期刊文献+
共找到137篇文章
< 1 2 7 >
每页显示 20 50 100
Quantitative algorithm for airborne gamma spectrum of large sample based on improved shuffled frog leaping-particle swarm optimization convolutional neural network 被引量:1
1
作者 Fei Li Xiao-Fei Huang +5 位作者 Yue-Lu Chen Bing-Hai Li Tang Wang Feng Cheng Guo-Qiang Zeng Mu-Hao Zhang 《Nuclear Science and Techniques》 SCIE EI CAS CSCD 2023年第7期242-252,共11页
In airborne gamma ray spectrum processing,different analysis methods,technical requirements,analysis models,and calculation methods need to be established.To meet the engineering practice requirements of airborne gamm... In airborne gamma ray spectrum processing,different analysis methods,technical requirements,analysis models,and calculation methods need to be established.To meet the engineering practice requirements of airborne gamma-ray measurements and improve computational efficiency,an improved shuffled frog leaping algorithm-particle swarm optimization convolutional neural network(SFLA-PSO CNN)for large-sample quantitative analysis of airborne gamma-ray spectra is proposed herein.This method was used to train the weight of the neural network,optimize the structure of the network,delete redundant connections,and enable the neural network to acquire the capability of quantitative spectrum processing.In full-spectrum data processing,this method can perform the functions of energy spectrum peak searching and peak area calculations.After network training,the mean SNR and RMSE of the spectral lines were 31.27 and 2.75,respectively,satisfying the demand for noise reduction.To test the processing ability of the algorithm in large samples of airborne gamma spectra,this study considered the measured data from the Saihangaobi survey area as an example to conduct data spectral analysis.The results show that calculation of the single-peak area takes only 0.13~0.15 ms,and the average relative errors of the peak area in the U,Th,and K spectra are 3.11,9.50,and 6.18%,indicating the high processing efficiency and accuracy of this algorithm.The performance of the model can be further improved by optimizing related parameters,but it can already meet the requirements of practical engineering measurement.This study provides a new idea for the full-spectrum processing of airborne gamma rays. 展开更多
关键词 Large sample Airborne gamma spectrum(AGS) shuffled frog leaping algorithm(sfla) Particle swarm optimization(PSO) Convolutional neural network(CNN)
下载PDF
