configuration.Then,using the energy-self-smoothness of the microgrid as the evaluation index,a double-layer optimizing configuration method of the microgrid is constructed.Finally,to improve the disadvantages of grey wolf optimization(GWO),such as slow convergence in the later period and easy falling into local optima,by introducing the convergence factor nonlinear adjustment strategy and Cauchy mutation operator,an IGWO with excellent global performance is proposed.After testing with the typical test functions,the superiority of IGWO is verified.Next,using IGWO to solve the double-layer model.The case analysis shows that compared to GWO and particle swarm optimization(PSO),the IGWO reduced the comprehensive cost by 15.6%and 18.8%,respectively.Therefore,the proposed double-layer optimizationmethod of capacity configuration ofmicrogrid with wind-solar-hybrid energy storage based on IGWO could effectively improve the independence and stability of the microgrid and significantly reduce the comprehensive cost. 展开更多
关键词 Wind-solar microgrid hybrid energy storage optimization configuration double-layer optimization model IGWO
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Electrode/Electrolyte Optimization‑Induced Double‑Layered Architecture for High‑Performance Aqueous Zinc‑(Dual)Halogen Batteries
2
作者 Chengwang Zhou Zhezheng Ding +7 位作者 Shengzhe Ying Hao Jiang Yan Wang Timing Fang You Zhang Bing Sun Xiao Tang Xiaomin Liu 《Nano-Micro Letters》 SCIE EI CAS 2025年第3期121-137,共17页
Aqueous zinc-halogen batteries are promising candidates for large-scale energy storage due to their abundant resources,intrinsic safety,and high theoretical capacity.Nevertheless,the uncontrollable zinc dendrite growt... Aqueous zinc-halogen batteries are promising candidates for large-scale energy storage due to their abundant resources,intrinsic safety,and high theoretical capacity.Nevertheless,the uncontrollable zinc dendrite growth and spontaneous shuttle effect of active species have prohibited their practical implementation.Herein,a double-layered protective film based on zinc-ethylenediamine tetramethylene phosphonic acid(ZEA)artificial film and ZnF2-rich solid electrolyte interphase(SEI)layer has been successfully fabricated on the zinc metal anode via electrode/electrolyte synergistic optimization.The ZEA-based artificial film shows strong affinity for the ZnF2-rich SEI layer,therefore effectively suppressing the SEI breakage and facilitating the construction of double-layered protective film on the zinc metal anode.Such double-layered architecture not only modulates Zn2+flux and suppresses the zinc dendrite growth,but also blocks the direct contact between the metal anode and electrolyte,thus mitigating the corrosion from the active species.When employing optimized metal anodes and electrolytes,the as-developed zinc-(dual)halogen batteries present high areal capacity and satisfactory cycling stability.This work provides a new avenue for developing aqueous zinc-(dual)halogen batteries. 展开更多
关键词 Zn metal anodes double-layered protective film Electrode/electrolyte optimization Aqueous zinc-(dual)halogen batteries
