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基于优化子集顺序的三维OSEM图像重建算法 被引量:1
1
作者 孔慧华 潘晋孝 吴琨 《测试技术学报》 2011年第2期168-172,共5页
在有序子集算法中,大的子集个数可以加速算法的收敛,但重建图像的质量也会受到影响.为了加速OSEM算法的收敛速度,提高重建图像的质量,本文提出一种优化子集顺序的方法,该方法不仅考虑了子集间的几何相关性,还能使已选用的子集在几何上... 在有序子集算法中,大的子集个数可以加速算法的收敛,但重建图像的质量也会受到影响.为了加速OSEM算法的收敛速度,提高重建图像的质量,本文提出一种优化子集顺序的方法,该方法不仅考虑了子集间的几何相关性,还能使已选用的子集在几何上尽可能地分布均匀.实验选取3-D Shepp-Logan模型作为测试模型,并且从数量上和质量上对重建图像进行分析,结果表明,所提出的算法不仅收敛速度快,还可以减小因增大子集个数对重建图像质量造成的影响. 展开更多
关键词 图像重建 OSEM算法 优化子集顺序 收敛速度
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基于长短期记忆及自适应Kriging子集模拟优化的风电功率预测方法
2
作者 付振宇 王文胤 +2 位作者 凌小明 张文坤 陈恒 《电网与清洁能源》 CSCD 北大核心 2024年第11期147-154,共8页
风电功率的准确预测是目前践行各类监管和运营战略,发展智能电网和先进控制系统等重要技术的前提。提出一种基于长短期记忆及自适应Kriging子集模拟优化的风电功率预测方法。在风电场数据特征提取的基础上,以长短期记忆预测均方根误差... 风电功率的准确预测是目前践行各类监管和运营战略,发展智能电网和先进控制系统等重要技术的前提。提出一种基于长短期记忆及自适应Kriging子集模拟优化的风电功率预测方法。在风电场数据特征提取的基础上,以长短期记忆预测均方根误差为目标,超参数为设计变量,通过基于期望改善的深度耦合自适应Kriging子集模拟优化,进行超参数的高效优化设计,输出最优预测功率。最后,通过案例验证所提方法的预测性能。 展开更多
关键词 风功率预测 长短期记忆 自适应Kriging 超参数设计 子集模拟优化
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子集优化在非线性系统辨识中的应用 被引量:3
3
作者 唐晓泉 王文正 +2 位作者 方洋旺 李涌 韩崇昭 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1999年第3期19-22,共4页
提出了一种基于子集优化的非线性系统辨识方法.该方法没有对非线性系统激励信号的统计特性作任何假设,但它的计算量比现有的方法低,而对非线性系统输入输出数据量的要求也比现有的方法少.仿真结果表明。
关键词 非线性系统辨识 VOLTERRA级数 子集优化
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增广拉格朗日子集模拟优化方法
4
作者 董乔月 李洪双 《航空工程进展》 CSCD 2016年第2期165-173,共9页
传统的工程结构优化设计方法在求解多设计变量、多约束条件的结构优化设计问题时,存在诸多不足,针对上述问题,基于增广拉格朗日约束处理方法和子集模拟优化方法发展一种新的结构优化设计方法——增广拉格朗日子集模拟优化方法(ALSSO)。... 传统的工程结构优化设计方法在求解多设计变量、多约束条件的结构优化设计问题时,存在诸多不足,针对上述问题,基于增广拉格朗日约束处理方法和子集模拟优化方法发展一种新的结构优化设计方法——增广拉格朗日子集模拟优化方法(ALSSO)。该方法首先利用拉格朗日乘子法处理多重约束条件,然后利用子集模拟优化方法对转化后的无约束优化问题进行求解;对罚函数因子的更新方法进行改进,以保证收敛过程的稳定性;利用两个算例对该方法的计算精度、稳健性以及计算效率进行验证,并与其他优化方法进行对比。结果表明:增广拉格朗日子集模拟优化方法具有非常优秀的寻优性能。 展开更多
关键词 结构优化设计 子集模拟优化方法 拉格朗日乘子法 罚函数因子
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采用优化特征子集选取和改进SVR的养殖禽舍温度预测算法
5
作者 李继东 王强辉 《中国农机化学报》 北大核心 2023年第2期91-98,共8页
为提高养殖禽舍温度预测算精度,降低数据冗余度和差异性对预测结果的影响,提出一种基于智能优化特征子集选取和模糊聚类改进SVR(Support Vector Regression)的温度预测模型。首先,构建最优特征子集选取模型,通过设计最优特征子集选取指... 为提高养殖禽舍温度预测算精度,降低数据冗余度和差异性对预测结果的影响,提出一种基于智能优化特征子集选取和模糊聚类改进SVR(Support Vector Regression)的温度预测模型。首先,构建最优特征子集选取模型,通过设计最优特征子集选取指标,以降低特征之间冗余度和数据维度;采用改进的离散灰狼算法对特征子集选取模型进行求解,以实现最优特征子集选取。其次,建立模糊聚类改进SVR预测机制,通过设计多度量核FCM(Fuzzy C-means)算法,以实现数据样本自动分类;提出与数据样本分类相对应的SVR预测算法,并采用灰狼算法对SVR参数进行优化,最大程度降低样本数据差异性对预测精度的影响。最后,融合最优特征子集选取和模糊聚类改进SVR预测机制,以实现养殖禽舍温度高精度预测。仿真结果表明,该算法实现不同季节条件下养殖禽舍温度的高精度预测,相比于其他预测算法,预测精度提高约23.7%~37.8%。所提养殖禽舍温度预测算法具有良好的预测性能,具有一定的推广应用价值。 展开更多
关键词 养殖禽舍 温度预测 灰狼算法 SVR FCM 优化特征子集选取
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基于不同MCMC抽样子集模拟的模型修正方法对比研究 被引量:1
6
作者 夏志远 陈鹏 +1 位作者 唐柏鉴 史慧媛 《力学季刊》 CAS CSCD 北大核心 2023年第3期662-672,共11页