Shuffled frog leaping algorithm with non-dominated sorting for dynamic weapon-target assignment 被引量:1
2
作者 ZHAO Yang LIU Jicheng +1 位作者 JIANG Ju ZHEN Ziyang 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2023年第4期1007-1019,共13页
The dynamic weapon target assignment(DWTA)problem is of great significance in modern air combat.However,DWTA is a highly complex constrained multi-objective combinatorial optimization problem.An improved elitist non-d... The dynamic weapon target assignment(DWTA)problem is of great significance in modern air combat.However,DWTA is a highly complex constrained multi-objective combinatorial optimization problem.An improved elitist non-dominated sorting genetic algorithm-II(NSGA-II)called the non-dominated shuffled frog leaping algorithm(NSFLA)is proposed to maximize damage to enemy targets and minimize the self-threat in air combat constraints.In NSFLA,the shuffled frog leaping algorithm(SFLA)is introduced to NSGA-II to replace the inside evolutionary scheme of the genetic algorithm(GA),displaying low optimization speed and heterogeneous space search defects.Two improvements have also been raised to promote the internal optimization performance of SFLA.Firstly,the local evolution scheme,a novel crossover mechanism,ensures that each individual participates in updating instead of only the worst ones,which can expand the diversity of the population.Secondly,a discrete adaptive mutation algorithm based on the function change rate is applied to balance the global and local search.Finally,the scheme is verified in various air combat scenarios.The results show that the proposed NSFLA has apparent advantages in solution quality and efficiency,especially in many aircraft and the dynamic air combat environment. 展开更多
关键词 dynamic weapon-target assignment(DWTA)problem shuffled frog leaping algorithm(sfla) air combat research
下载PDF
A ε-indicator-based shuffled frog leaping algorithm for many-objective optimization problems
3
作者 WANG Na SU Yuchao +2 位作者 CHEN Xiaohong LI Xia LIU Dui 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE EI CSCD 2020年第1期142-155,共14页