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The optimized design of a double-layer flow chamber
3
作者 Ye ZENG,Yi LAI,Bing MAO,Ting GAO,Xiaoheng LIU(Institute of Biomedical Engineering,West China Medical Center,Sichuan University,Chengdu,610041) 《医用生物力学》 EI CAS CSCD 2009年第S1期115-115,共1页
Introduction Blood flow provides a mechanical condition for blood cells and vessels,especially for endothelial cells.It is important to understand the mechanical characteristics of
关键词 FLOW The optimized design of a double-layer flow chamber
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基于GWO-LMS-RSSD的旋转机械耦合故障分离及特征强化方法
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作者 许文 施卫华 +3 位作者 李红钢 华如南 刘厚林 董亮 《机电工程》 北大核心 2025年第4期677-685,共9页
针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号... 针对旋转机械耦合故障中较弱故障易被较强故障淹没及噪声干扰严重的问题,提出了基于灰狼优化算法(GWO)的自适应滤波最小均方(LMS)算法,结合共振稀疏分解(RSSD)的耦合故障特征分离及强化方法。首先,采用自适应滤波LMS算法对耦合故障信号进行了滤波处理,使故障特征得到了初步强化;然后,根据耦合故障的不同共振属性,利用RSSD算法将故障耦合分解为高共振分量和低共振分量,完成了耦合故障分离;特别地,针对LMS算法中参数依赖人工经验、自适应差等问题,研究了基于灰狼优化算法(GWO)的参数自适应优化方法,设计了以信噪比和均方误差构成的优化目标;最后,对稀疏分解得到的信号进行了包络解调,完成了耦合故障分离及特征强化,同时,利用模拟信号和实验信号对该方法进行了验证分析。研究结果表明:GWO-LMS-RSSD算法能用于有效降低噪声干扰,分离旋转机械耦合故障及强化故障特征。该研究成果可为强噪声干扰下耦合故障的特征分离及强化提供一种新的思路。 展开更多
关键词 耦合故障诊断 旋转机械 共振稀疏分解 自适应滤波最小均方算法 灰狼优化算法 信噪比 均方误差
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Fuzzy least brain storm optimization and entropy-based Euclidean distance for multimodal vein-based recognition system 被引量:1
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作者 Dipti Verma Sipi Dubey 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2017年第10期2360-2371,共12页
Nowadays, the vein based recognition system becomes an emerging and facilitating biometric technology in the recognition system. Vein recognition exploits the different modalities such as finger, palm and hand image f... Nowadays, the vein based recognition system becomes an emerging and facilitating biometric technology in the recognition system. Vein recognition exploits the different modalities such as finger, palm and hand image for the person identification. In this work, the fuzzy least brain storm optimization and Euclidean distance(EED) are proposed for the vein based recognition system. Initially, the input image is fed into the region of interest(ROI) extraction which obtains the appropriate image for the subsequent step. Then, features or vein pattern is extracted by the image enlightening, circular averaging filter and holoentropy based thresholding. After the features are obtained, the entropy based Euclidean distance is proposed to fuse the features by the score level fusion with the weight score value. Finally, the optimal matching score is computed iteratively by the newly developed fuzzy least brain storm optimization(FLBSO) algorithm. The novel algorithm is developed by the least mean square(LMS) algorithm and fuzzy brain storm optimization(FBSO). Thus, the experimental results are evaluated and the performance is compared with the existing systems using false acceptance rate(FAR), false rejection rate(FRR) and accuracy. The performance outcome of the proposed algorithm attains the higher accuracy of 89.9% which ensures the better recognition rate. 展开更多
