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基于连锁环网与改进离散粒子群算法的多目标配电网重构
被引量:
21
1
作者
徐泽
杨伟
+1 位作者
张文强
陈盛凯
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第6期114-123,共10页
配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particl...
配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)以求解配电网重构多目标优化问题。从三方面对BPSO算法进行改进:改进粒子更新策略以提升新代粒子的可行概率;改进sigmoid函数同时提出邻域搜索机制以强化算法后期的收敛能力;提出基于次优解保留策略的小生境共享机制以改进群体最优粒子更新方式,进而强化算法的全局搜索能力。对IEEE33系统算例进行仿真,结果表明改进BPSO算法在求解含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构多目标优化问题时,能够更加精确高效地收敛至Pareto最优前沿。
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关键词
连锁环网矩阵
多目标配电网重构
Pareto准则
改进离散粒子群算法
次优解保留策略
小生境共享机制
邻域搜索
机制
下载PDF
职称材料
一种新的HMM/SVM混合语音识别模型
被引量:
6
2
作者
高家宝
来羽
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第11期1802-1807,共6页
提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息,以完成识别决策。在此模型基础上,设计了一种基于并行结构蛙...
提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息,以完成识别决策。在此模型基础上,设计了一种基于并行结构蛙跳搜索算法(PSFL)优化SVM参数的方法以提升噪声环境下的语音识别效率。PSFL改进蛙跳搜索算法的循环主体,能够在寻优过程中维持个体多样性和提高收敛速度。实验结果表明,PSFL具有更优的收敛速度和优化性能,混合SVM/HMM模型在干净和噪声环境均能够获得很好的语音识别效率。
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关键词
语音识别
支持向量机
隐藏马尔可夫模型
小生境
技术:
共享
机制
蛙跳搜索
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职称材料
题名
基于连锁环网与改进离散粒子群算法的多目标配电网重构
被引量:
21
1
作者
徐泽
杨伟
张文强
陈盛凯
机构
南京理工大学自动化学院
出处
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021年第6期114-123,共10页
基金
国家电网公司科技项目资助(JSDL-XLFW-SQ-2016-10-092)。
文摘
配电网重构本质上是一个复杂的高维数非线性组合优化问题。为避免其不可行解的影响,同时实现快速寻优,提出了一种通过连锁环网矩阵快速判断粒子是否满足配电网拓扑约束的方法。采用基于Pareto准则的离散二进制粒子群算法(Binary Particle Swarm Optimization,BPSO)以求解配电网重构多目标优化问题。从三方面对BPSO算法进行改进:改进粒子更新策略以提升新代粒子的可行概率;改进sigmoid函数同时提出邻域搜索机制以强化算法后期的收敛能力;提出基于次优解保留策略的小生境共享机制以改进群体最优粒子更新方式,进而强化算法的全局搜索能力。对IEEE33系统算例进行仿真,结果表明改进BPSO算法在求解含分布式电源(Distributed Generation,DG)的配电网重构多目标优化问题时,能够更加精确高效地收敛至Pareto最优前沿。
关键词
连锁环网矩阵
多目标配电网重构
Pareto准则
改进离散粒子群算法
次优解保留策略
小生境共享机制
邻域搜索
机制
Keywords
chain loops matrix
multi-objective distribution network reconfiguration
Pareto criterion
improved BPSO
sub-optimal solution retention strategy
niche sharing mechanism
neighborhood search mechanism
分类号
TM73 [电气工程—电力系统及自动化]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
一种新的HMM/SVM混合语音识别模型
被引量:
6
2
作者
高家宝
来羽
机构
河池学院现代教育技术中心
中州大学开放教育学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016年第11期1802-1807,共6页
基金
广西教育厅科研基金(201010LX454)
文摘
提出了一种新的基于隐藏马尔可夫(HMM)和支持向量机(SVM)的混合HMM/SVM模型。该模型利用HMM完成语音时间序列建模,计算得到信息输出概率,输入SVM中进行学习,输出语音分类信息,以完成识别决策。在此模型基础上,设计了一种基于并行结构蛙跳搜索算法(PSFL)优化SVM参数的方法以提升噪声环境下的语音识别效率。PSFL改进蛙跳搜索算法的循环主体,能够在寻优过程中维持个体多样性和提高收敛速度。实验结果表明,PSFL具有更优的收敛速度和优化性能,混合SVM/HMM模型在干净和噪声环境均能够获得很好的语音识别效率。
关键词
语音识别
支持向量机
隐藏马尔可夫模型
小生境
技术:
共享
机制
蛙跳搜索
Keywords
Speech recognition
support vector machine
hidden Markov model
niche technology
sharing mechanism
frog leaping search
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于连锁环网与改进离散粒子群算法的多目标配电网重构
徐泽
杨伟
张文强
陈盛凯
《电力系统保护与控制》
CSCD
北大核心
2021
21
下载PDF
职称材料
2
一种新的HMM/SVM混合语音识别模型
高家宝
来羽
《控制工程》
CSCD
北大核心
2016
6
下载PDF
职称材料
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