Many-objective optimization problems take challenges to multi-objective evolutionary algorithms.A number of nondominated solutions in population cause a difficult selection towards the Pareto front.To tackle this issu... Many-objective optimization problems take challenges to multi-objective evolutionary algorithms.A number of nondominated solutions in population cause a difficult selection towards the Pareto front.To tackle this issue,a series of indicatorbased multi-objective evolutionary algorithms(MOEAs)have been proposed to guide the evolution progress and shown promising performance.This paper proposes an indicator-based manyobjective evolutionary algorithm calledε-indicator-based shuffled frog leaping algorithm(ε-MaOSFLA),which adopts the shuffled frog leaping algorithm as an evolutionary strategy and a simple and effectiveε-indicator as a fitness assignment scheme to press the population towards the Pareto front.Compared with four stateof-the-art MOEAs on several standard test problems with up to 50 objectives,the experimental results show thatε-MaOSFLA outperforms the competitors. 展开更多
关键词 evolutionary algorithm many-objective optimization shuffled frog leaping algorithm(sfla) ε-indicator
下载PDF
基于RF-SFLA-SVM的装配式建筑高空作业工人不安全行为预警
4
作者 王军武 何娟娟 +3 位作者 宋盈辉 刘一鹏 陈兆 郭婧怡 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1-8,共8页
为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高... 为有效预警装配式建筑高空作业工人不安全行为的发生趋势或状态,增强对装配式建筑工人不安全行为(PBWUBs)的管控,采用随机森林(RF)-混合蛙跳算法(SFLA)-支持向量机(SVM)模型,开展工人不安全行为预警研究。首先,采用SHEL模型分析处于高空作业危险中的PBWUBs的影响因素,并通过RF确定关键预警指标;然后,采用SFLA对SVM的参数进行寻优改进;最后,利用RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,提出应对措施,并与其他预警模型对比。研究结果表明:基于RF-SFLA-SVM预警高空作业PBWUBs,准确率最高,为91.67%,与其他模型的预警性能相比,最高提升14%。研究结果可为高空作业PBWUBs的防控提供参考。 展开更多
关键词 随机森林(RF) 蛙跳算法(sfla) 支持向量机(SVM) 装配式建筑 高空作业 不安全行为
下载PDF
输电网中储能电站的智能预测系统设计
5
作者 朱明 《自动化仪表》 CAS 2024年第6期63-67,共5页
针对输电网中风电场与储能电站的容量配置问题,设计了一种输电网中储能电站的智能预测系统。采用直流系统、站用电低压系统、监控系统、微机保护装置、测控装置、计量装置、人工智能、5G移动通信以及综合自动化设备,创建智能预测系统。... 针对输电网中风电场与储能电站的容量配置问题,设计了一种输电网中储能电站的智能预测系统。采用直流系统、站用电低压系统、监控系统、微机保护装置、测控装置、计量装置、人工智能、5G移动通信以及综合自动化设备,创建智能预测系统。通过基于混合蛙跳算法(SFLA)的人工智能,实现储能电站容量的计算、研究、预测,同时对储能电站进行优化配置。将外连接口与卡线器进行对接。通过传感设备采集检测单元需要的硬件信息、运行状态、设备情况和额定负载等数据,并对数据进行优化。试验结果表明,该系统在储能电站的预测精准度高达90%以上。该系统对解决电能浪费问题具有较强的实用性,也符合储能电站的特性。 展开更多
关键词 智能预测系统 混合蛙跳算法 测控装置 5G移动通信 人工智能
下载PDF
混合蛙跳算法在旋转货架货位优化中的应用
6
作者 屈新怀 杜志杰 《机械工程师》 2024年第10期53-57,共5页
以集群旋转式货架存储货物的自动化立体仓库为研究对象,以提高货架整体和运动状态的单层稳定性、货物相关性和出入库效率等基本货位优化原则为目标,提出一种通用性较强的多参数混合蛙跳算法,对多目标优化问题进行建模,使用MATLAB工具进... 以集群旋转式货架存储货物的自动化立体仓库为研究对象,以提高货架整体和运动状态的单层稳定性、货物相关性和出入库效率等基本货位优化原则为目标,提出一种通用性较强的多参数混合蛙跳算法,对多目标优化问题进行建模,使用MATLAB工具进行仿真。通过实验结果的对比可知,多参数混合蛙跳算法比混合蛙跳算法具有一定的优越性,并且对于分析其他问题的适应性较强,对于多目标优化问题具有一定的理论意义。 展开更多
关键词 自动化立体仓库 旋转式货架 货位优化 多目标优化 混合蛙跳算法
下载PDF
Recognition of practical speech emotion using improved shuffled frog leaping algorithm 被引量:4