关键词 MULTIMODALITY BRAIN STORM optimization (BSO) least mean square (lmS) score level fusion recognition
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Configuration Design and Size Optimization of a High-Precision Novel Parallel Pointing Mechanism Based on Interference Separation 被引量:1
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作者 Sen Wang Shihua Li +3 位作者 Xueyan Han Jiahao Wei Xueyuan Gao Hongyu Xu 《Chinese Journal of Mechanical Engineering》 SCIE EI CAS CSCD 2024年第5期365-386,共22页
Pointing mechanism is widely used in aerospace field,and its pointing accuracy and stability have high requirements.The pointing mechanism will be affected by external interference when it works.In order to eliminate ... Pointing mechanism is widely used in aerospace field,and its pointing accuracy and stability have high requirements.The pointing mechanism will be affected by external interference when it works.In order to eliminate the impact of interference forces on the output accuracy of the mechanism,firstly,this paper proposes a design method for highprecision pointing mechanisms based on interference separation,aiming at the high-precision pointing requirements of pointing mechanisms.Based on the screw theory,a synthesis method for inner compensation mechanisms has been proposed.And a new type of double-layer parallel mechanism has been designed to compensate for interference forces.Then,the kinematics and dynamics of the mechanism are carried out.An evaluation index for compensating external interference forces is proposed.The interference compensation analysis is conducted for the pointing mechanism.The correctness of the proposed interference force compensation coefficient is verified.Finally,in order to find the optimal solution for the workspace and interference force compensation coefficient of the pointing mechanism,multi-objective optimization design of the structural parameters of the mechanism was carried out based on the particle swarm optimization algorithm.This provides a theoretical basis for the prototype design of the subsequent double-layer parallel mechanism.This double-layer parallel mechanism combines the advantages of large load-bearing capacity,large workspace,and high output accuracy.It can be better applied in the aerospace field where high-precision pointing and force interference compensation are integrated. 展开更多
关键词 Pointing mechanism Interference separation double-layer parallel mechanism Force compensation coefficient Multi-objective optimization
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Synthesis and Design of 5G Duplexer Based on Optimization Method 被引量:1
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作者 WU Qingqiang CHEN Jianzhong +1 位作者 WU Zengqiang GONG Hongwei 《ZTE Communications》 2022年第3期70-76,共7页