子集模拟方法作为结构可靠度分析方法,也可应用于工程优化问题,诸如优化设计、模型修正等.为研究基于不同蒙特卡洛马尔可夫链(MonteCarloMarkovChain,MCMC)抽样的子集模拟优化方法(Subset Simulation Optimization,SSO),以有限元模型修... 子集模拟方法作为结构可靠度分析方法,也可应用于工程优化问题,诸如优化设计、模型修正等.为研究基于不同蒙特卡洛马尔可夫链(MonteCarloMarkovChain,MCMC)抽样的子集模拟优化方法(Subset Simulation Optimization,SSO),以有限元模型修正作为优化背景问题,开展其精度和效率的对比研究.介绍标准SSO和子集模拟(Subset Simulation,SS)常见的MCMC抽样方法,并基于上述不同MCMC抽样的SSO开展某局部损伤悬臂梁(10维变量)的有限元模型修正,修正结果与基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的模型修正方法进行对比;而后将上述不同MCMC抽样的SSO修正方法应用于某四层钢框架有限元模型修正中(11维变量).结果表明,采用随机游走的延迟拒绝修正M-H方法(MMH algorithm with Delayed Rejection,MMHDR)和自适应条件抽样方法(Adaptive Conditional Sampling,ACS)的SSO有限元模型修正具有较好的精度和效率,在工程结构有限元模型修正中更具优势. 展开更多
关键词 有限元模型修正 子集模拟优化 MCMC抽样 延迟拒绝修正M-H方法 自适应条件抽样
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基于改进的免疫遗传的选择性随机森林优化算法及应用 被引量:1
7
作者 刘林慧 《电子技术与软件工程》 2020年第24期148-149,共2页
本文根据选择性集成思想,应用免疫遗传算法完成随机森林子集选择。由于传统的免疫遗传算法存在初始种群多样性差,容易陷入局部最优等问题,本文针对优化随机森林子集问题提出了一种新的生成初始种群的方法,并在UCI数据集上选取四个数据... 本文根据选择性集成思想,应用免疫遗传算法完成随机森林子集选择。由于传统的免疫遗传算法存在初始种群多样性差,容易陷入局部最优等问题,本文针对优化随机森林子集问题提出了一种新的生成初始种群的方法,并在UCI数据集上选取四个数据集进行验证,实验结果表明该方法可以增加种群多样性,提高搜索最优解的效率。接着从UCI数据集中选择一组数据并应用改进的免疫遗传的选择性随机森林优化算法对其进行回归预测,树的压缩率达到60%,模型泛化误差从0.2697降低到0.2679,森林规模缩减,且预测精度有所提高。 展开更多
关键词 选择性集成 免疫遗传算法 随机森林子集优化
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基于分类区分度和相关性的手形特征选择方法 被引量:5
8
作者 苑玮琦 荆澜涛 +1 位作者 林森 桑海峰 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第8期1787-1794,共8页
针对手形特征识别中,由于特征间高相关性产生冗余而降低识别性能的问题,提出利用信息增益和相关系数分别对特征的分类区分度和相关性进行评价,并经过综合分析对手形特征进行优化选择。该方法能够保留分类中起关键作用的特征,并同时去除... 针对手形特征识别中,由于特征间高相关性产生冗余而降低识别性能的问题,提出利用信息增益和相关系数分别对特征的分类区分度和相关性进行评价,并经过综合分析对手形特征进行优化选择。该方法能够保留分类中起关键作用的特征,并同时去除高相关性的冗余特征量。为了证明该方法的有效性和准确性,采用浮动搜索的方法,以识别率为评价函数确定特征优化组合。实验结果表明,优化后6个特征组成向量的识别率达到96.24%,比全部9个特征组成的特征向量提高了0.43%,同时由于特征数目的减少也降低了运算时间。该方法可以避免常用的搜索性选择方法的复杂性,并有效去除手形识别中低区分度和高冗余的特征,有利于简化算法并与其他特征进行融合使用。 展开更多
关键词 手形特征 特征选择 信息增益 相关系数 优化子集
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基于差异度的不均衡电信客户数据分类方法 被引量:11
9
作者 王林 郭娜娜 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2017年第4期1032-1037,共6页
针对传统分类技术对不均衡电信客户数据集中流失客户识别能力不足的问题,提出一种基于差异度的改进型不均衡数据分类(IDBC)算法。该算法在基于差异度分类(DBC)算法的基础上改进了原型选择策略。在原型选择阶段,利用改进型的样本子集优... 针对传统分类技术对不均衡电信客户数据集中流失客户识别能力不足的问题,提出一种基于差异度的改进型不均衡数据分类(IDBC)算法。该算法在基于差异度分类(DBC)算法的基础上改进了原型选择策略。在原型选择阶段,利用改进型的样本子集优化方法从整体数据集中选择最具参考价值的原型集,从而避免了随机选择所带来的不确定性;在分类阶段,分别利用训练集和原型集、测试集和原型集样本之间的差异性构建相应的特征空间,进而采用传统的分类预测算法对映射到相应特征空间内的差异度数据集进行学习。最后选用了UCI数据库中的电信客户数据集和另外6个普通的不均衡数据集对该算法进行验证,相对于传统基于特征的不均衡数据分类算法,DBC算法对稀有类的识别率平均提高了8.3%,IDBC算法对稀有类的识别率平均提高了11.3%。实验结果表明,所提IDBC算法不受类别分布的影响,而且对不均衡数据集中稀有类的识别能力优于已有的先进分类技术。 展开更多
关键词 客户流失预测 不均衡数据分类 样本子集优化 原型选择 差异度转化
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Optimal choice of parameters for particle swarm optimization 被引量:14
10
作者 张丽平 俞欢军 胡上序 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第6期528-534,共7页
