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基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火算法的电磁场逆问题全局优化方法
被引量:
3
1
作者
杨庆新
安金龙
+3 位作者
马振平
侯立坤
陈堂功
陈海燕
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1-7,共7页
分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,...
分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,动态地建立和改进待求问题的数值模型,指导最优解的搜索过程,大大减少了求解电磁场正问题的求解次数,缩短了搜索到最优解的时间,通过仿真实验以及实际应用的对比,效果显著,提高了电磁场优化设计的实际应用能力。
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关键词
最小二乘支持向量机
自适应模拟退火算法
电磁场逆问题
全局优化
下载PDF
职称材料
题名
基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火算法的电磁场逆问题全局优化方法
被引量:
3
1
作者
杨庆新
安金龙
马振平
侯立坤
陈堂功
陈海燕
机构
天津工业大学计算机技术与自动化学院
河北工业大学电磁场与电器可靠性省部共建重点实验室
出处
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2008年第11期1-7,共7页
基金
国家自然科学基金(50577014)
河北省科技厅(052135143)资助项目
文摘
分析了目前电磁场逆问题全局优化算法存在的收敛速度慢以及搜索时间长等问题的主要原因,并针对以上问题提出了基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火电磁场逆问题优化新算法,充分利用了自适应模拟退火算法中丢失的已搜索过点的信息,动态地建立和改进待求问题的数值模型,指导最优解的搜索过程,大大减少了求解电磁场正问题的求解次数,缩短了搜索到最优解的时间,通过仿真实验以及实际应用的对比,效果显著,提高了电磁场优化设计的实际应用能力。
关键词
最小二乘支持向量机
自适应模拟退火算法
电磁场逆问题
全局优化
Keywords
least squares support vector machines
,
adaptive simulated annealing algorithm
,
electromagnetic inverse problem
,
global optimization
分类号
TM154.4 [电气工程—电工理论与新技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于最小二乘支持向量机和自适应模拟退火算法的电磁场逆问题全局优化方法
杨庆新
安金龙
马振平
侯立坤
陈堂功
陈海燕
《电工技术学报》
EI
CSCD
北大核心
2008
3
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