7
作者 ZHANG Xiaodan HUANG Chengwei +1 位作者 ZHAO Li ZOU Cairong 《Chinese Journal of Acoustics》 2014年第4期441-456,共16页
Due to the drawbacks in Support Vector Machine(SVM)parameter optimization,an Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm(Im-SFLA)was proposed,and the learning ability in practical speech emotion recognition was impro... Due to the drawbacks in Support Vector Machine(SVM)parameter optimization,an Improved Shuffled Frog Leaping Algorithm(Im-SFLA)was proposed,and the learning ability in practical speech emotion recognition was improved.Firstly,we introduced Simulated Annealing(SA),Immune Vaccination(Iv),Gaussian mutation and chaotic disturbance into the basic SFLA,which bManced the search efficiency and population diversity effectively.Secondly,Im-SFLA Was applied to the optimization of SVM parameters,and an Im-SFLA-SVM method Was proposed.Thirdly,the acoustic features of practical speech emotion,such aS ridgetiness,were analyzed.The pitch frequency,short-term energy,formant frequency and chaotic characteristics were analyzed corresponding to different emotion categories,and we constructed a 144-dimensional emotion feature vector for recognition and reduced to 4-dimension by adopting Linear Discriminant Analysis(LDA) Finally,the Im-SFLA-SVM method Was tested on the practical speech emotion database,and the recognition results were compared with Shuffled Frog Leaping Algorithm optimization-SVM(SFLA-SVM)method,Particle Swarm Optimization algorithm optimization-SVM(PSo-SVM) method,basic SVM,Gaussian Mixture Model(GMM)method and Back Propagation(BP)neural network method.The experimentM resuits showed that the average recognition rate of Im-SFLA-SVM method was 77.8%,which had improved 1.7%,2.7%,3.4%,4.7%and 7.8%respectively,compared with the other methods.The recognition of fidgetiness was significantly improve,thus verifying that Im-SFLA was an effective SVM parameter selection method,and the Im-SFLA-SVM method may significantly improve the practical speech emotion recognition. 展开更多
关键词 sfla SVM Recognition of practical speech emotion using improved shuffled frog leaping algorithm
原文传递
基于SFLA-FCM聚类的城市交通状态判别研究 被引量:17
8
作者 杨祖元 徐姣 +1 位作者 罗兵 杜长海 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第5期1743-1745,共3页