A new optimization method is proposed to realize the synthesis of duplexers.The traditional optimization method takes all the variables of the duplexer into account,resulting in too many variables to be optimized when... A new optimization method is proposed to realize the synthesis of duplexers.The traditional optimization method takes all the variables of the duplexer into account,resulting in too many variables to be optimized when the order of the duplexer is too high,so it is not easy to fall into the local solution.In order to solve this problem,a new optimization strategy is proposed in this paper,that is,two-channel filters are optimized separately,which can reduce the number of optimization variables and greatly reduce the probability of results falling into local solutions.The optimization method combines the self-adaptive differential evolution algorithm(SADE)with the Levenberg-Marquardt(LM)algorithm to get a global solution more easily and accelerate the optimization speed.To verify its practical value,we design a 5 G duplexer based on the proposed method.The duplexer has a large external coupling,and how to achieve a feed structure with a large coupling bandwidth at the source is also discussed.The experimental results show that the proposed optimization method can realize the synthesis of higher-order duplexers compared with the traditional methods. 展开更多
关键词 optimization self-adaptive differential evolution algorithm lm optimization algorithm filter synthesis DUPLEXER
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Double-Layer Optimization Mechanism for Multi-Area OPF Considering Valve-Point Loading Effect
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作者 Jizhong Zhu Cong Zeng +1 位作者 Yun Liu Xuancong Xu 《CSEE Journal of Power and Energy Systems》 2025年第2期683-691,共9页
In terms of the multi-area optimal power flow (OPF) problem, the optimized objectives are always a fuel cost function expressed by a second-order polynomial. However, the valve-point loading effect, whose cost curve i... In terms of the multi-area optimal power flow (OPF) problem, the optimized objectives are always a fuel cost function expressed by a second-order polynomial. However, the valve-point loading effect, whose cost curve is a transcendental function formed by the superposition of the sine and polynomial function, will make the objective function non-convex and non-differentiable. Conventional distributed optimization technologies can hardly make a solution directly. Therefore, it is necessary to realize a distributed solution for multi-area OPF from another point of view. In this paper, we constitute a new double-layer optimization mechanism. The proposed distributed meta-heuristic optimization (DMHO) algorithm is put on the top layer to optimize the dispatching of each area, and in each iteration a distributed power flow calculation method is embedded as the bottom layer to minimize the mismatch of power balance. Numerical experiments demonstrate that the proposed approach not only implements a multi-area OPF distributed solution but also accelerates the convergence rate, improves the solution accuracy and enhances the robustness. In addition, a fully decentralized computation experiment is performed in an actual distributed environment to test its practicability and computation efficiency. 展开更多
关键词 Distributed computation platform distributed meta-heuristic optimization algorithm double-layer optimization mechanism multi-area optimal powerflow
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基于GA/LM混合优化的直升机全机配平算法 被引量:6
