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题名基于改进自私羊群算法的光伏红外热图像热斑识别方法
被引量：16
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作者
孙海蓉
周映杰
张镇韬
赵振凯
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机构
华北电力大学自动化系
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出处
《中国电机工程学报》
EI
CSCD
北大核心
2022年第24期8942-8950,共9页
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文摘
针对光伏发电中红外热图像识别准确率低,泛化能力差的问题,提出一种基于红外热图像与改进自私羊群算法的热斑识别方法。首先模仿深度学习分类训练的过程制作数据集,然后基于高斯分布提出一种热斑识别函数,接着将改进生存价值和训练过程后的自私羊群算法使用数据集对热斑识别函数中的位置参数进行寻优,随后导入各类测试图片,在经过双边滤波后使用热斑识别函数进行逐点计算,最后将计算的结果进行阈值分割,得到热斑检测结果图。实验结果表明,该模型训练得到的热斑识别函数由于高斯分布的集中性可以有效地对热斑进行诊断,同时抑制边缘干扰和突出细节特征。由于改进自私羊群算法优异的寻优能力,可以极大地提高模型的寻优效率,为基于红外热图像的光伏热斑识别提供了一种新的思路和方法。
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关键词
红外热图像
光伏发电
高斯分布
自私羊群算法
热斑
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Keywords
infrared imaging
photovoltaic generation
Gaussian distribution
selfish herd intelligent algorithm
hot-spot
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于自私兽群算法优化多尺度熵的区域降水复杂性分析
被引量：2
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作者
刘东
王椿庆
张亮亮
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机构
东北农业大学水利与土木工程学院
农业部农业水资源高效利用重点实验室
黑龙江省寒区水资源与水利工程重点实验室
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出处
《华北水利水电大学学报（自然科学版）》
北大核心
2022年第1期34-43,共10页
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基金
国家自然科学基金项目(52179008,51579044,41071053)
国家杰出青年科学基金项目(51825901)
国家自然科学基金联合基金项目(U20A20318)。
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文摘
为精确识别区域降水的复杂和不确定性特征,探索对于区域降水复杂性的可能影响因素,以北大荒农垦集团有限公司建三江分公司下辖的15个农场为研究区域,采用自私兽群算法对多尺度熵参数进行寻优,利用优化后的多尺度熵对1997—2018年各个农场的月降水复杂性测度进行计算分析,采用ArcGIS软件对月降水复杂性测度进行空间化展示,探索导致降水复杂性的可能原因。结果表明:研究区中部农场的降水复杂性测度等级最高,东北部农场的次之,西南部农场的复杂性测度等级最低。通过分析发现,人类因素对降水复杂性的影响高于自然因素,人类规律性改造自然的过程会降低降水的复杂性。在模型性能上,自私兽群优化算法的寻优效率得到了显著提升。
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关键词
降水
复杂性
自私兽群算法
多尺度熵
北大荒
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Keywords
precipitation
complexity
selfish herd algorithm
multi-scale entropy
Beidahuang
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分类号
TV211
[水利工程—水文学及水资源]
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题名动态SHO-ACO的焊接机器人路径规划
被引量：2
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作者
任红格
宋雪琪
史涛
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机构
华北理工大学电气工程学院
天津城建大学控制与机械工程学院
天津理工大学天津市电气与电子工程学院复杂系统控制理论与应用重点实验室
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出处
《机械设计与制造》
北大核心
2024年第7期1-5,共5页
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基金
国家自然科学基金项目(61203343)
河北省自然科学基金项目(F2018209289)。
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文摘
移动焊接机器人在户外进行路径规划时的高效性和安全性尤为重要。针对蚁群算法(ACO)信息素以总长度为单个影响因子的缺陷,加入转向次数要素,建立环境适应度函数,从而改进轨迹上信息素增值状况;针对基本蚁群收敛速度慢的问题,借鉴自私羊群算法(SHO)的空间因素,改进启发函数;针对局部最优问题,将SHO的吸引力函数融入信息素变化中再结合环境适应度函数,动态指引蚁群朝向更加优良的轨迹前行;而且针对停滞僵局问题,提出撤离行动与预警行动,确保蚂蚁探路效率;针对传统轮转方法随机性问题,提出了评判拐弯机制以在有目的选择下一节点的同时,计算路径距离方法,降低了算法的复杂程度。SHO-ACO与势场蚁群和传统蚁群算法进行仿真对比实验,结果表明,SHO-ACO在简单环境与复杂环境中均具有优越性。
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关键词
移动焊接机器人
路径规划
自私羊群优化算法
蚁群算法
环境适应度函数
信息素更新
评判拐弯机制
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Keywords
Mobile Welding Robot
Path Planning
selfish herds Optimization algorithm
Ant Colony Optimization
Environmental Fitness Function
Pheromone Update
Judging Turning Mechanism
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分类号
TH16
[机械工程—机械制造及自动化]
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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