针对城市道路交通状态判别的问题,提出了一种混合蛙跳算法(SFLA)与模糊C-均值算法(FCM)相结合的SFLA-FCM聚类算法。SFLA是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。SFLA-FCM使用SFLA的优化过程代替FCM... 针对城市道路交通状态判别的问题,提出了一种混合蛙跳算法(SFLA)与模糊C-均值算法(FCM)相结合的SFLA-FCM聚类算法。SFLA是一种全新的后启发式群体进化算法,具有高效的计算性能和优良的全局搜索能力。SFLA-FCM使用SFLA的优化过程代替FCM的基于梯度下降的迭代过程,有效地避免了FCM对初值敏感及容易陷入局部极小的缺陷。将该算法用于城市交通流数据的聚类分析结果表明,与单一FCM聚类算法相比,SFLA-FCM聚类算法更准确,效果更佳,能够快速而有效地对城市交通流状况进行判别,为动态交通拥堵预警和交通诱导策略的制定提供依据。 展开更多
关键词 交通状态判别 模糊C均值 混合蛙跳算法
下载PDF
基于混沌优化策略的SFLA算法 被引量:12
9
作者 张海玉 刘军 刘志都 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2013年第6期1708-1711,共4页
针对基本混合蛙跳算法的缺陷,提出了一种基于混沌优化策略的改进混合蛙跳算法(SFLA)。在青蛙更新策略中引入自适应扰动机制,平衡了算法搜索深度,并利用高斯变异算子代替随机更新操作,提高了算法搜索速度;在全局迭代中借鉴混沌优化策略思... 针对基本混合蛙跳算法的缺陷,提出了一种基于混沌优化策略的改进混合蛙跳算法(SFLA)。在青蛙更新策略中引入自适应扰动机制,平衡了算法搜索深度,并利用高斯变异算子代替随机更新操作,提高了算法搜索速度;在全局迭代中借鉴混沌优化策略思想,以概率形式对最优个体进行优化,避免了族群陷入局部最优,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解。最后用MATLAB对测试函数进行了仿真,仿真结果表明改进的混合蛙跳算法在收敛速度、优化精度上有较大改善。 展开更多
关键词 混沌优化策略 混合蛙跳算法 收敛性 MATLAB
下载PDF
基于SFLA改进卷积神经网络的滚动轴承故障诊断 被引量:14
10
作者 李益兵 马建波 江丽 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2020年第24期187-193,共7页
针对卷积神经网络(CNN)用于滚动轴承故障诊断时,训练次数比较多,网络结构不容易确定等问题,设计了一种基于混合蛙跳(SFLA)优化CNN的算法(SFLA-CNN),以及基于该算法的滚动轴承故障诊断模型。该模型利用SFLA强大的全局寻优能力和局部深度... 针对卷积神经网络(CNN)用于滚动轴承故障诊断时,训练次数比较多,网络结构不容易确定等问题,设计了一种基于混合蛙跳(SFLA)优化CNN的算法(SFLA-CNN),以及基于该算法的滚动轴承故障诊断模型。该模型利用SFLA强大的全局寻优能力和局部深度搜索能力来优化CNN结构,随后运用具有最优结构的CNN模型直接从原始振动信号中提取低维故障特征,并将其输入到Softmax分类器中进行故障识别。与BP神经网络、CNN等方法对比分析,试验结果表明,SFLA-CNN算法具有更高的准确率以及更少的训练次数。 展开更多
关键词 卷积神经网络(CNN) 混合蛙跳算法(sfla) 滚动轴承 故障诊断
下载PDF
基于MapReduce的并行SFLA-FCM聚类算法 被引量:6
11
作者 苟杰 马自堂 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第1期66-70,共5页
模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM)是目前应用比较广泛的一种聚类算法。FCM算法的聚类质量依赖于初始聚类中心的选择并且易陷入局部极值,结合混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)较强的搜索能力,提出一种基于MapReduce... 模糊C均值算法(Fuzzy C-Means,FCM)是目前应用比较广泛的一种聚类算法。FCM算法的聚类质量依赖于初始聚类中心的选择并且易陷入局部极值,结合混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)较强的搜索能力,提出一种基于MapReduce的并行SFLA-FCM聚类算法。该算法利用SFLA算法的子群内模因信息传递和全局信息交换来搜索高质量的聚类中心,根据MapReduce编程模型设计算法流程,实现并行化,使其具有处理大规模数据集的能力。实验证明,并行SFLA-FCM算法提高了的搜索能力和聚类结果的精度,并且具有良好的加速比和扩展性。 展开更多
关键词 聚类 模糊C均值算法 混合蛙跳算法 MAPREDUCE
下载PDF
基于SFLA-GA混合算法求解时间最优的旅行商问题 被引量:5
12
作者 张勇 高鑫鑫 王昱洁 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第2期363-370,共8页
该文以经典的对称旅行商问题(Symmetric Traveling Salesman Problem,STSP)为基础,求解时间最优的旅行商问题(Time Optimal TSP,TOTSP),将拟合函数引入到混合蛙跳遗传算法(SFLA-GA)的适应度函数来反映景点客流量随时间的变化,旨在旅游... 该文以经典的对称旅行商问题(Symmetric Traveling Salesman Problem,STSP)为基础,求解时间最优的旅行商问题(Time Optimal TSP,TOTSP),将拟合函数引入到混合蛙跳遗传算法(SFLA-GA)的适应度函数来反映景点客流量随时间的变化,旨在旅游旺季为游客提供一条游览时间最短的路径推送服务。实验结果表明:相对于随机游览路径,SFLA-GA混合算法得到的游览路径明显节省了游览时间;与SFLA和混合粒子群遗传算法(PSO-GA)相比较,SFLA-GA混合算法具有计算量少、收敛速度快、对初始种群依赖性低以及全局性更好等优点,在求解TOTSP上搜索性能更强、时间更优。 展开更多