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作者 吴超 谭剑锋 +1 位作者 王浩文 倪先平 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2014年第1期5-9,19,共6页
基于牛顿迭代法的直升机配平算法简单、高效,但配平结果依赖于初始值。为减小对初始值的依赖,基于直升机飞行动力学模型,通过构造优化目标函数,将全机配平问题转化为优化问题,并针对非线性方程组全局最优解不唯一,将GA算法计算的配平较... 基于牛顿迭代法的直升机配平算法简单、高效,但配平结果依赖于初始值。为减小对初始值的依赖,基于直升机飞行动力学模型,通过构造优化目标函数,将全机配平问题转化为优化问题,并针对非线性方程组全局最优解不唯一,将GA算法计算的配平较优解作为LM算法的初值,并构建解空间约束条件,提出一种基于GA/LM混合的优化配平算法。通过计算UH-60A直升机平飞状态和协调转弯状态的配平解,并与单一优化算法和飞行测试数据比较,验证了优化配平算法的准确性和高效性。计算结果表明,基于GA/LM混合的优化配平算法不仅继承了GA算法良好的全局收敛性,也继承了LM算法高效的局部寻优特点,是一种高效、全局最优的直升机配平算法。 展开更多
关键词 直升机 优化配平 GA和lm混合算法
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应用LM算法的神经网络模型研究灌区退水问题 被引量:9
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作者 赵新宇 费良军 程东娟 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期250-252,共3页
在一些引黄灌区中,灌溉引水的相当大部分要转化为退水回归黄河,灌区退水研究对这部分水量的重新利用有着重要的意义。该文采用相关分析的方法确定了灌区退水的主要影响因素,应用LM算法的神经网络模型对灌区退水的量化分析方法进行了探... 在一些引黄灌区中,灌溉引水的相当大部分要转化为退水回归黄河,灌区退水研究对这部分水量的重新利用有着重要的意义。该文采用相关分析的方法确定了灌区退水的主要影响因素,应用LM算法的神经网络模型对灌区退水的量化分析方法进行了探讨。实例研究表明,模型能够较准确的对灌区退水量进行模拟和预测,对灌区退水问题研究具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 灌区退水量 神经网络 lm优化算法
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烧碱-AQ法麦草浆LMS生物漂白条件的优化 被引量:5
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作者 王习文 詹怀宇 何为 《中华纸业》 CAS 北大核心 2003年第9期22-24,共3页
对烧碱-AQ法麦草浆漆酶/介体系统(LMS)漂白的条件进行了优化。研究发现,在漆酶用量为20IU/g浆,HBT用量为1%,浆浓10%,pH4.0,温度40℃,时间3h,氧压0.4MPa的条件下,LMS漂白的效果最佳。同时对漆酶/介体漂白的各种影响因素进行了探讨。
关键词 烧碱-AQ法 麦草浆 漆酶/介体漂白 生物漂白 优化 制浆 造纸
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基于LMS自适应滤波器的设计 被引量:3
12
作者 姜泉璐 汪立新 +2 位作者 吕永佳 吴玉彬 叶军 《电子设计工程》 2011年第14期67-69,共3页
针对在惯组时间序列的插值和预测分析中,不可避免地会引入一些误差,致使预报结果不能反映惯组实际状况的缺点,基于自适应滤波能够提供卓越的滤波性能和自动地调节现时刻滤波器参数的特点,设计了一种基于LMS自适应滤波器,以适应信号和噪... 针对在惯组时间序列的插值和预测分析中,不可避免地会引入一些误差,致使预报结果不能反映惯组实际状况的缺点,基于自适应滤波能够提供卓越的滤波性能和自动地调节现时刻滤波器参数的特点,设计了一种基于LMS自适应滤波器,以适应信号和噪声未知的或随时间变化的统计特性,从而实现最优滤波。仿真结果表明该方法是有效的。 展开更多
关键词 lmS 自适应 滤波器 最优滤波 有效性
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局部二值模式耦合双阈值LM优化的火焰图像边缘检测算法 被引量:19
13
作者 李莉 王绪国 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2019年第6期9-17,共9页
为了解决当前火焰图像边缘检测技术易受到近似亮度的影响,使其得到的边缘不够清晰、完整性不强等不足,定义了一种基于局部二值模式(LBP)耦合双阈值(LM)优化的图像边缘检测算法。将彩色图像转换为灰度图像,并根据统计分布调整图像的灰度... 为了解决当前火焰图像边缘检测技术易受到近似亮度的影响,使其得到的边缘不够清晰、完整性不强等不足,定义了一种基于局部二值模式(LBP)耦合双阈值(LM)优化的图像边缘检测算法。将彩色图像转换为灰度图像,并根据统计分布调整图像的灰度。采用高斯滤波器平滑图像,消除噪声影响。然后,利用LBP处理图像,并采用全局阈值技术进行计算,获取边缘局部特征。通过非极大值抑制算子来得到更精确的边缘,在非极大值抑制中选择2个阈值来创建2个不同的边缘图像。为了加快这2个非极大值抑制阈值的优化过程,采用LM优化算子,优化了基于均方误差的成本函数,消除了虚假边缘的同时保留了细小边缘。此外,利用火焰图像的面积、平均值、标准差、方差等各种参数对火焰图像进行分析,从而准确得到火焰温度以及预测燃烧的稳定性。通过实验表明,与当前火焰图像边缘检测技术相比,算法能够具有更高的边缘检测质量,火焰边缘完整度更好,可以有效去除噪声和不相关的伪影。 展开更多
关键词 边缘提取 局部二值模式 双阈值 lm优化 非极大值抑制 火焰分析
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应用遗传算法和LM优化的BP神经网络模型预测机场道面使用性能 被引量:3
14
作者 韦灼彬 吴森 高屹 《空军工程大学学报(自然科学版)》 CSCD 北大核心 2009年第4期11-14,共4页
分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练... 分析了影响道面使用性能的各种参数,结合BP神经网络和遗传算法来预测机场道面使用性能。通过遗传算法全局寻优功能对神经网络的初始权值和阈值进行优化,然后采用LM(Levenberg-Marquardt)优化算法对神经网络训练速度进行加速,并且使训练避免陷入局部极小点。通过历年数据对神经网络进行训练,用所得神经网络模型对机场道面使用性能进行预测。训练结果表明,该方法具有足够的精度,能够应用到工程实际中。 展开更多
关键词 遗传算法 lm优化算法 BP神经网络 机场道面 预测
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光束平差法中的一种改进LM算法 被引量:9