The constriction factor method (CFM) is a new variation of the basic particle swarm optimization (PSO), which has relatively better convergent nature. The effects of the major parameters on CFM were systematically inv... The constriction factor method (CFM) is a new variation of the basic particle swarm optimization (PSO), which has relatively better convergent nature. The effects of the major parameters on CFM were systematically investigated based on some benchmark functions. The constriction factor, velocity constraint, and population size all have significant impact on the per- formance of CFM for PSO. The constriction factor and velocity constraint have optimal values in practical application, and im- proper choice of these factors will lead to bad results. Increasing population size can improve the solution quality, although the computing time will be longer. The characteristics of CFM parameters are described and guidelines for determining parameter values are given in this paper. 展开更多
关键词 Particle swarm optimization (PSO) Constriction factor method (CFM) Parameter selection
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木材抗拉强度的近红外光谱MC-UVE-IVSO建模方法 被引量:1
11
作者 蒋大鹏 高礼彬 +1 位作者 陈金浩 张怡卓 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期2488-2493,共6页
木材抗拉强度是评价木材力学性质的重要指标。针对近红外光谱建模中样本数据量小、波长信息冗余所导致预测模型精度低的问题,提出一种基于模型集群分析MC-UVE-IVSO波长优选的木材抗拉强度建模方法。以桦木为例,选取150个桦木样本作为实... 木材抗拉强度是评价木材力学性质的重要指标。针对近红外光谱建模中样本数据量小、波长信息冗余所导致预测模型精度低的问题,提出一种基于模型集群分析MC-UVE-IVSO波长优选的木材抗拉强度建模方法。以桦木为例,选取150个桦木样本作为实验对象,首先使用900~1700 nm波段的近红外光谱仪采集试件光谱数据,并采用力学试验机获得相应的抗拉强度真值;然后对采集的光谱数据运用多元散射校正(MSC)、一阶求导和卷积平滑(SG)相结合的方法进行预处理,完成光谱平滑滤波;分别采用变量组合集群分析算法(VCPA)、蒙特卡罗无信息变量消除法(MC-UVE)、迭代变量子集优化算法(IVSO)及MC-UVE-IVSO组合优化算法进行波长筛选,并对比优选波长结果;最后在优选近红外波长基础上,建立桦木抗拉强度的偏最小二乘预测模型(PLS)。实验结果表明:基于MC-UVE-IVSO算法优选波长的PLS模型,光谱变量数由512减小到98,优选波长占总波长的19%,其预测决定系数R^(2)为0.94,预测均方根误差RMSEP为7.50,性能偏差比RPD为3.16,相比于全波段、MC-UVE、VCPA、MC-UVE-VCPA与IVSO相应的R^(2)(0.92、0.93、0.82、0.87、0.93)、RMSEP(17.91、11.7、14.91、12.12、8.47)和RPD(2.81、2.91、2.25、2.28、2.78)均有不同程度提升;通过统计特征波长所建立的预测模型箱形图,进一步证明了MC-UVE-IVSO算法在处理多变量波长的稳定性。实验结果表明,MC-UVE方法可以消除与建模不相关的多数变量,而IVSO算法能有效搜索出最优变量子集,基于MC-UVE-IVSO的光谱优选算法提升了木材抗拉强度预测模型的准确性和稳定性,为木材近红外光谱的无损、快速与精准检测提供了一定的理论基础。 展开更多
关键词 木材抗拉强度 近红外光谱 集群分析 蒙特卡罗无信息变量消除 迭代变量子集优化
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Multiple objective particle swarm optimization technique for economic load dispatch 被引量:2
12
作者 赵波 曹一家 《Journal of Zhejiang University-Science A(Applied Physics & Engineering)》 SCIE EI CAS CSCD 2005年第5期420-427,共8页
A multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) approach for multi-objective economic load dispatch problem in power system is presented in this paper. The economic load dispatch problem is a non-linear constrai... A multi-objective particle swarm optimization (MOPSO) approach for multi-objective economic load dispatch problem in power system is presented in this paper. The economic load dispatch problem is a non-linear constrained multi-objective optimization problem. The proposed MOPSO approach handles the problem as a multi-objective problem with competing and non-commensurable fuel cost, emission and system loss objectives and has a diversity-preserving mechanism using an external memory (call “repository”) and a geographically-based approach to find widely different Pareto-optimal solutions. In addition, fuzzy set theory is employed to extract the best compromise solution. Several optimization runs of the proposed MOPSO approach were carried out on the standard IEEE 30-bus test system. The results revealed the capabilities of the proposed MOPSO approach to generate well-distributed Pareto-optimal non-dominated solutions of multi-objective economic load dispatch. Com- parison with Multi-objective Evolutionary Algorithm (MOEA) showed the superiority of the proposed MOPSO approach and confirmed its potential for solving multi-objective economic load dispatch. 展开更多
关键词 Economic load dispatch Multi-objective optimization Multi-objective particle swarm optimization
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Vehicle path tracking by integrated chassis control 被引量:10
13
作者 Saman Salehpour Yaghoub Pourasad Seyyed Hadi Taheri 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第4期1378-1388,共11页
The control problem of trajectory based path following for passenger vehicles is studied. Comprehensive nonlinear vehicle model is utilized for simulation vehicle response during various maneuvers in MATLAB/Simulink. ... The control problem of trajectory based path following for passenger vehicles is studied. Comprehensive nonlinear vehicle model is utilized for simulation vehicle response during various maneuvers in MATLAB/Simulink. In order to follow desired path, a driver model is developed to enhance closed loop driver/vehicle model. Then, linear quadratic regulator(LQR) controller is developed which regulates direct yaw moment and corrective steering angle on wheels. Particle swam optimization(PSO) method is utilized to optimize the LQR controller for various dynamic conditions. Simulation results indicate that, over various maneuvers, side slip angle and lateral acceleration can be reduced by 10% and 15%, respectively, which sustain the vehicle stable. Also, anti-lock brake system is designed for longitudinal dynamics of vehicle to achieve desired slip during braking and accelerating. Proposed comprehensive controller demonstrates that vehicle steerability can increase by about 15% during severe braking by preventing wheel from locking and reducing stopping distance. 展开更多
关键词 vehicle dynamics active control system optimal controller electronic stability program(ESP) particle swam optimization(PSO)