关键词 时间最优的旅行商问题 混合蛙跳遗传算法 适应度函数 拟合函数 游览时间
下载PDF
基于改进MOSFLA的多机协同任务分配 被引量:1
13
作者 何建华 王安龙 +3 位作者 陈松 张越 刘琨 赵焕义 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第4期630-636,共7页
为解决多机协同任务分配这一多约束组合优化问题,提出了一种基于矩阵二进制编码的改进多目标混合蛙跳算法(multi-objective shuffled frog-leaping algorithm,MOSFLA)的任务分配策略。首先,建立了基于目标剩余价值、战机攻击损耗和航程... 为解决多机协同任务分配这一多约束组合优化问题,提出了一种基于矩阵二进制编码的改进多目标混合蛙跳算法(multi-objective shuffled frog-leaping algorithm,MOSFLA)的任务分配策略。首先,建立了基于目标剩余价值、战机攻击损耗和航程代价的多目标优化模型;然后,对混合蛙跳算法的位置更新策略进行了改进,以保证更新过程中解的可行性及算法的全局收敛能力;最后,利用改进算法求解多机协同对地攻击任务分配问题,得出问题的Pareto最优解集。仿真实验表明,改进算法能够在较短时间内同时得出多个分配方案,增加决策的灵活性。 展开更多
关键词 协同任务分配 混合蛙跳算法 多目标 矩阵二进制编码 PARETO最优解集
下载PDF
基于SFLA-PSO算法的几何约束求解 被引量:1
14
作者 于晓鹏 曹春红 《吉林大学学报(信息科学版)》 CAS 2012年第2期203-206,共4页
为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳(SFLA:Shuffled Frog Leaping Algorithm)和粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法求... 为提高求解几何约束问题的效率和收敛性,将几何约束问题等价为求解非线性方程组问题。并将约束问题转化为一个优化问题,采用基于混洗蛙跳(SFLA:Shuffled Frog Leaping Algorithm)和粒子群优化(PSO:Particle Swarm Optimization)算法求解该问题。SFLA-PSO算法采用将SFLA和PSO二者相结合的方法,利用PSO算法进行族群局部搜索,利用SFLA的多种群的进化方法进行族群的混选,相互取长补短,以达到收敛速度快和全局搜索的目的。实验表明,该方法可以提高几何约束求解的效率和收敛性。 展开更多
关键词 几何约束求解 混洗蛙跳算法 粒子群优化算法
下载PDF
PSO和SFLA混合优化算法 被引量:1
15
作者 代永强 王联国 《计算机技术与发展》 2014年第4期77-79,83,共4页
各种智能优化算法由于进化原理不同,优化性能各异,将不同种类的智能优化算法混合起来,往往能够取长补短,互相促进,提高混合算法的优化性能。利用粒子群优化(PSO)算法的快速收敛特性和混合蛙跳算法(SFLA)突出的全局协同搜索能力,提出了一... 各种智能优化算法由于进化原理不同,优化性能各异,将不同种类的智能优化算法混合起来,往往能够取长补短,互相促进,提高混合算法的优化性能。利用粒子群优化(PSO)算法的快速收敛特性和混合蛙跳算法(SFLA)突出的全局协同搜索能力,提出了一种PSO-SFLA混合优化算法。该混合算法在执行过程中将种群分为2个子群体,一个子群体采用PSO算法进化寻优,另一个子群体采用改进的SFLA进化寻优,2个子群体共享整个种群极值信息。通过对3个标准函数进行实验并与基本PSO算法进行比较,实验结果表明混合算法获得了更好的解,具有更好的优化性能。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 混合蛙跳算法 混合算法 优化性能
下载PDF
基于LWSFLA-SVM的人脸识别算法 被引量:1
16
作者 刘悦婷 《宝鸡文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期40-44,共5页
目的用线性调整惯性权重的蛙跳算法(linear decreasing inertia weight shuffled frog leaping algorithm,LWSFLA)训练支持向量机(support vectors machines,SVM),解决人脸识别中SVM在训练样本数较多且维数较高时,识别效果不理想的缺陷... 目的用线性调整惯性权重的蛙跳算法(linear decreasing inertia weight shuffled frog leaping algorithm,LWSFLA)训练支持向量机(support vectors machines,SVM),解决人脸识别中SVM在训练样本数较多且维数较高时,识别效果不理想的缺陷。方法该算法先用反向学习法产生初始群体提高初始解的质量,再修改最差青蛙的更新策略,并引入线性递减的惯性权重,最后应用于人脸识别中。结果与结论 ORL和CAS-PEAL-R1人脸库的仿真实验表明,LWSFLA-SVM方法的人脸识别时间短,识别率高,在训练样本不足时,识别效果良好。 展开更多
关键词 支持向量机 蛙跳算法 反向学习法 惯性权重 人脸识别
