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小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
1
作者
刘渊
张端
冯华丽
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第8期113-116,共4页
引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更...
引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,并且降低了对正常情况的误判率.
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关键词
Ad
HOC无线网络
小波神经网络
b-qpso
算法
QPSO算法
梯度下降法
PSO算法
异常检测
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职称材料
双机器人松协调装配轨迹规划方法研究
被引量:
1
2
作者
姚俊
李俊渊
李明富
《机械制造与自动化》
2020年第3期138-141,共4页
针对主-从式双机器人松协调装配轨迹规划问题,提出了一种基于量子粒子群优化算法和B样条的轨迹规划方法,并进行了仿真实验。结果表明该方法可以使双机器人以较优的无碰撞干涉轨迹高效地完成协调装配任务,实现了双机器人的高精度装配作业...
针对主-从式双机器人松协调装配轨迹规划问题,提出了一种基于量子粒子群优化算法和B样条的轨迹规划方法,并进行了仿真实验。结果表明该方法可以使双机器人以较优的无碰撞干涉轨迹高效地完成协调装配任务,实现了双机器人的高精度装配作业,为物联制造系统中双机器人协调装配面临的关键问题提供了有效的解决方案。
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关键词
双机器人松协调装配
B样条
量子粒子群算法
误差补偿
轨迹规划
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职称材料
题名
小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
1
作者
刘渊
张端
冯华丽
机构
江南大学信息工程学院
江南大学数字媒体中心
出处
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009年第8期113-116,共4页
基金
江苏省科技支撑计划项目(SBE200800983)
2007年江苏省教育厅优秀青年骨干教师计划项目
文摘
引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,并且降低了对正常情况的误判率.
关键词
Ad
HOC无线网络
小波神经网络
b-qpso
算法
QPSO算法
梯度下降法
PSO算法
异常检测
Keywords
Ad Hoe wireless network
wavelet neural network
b-qpso
algorithm
QPSO algorithm
gradient descent algorithm
PSO algorithm
anomaly detection
分类号
TP393.08 [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
双机器人松协调装配轨迹规划方法研究
被引量:
1
2
作者
姚俊
李俊渊
李明富
机构
湘潭大学机械工程学院
湘潭大学复杂轨迹加工工艺及装备教育部工程研究中心
出处
《机械制造与自动化》
2020年第3期138-141,共4页
基金
国家自然科学基金(51775470)
湖南省自然科学基金省市联合重点基金(2016JJ5027)
湖南省教育厅科学研究重点项目(15A185)。
文摘
针对主-从式双机器人松协调装配轨迹规划问题,提出了一种基于量子粒子群优化算法和B样条的轨迹规划方法,并进行了仿真实验。结果表明该方法可以使双机器人以较优的无碰撞干涉轨迹高效地完成协调装配任务,实现了双机器人的高精度装配作业,为物联制造系统中双机器人协调装配面临的关键问题提供了有效的解决方案。
关键词
双机器人松协调装配
B样条
量子粒子群算法
误差补偿
轨迹规划
Keywords
loose coordination assembly of double robots
B-spline
QPSO
error compensation
trajectory planning
分类号
TP24 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
刘渊
张端
冯华丽
《微电子学与计算机》
CSCD
北大核心
2009
0
下载PDF
职称材料
2
双机器人松协调装配轨迹规划方法研究
姚俊
李俊渊
李明富
《机械制造与自动化》
2020
1
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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