15
作者 李国民 宿梦瑶 朱代先 《西安科技大学学报》 CAS 北大核心 2022年第1期152-159,共8页
针对视觉SLAM后端非线性优化存在计算速度慢、优化效果差等问题,采用BA图优化方法,对其求解策略列文伯格-马夸尔特(LM)算法进行改进,改善LM算法计算过程中雅可比矩阵可能存在的奇异性或病态问题,增强LM算法的稳定性,提高LM算法的效率和B... 针对视觉SLAM后端非线性优化存在计算速度慢、优化效果差等问题,采用BA图优化方法,对其求解策略列文伯格-马夸尔特(LM)算法进行改进,改善LM算法计算过程中雅可比矩阵可能存在的奇异性或病态问题,增强LM算法的稳定性,提高LM算法的效率和BA-SLAM的精度。改进的算法将前一次的迭代结果引入到后一次信赖域半径的计算中,可减小因当前解远离解集时目标函数较大所产生的影响,同时在不假设雅可比矩阵非奇异的条件下,使其具有二阶收敛性,提高算法的稳定性和计算速度,提升光束平差法中LM算法的稳健性与效率。仿真实验结果表明,提出的改进LM算法与传统LM算法和文献[6]提出的改进LM算法相比,在相同精度时使用的迭代次数更少,计算效率高;采用改进LM算法的光束平差法具有更高的优化精度和稳健性。 展开更多
关键词 后端优化 光束平差法 重投影误差 最小二乘 lm算法
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适于变步长LMS自适应滤波的遗传算法 被引量:2
16
作者 吴国辉 曾伟 代冀阳 《自动化仪表》 CAS 北大核心 2012年第12期17-20,共4页
在详细分析并吸收几种变步长最小均方差(LMS)算法优点的基础上,给出了一种通用形式的变步长LMS算法。采用遗传算法对该算法进行参数优化设计,能够快捷高效地得到α、β、m及h参数优化组合,而不需要通过以往经验或试凑等方法来获取各参... 在详细分析并吸收几种变步长最小均方差(LMS)算法优点的基础上,给出了一种通用形式的变步长LMS算法。采用遗传算法对该算法进行参数优化设计,能够快捷高效地得到α、β、m及h参数优化组合,而不需要通过以往经验或试凑等方法来获取各参数的最优值。Matlab仿真与理论分析相一致,表明变步长LMS算法具有良好的收敛性和跟踪性,可广泛地应用于数字通信系统中。 展开更多
关键词 遗传算法 lmS算法 收敛性 跟踪性 数字通信 参数优化
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基于PSO-LM-BP神经网络的压力传感器温度补偿方法 被引量:16
17
作者 伍川辉 蒋荣伟 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2018年第2期129-133,共5页
为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出PSO-LM-BP神经网络补偿传感器温度误差的方法。首先,使用粒子群优化(PSO)算法,筛选BP网络... 为了提高高速列车表面压力测试的准确性,补偿温度对压阻式压力传感器的影响,克服BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部极小值、稳定性差的缺陷,提出PSO-LM-BP神经网络补偿传感器温度误差的方法。首先,使用粒子群优化(PSO)算法,筛选BP网络的权值和阈值;然后使用LM算法作为BP网络的训练算法进行训练;最后,综合对比BP网络、LM-BP网络、PSO-BP网络和PSO-LM-BP网络的性能。结果表明,PSO-LM-BP网络收敛速度快、精度高、稳定性好,兼具3种算法的优点,有效抑制了温度对传感器的影响。 展开更多
关键词 高速列车 表面压力 温度补偿 BP神经网络 粒子群优化算法 lm算法
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基于LM优化算法的神经网络在航空发动机转子故障诊断中的应用 被引量:5
18
作者 冯今朝 王仲生 《宇航计测技术》 CSCD 2007年第2期18-21,49,共5页
针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种改进BP算法:LM(Levenberg-Marquardt)优化算法和SCG(Scaled Conjugate Gradient)算法,应用这两种算法对航空发动机转子故障进行诊断研究,比较它们之间的研究结果... 针对传统BP算法存在的收敛速度慢以及容易陷入局部最小点等问题,给出了两种改进BP算法:LM(Levenberg-Marquardt)优化算法和SCG(Scaled Conjugate Gradient)算法,应用这两种算法对航空发动机转子故障进行诊断研究,比较它们之间的研究结果,仿真和实验表明LM优化算法比SCG算法具有更高的准确度和较快的收敛速度,可行性更强。 展开更多
关键词 SCG算法 lm优化算法 航空发动机 转子 故障诊断
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基于粒子群算法的自适应LMS滤波器设计及可重构硬件实现 被引量:2
19
作者 黄媛媛 王友仁 +2 位作者 崔江 张砦 杨玲 《佳木斯大学学报(自然科学版)》 CAS 2010年第1期1-4,共4页
自适应滤波器设计是典型的多参数组合优化问题,利用一种改进的粒子群优化算法(MPSO)来优化设计自适应LMS滤波器.将滤波器设计问题转化为滤波器参数优化的问题,利用改进的粒子群算法MPSO搜索整个参数空间,从而获得全局优化的系数.设计的... 自适应滤波器设计是典型的多参数组合优化问题,利用一种改进的粒子群优化算法(MPSO)来优化设计自适应LMS滤波器.将滤波器设计问题转化为滤波器参数优化的问题,利用改进的粒子群算法MPSO搜索整个参数空间,从而获得全局优化的系数.设计的滤波器应用于系统的跟踪响应中,并在基于可重构硬件的平台上实现自适应滤波器.从收敛和失调性能指标评价所设计的LMS滤波器,实验结果表明设计的LMS滤波器具有较好的性能,证明了这种方法的有效性和优越性. 展开更多
关键词 自适应滤波器 lmS算法 滤波器优化设计 粒子群算法 可重构硬件
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采摘机器人目标识别分类方法研究——基于LM优化算法和BP神经网络 被引量:3
20
作者 董珍珍 杨云 《农机化研究》 北大核心 2022年第8期25-29,共5页
为使采摘机器人更加快速和准确地识别目标和进行等级分类,提出了一种基于LM优化算法的BP神经网络的目标识别分类方法,能够快速对目标水果进行识别和分类。测试结果表明:采摘机器人目标识别分类方法对测试样本的分类正确率在90%以上,图... 为使采摘机器人更加快速和准确地识别目标和进行等级分类,提出了一种基于LM优化算法的BP神经网络的目标识别分类方法,能够快速对目标水果进行识别和分类。测试结果表明:采摘机器人目标识别分类方法对测试样本的分类正确率在90%以上,图像识别时间在3.80s以内,能够满足采摘机器人作业需求,证实了该方法的可行性。 展开更多
关键词 采摘机器人 识别分类 lm优化 BP神经网络
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