下载PDF
CMSFLA-SVM算法在人脸识别中的应用
17
作者 刘悦婷 张燕 《延边大学学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期337-342,共6页
针对蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)易陷入局部最优,且求解精度较低的问题,提出一种交叉变异的蛙跳算法(crossover and mutation shuffled frog leaping algorithm,CMSFLA).该算法在全局搜索中,青蛙个体依适应度值而... 针对蛙跳算法(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)易陷入局部最优,且求解精度较低的问题,提出一种交叉变异的蛙跳算法(crossover and mutation shuffled frog leaping algorithm,CMSFLA).该算法在全局搜索中,青蛙个体依适应度值而选择不同概率分别进行交叉和变异操作.将改进的蛙跳算法CMSFLA训练支持向量机(support vectors machines,SVM),并将其用于人脸识别中.ORL和CAS-PEAL-R1人脸库仿真实验结果表明,与ASFLA-SVM和KSFLA-SVM方法相比,CMSFLA-SVM算法对人脸识别率更高,速度更快,且在训练样本不足时,其识别效果仍能保持良好. 展开更多
关键词 支持向量机 蛙跳算法 交叉 变异 人脸识别 最优解
下载PDF
基于IVMD算法的动车组滚动轴承故障特征提取方法研究
18
作者 安国平 《智慧轨道交通》 2024年第1期10-14,60,共6页
动车组转向架滚动轴承的运行安全一直是影响列车安全运行的重要环节,目前国内外有多套监测体系进行了车载应用,但误报、漏报等现象时有发生,滚动轴承故障特征提取方法的准确性是该领域研究的重点之一。本文提出了一种基于改进的变分模... 动车组转向架滚动轴承的运行安全一直是影响列车安全运行的重要环节,目前国内外有多套监测体系进行了车载应用,但误报、漏报等现象时有发生,滚动轴承故障特征提取方法的准确性是该领域研究的重点之一。本文提出了一种基于改进的变分模态分解算法(Improved Variational Mode Decomposition,IVMD)的故障特征提取算法,采用混合蛙跳算法(Shuffled Frog Leaping Algorithm,SFLA)对模态数K和带宽控制参数α进行最优自适应选择。建立了基于包络熵、峭度和相关系数的多目标评价函数来选择最优模态分量。利用功效系数法将多目标优化问题转化为单目标优化问题,用频谱分析法对最优模态分量进行重构和处理。最后利用全实物电机轴承滚动实验台数据进行了方法的测试,有效验证了提出的改进方法分解故障信号及提取故障特征频率的准确性。 展开更多
关键词 动车组 滚动轴承 故障诊断 变分模态分解 混合蛙跳算法
下载PDF
SFLA-FCM聚类算法在化工过程中的应用
19
作者 刘悦婷 《自动化与仪器仪表》 2012年第2期116-119,共4页
针对化工生产过程的安全性问题,提出基于混合蛙跳(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的FCM聚类算法。该算法引入寻优能力强的SFLA求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而... 针对化工生产过程的安全性问题,提出基于混合蛙跳(shuffled frog leaping algorithm,SFLA)的FCM聚类算法。该算法引入寻优能力强的SFLA求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解,从而有效避免了F C M算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺点。将该算法用于化工生产状态数据的聚类分析,实验结果表明,本文算法与F C M聚类算法相比,提高了算法的寻优能力,聚类效果更好;并且能够快速、客观地对化工生产过程的状态进行判别,为其安全运行提供了保障。 展开更多
关键词 化工过程 模糊C-均值 sfla算法 聚类分析
下载PDF
SFLA-Verhulst组合模型预测矿井瓦斯涌出量 被引量:2
20
作者 师超 凡永鹏 王延生 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期72-76,共5页
针对矿井瓦斯涌出量的时变性、波动性、非线性以及不确定性等特征,提出了SFLA-Verhulst组合预测模型,用于对具有非线性动态特征的瓦斯涌出量进行预测。该模型通过蛙跳算法对Verhulst模型的背景值参数寻优,并引入一次指数平滑法对原始数... 针对矿井瓦斯涌出量的时变性、波动性、非线性以及不确定性等特征,提出了SFLA-Verhulst组合预测模型,用于对具有非线性动态特征的瓦斯涌出量进行预测。该模型通过蛙跳算法对Verhulst模型的背景值参数寻优,并引入一次指数平滑法对原始数据进行优化处理,建立了基于混合蛙跳算法的SFLA-Verhulst组合预测模型;结果使模型在原始数据不准确或存在误差干扰的情况下仍能进行精度较高的预测。将新模型应用于某矿瓦斯涌出量预测,并对模型的预测结果进行检验分析,结果表明:该模型在结合蛙跳算法的全局寻优特点后预测精度较传统的GM(1,1)模型有明显的提高,适用性更强。 展开更多
关键词 瓦斯涌出量 VERHULST模型 混合蛙跳算法 组合模型 模型检验
下载PDF
上一页 1 2 7 下一页 到第
使用帮助 返回顶部