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OPTIMAL ANTENNA SUBSET SELECTION AND BLIND DETECTION APPROACH APPLIED TO ORTHOGONAL SPACE-TIME BLOCK CODING
14
作者 Xu Hongji Liu Ju Gu Bo 《Journal of Electronics(China)》 2007年第2期150-156,共7页
An approach combining optimal antenna subset selection with blind detection scheme for Orthogonal Space-Time Block Coding (OSTBC) is proposed in this paper. The optimal antenna sub- set selection is taken into account... An approach combining optimal antenna subset selection with blind detection scheme for Orthogonal Space-Time Block Coding (OSTBC) is proposed in this paper. The optimal antenna sub- set selection is taken into account at transmitter and/or receiver sides, which chooses the optimal an- tennas to increase the diversity order of OSTBC and improve further its performance. In order to en- hance the robustness of the detection used in the conventional OSTBC scheme, a blind detection scheme based on Independent Component Analysis (ICA) is exploited which can directly extract transmitted signals without channel estimation. Performance analysis shows that the proposed ap- proach can achieve the full diversity and the flexibility of system design by using the antenna selec-tion and the ICA based blind detection schemes. 展开更多
关键词 Orthogonal Space-Time Block Coding (OSTBC) Antenna subset selection IndependentComponent Analysis (ICA) Channel State Information (CSI)
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Gridless Net Routing of Integrate Circuit with Particle Swarm Optimization Algorithm
15
作者 X.C. Huang 《Journal of Energy and Power Engineering》 2011年第9期899-904,共6页
Particle swarm optimization algorithm is presented for the layout of "Integrate Circuit (IC)" design. Particle swarm optimization based on swarm intelligence is a new evolutionary computational tool and is success... Particle swarm optimization algorithm is presented for the layout of "Integrate Circuit (IC)" design. Particle swarm optimization based on swarm intelligence is a new evolutionary computational tool and is successfully applied in function optimization, neural network design, classification, pattern recognition, signal processing and robot technology and so on. A modified algorithm is presented and applied to the layout of IC design. For a given layout plane, first of all, this algorithm generates the corresponding grid group by barriers and nets' ports with the thought ofgridless net routing, establishes initialization fuzzy matrix, then utilizes the global optimization character to find out the best layout route only if it exits. The results of model simulation indicate that PSO algorithm is feasible and efficient in IC layout design. 展开更多
关键词 Particle swarm optimization algorithm gridless net routing layout optimization prufer number.
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Optimization of Heat Spreader Design for Electronic Cooling
16
作者 Khairul Alam Xiaoping Shen Rahat Taposh 《Computer Technology and Application》 2013年第2期105-110,共6页
The continuing increase in IC (Integrated Circuit) power levels and microelectronics packaging densities has resulted in the need for detailed considerations of the heat sink design for integrated circuits. One of t... The continuing increase in IC (Integrated Circuit) power levels and microelectronics packaging densities has resulted in the need for detailed considerations of the heat sink design for integrated circuits. One of the major components in the heat sink is the heat spreader which must be designed to effectively conduct the heat dissipated from the chip to a system of fins or extended surfaces for convective heat transfer to a flow of coolant. The heat spreader design must provide the capability to dissipate the thermal energy generated by the chip. However, the design of the heat spreader is also dependent on the convection characteristics of the fins within the heat sink, as well the material and geometry of the heat spreader. This paper focuses on the optimization of heat spreaders in a heat sink for safe and efficient performance of electronic circuits. The results of the study show that, for air-cooled electronics, the convective effects may dominate the thermal transport performance of the heat spreader in the heat sink. 展开更多
关键词 Electronic cooling heat spreader optimum dimension.
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A TRANSFER FORECASTING MODEL FOR CONTAINER THROUGHPUT GUIDED BY DISCRETE PSO 被引量:4
17
作者 XIAO Jin XIAO Yi +1 位作者 FU Julei LAI Kin Keung 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2014年第1期181-192,共12页
Abstract Accurate forecast of future container throughput of a port is very important for its con struction, upgrading, and operation management. This study proposes a transfer forecasting model guided by discrete par... Abstract Accurate forecast of future container throughput of a port is very important for its con struction, upgrading, and operation management. This study proposes a transfer forecasting model guided by discrete particle swarm optimization algorithm (TF-DPSO). It firstly transfers some related time series in source domain to assist in modeling the target time series by transfer learning technique, and then constructs the forecasting model by a pattern matching method called analog complexing. Finally, the discrete particle swarm optimization algorithm is introduced to find the optimal match between the two important parameters in TF-DPSO. The container throughput time series of two im portant ports in China, Shanghai Port and Ningbo Port are used for empirical analysis, and the results show the effectiveness of the proposed model. 展开更多
关键词 Analog complexing container throughput forecasting discrete particle swarm optimiza-tion transfer forecasting model.
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GLOBAL CONVERGENCE PROPERTIES OF THREE-TERM CONJUGATE GRADIENT METHOD WITH NEW-TYPE LINE SEARCH 被引量:13
18
作者 WANGChangyu DUShouqiang CHENYuanyuan 《Journal of Systems Science & Complexity》 SCIE EI CSCD 2004年第3期412-420,共9页
In this paper, a new Wolfe-type line search and a new Armijo-type line searchare proposed, and some global convergence properties of a three-term conjugate gradient method withthe two line searches are proved.
关键词 unconstrained optimization line search three-term conjugate gradientmethod global convergence
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