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Enhanced Wolf Pack Algorithm (EWPA) and Dense-kUNet Segmentation for Arterial Calcifications in Mammograms
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作者 Afnan M.Alhassan 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第2期2207-2223,共17页
Breast Arterial Calcification(BAC)is a mammographic decision dissimilar to cancer and commonly observed in elderly women.Thus identifying BAC could provide an expense,and be inaccurate.Recently Deep Learning(DL)method... Breast Arterial Calcification(BAC)is a mammographic decision dissimilar to cancer and commonly observed in elderly women.Thus identifying BAC could provide an expense,and be inaccurate.Recently Deep Learning(DL)methods have been introduced for automatic BAC detection and quantification with increased accuracy.Previously,classification with deep learning had reached higher efficiency,but designing the structure of DL proved to be an extremely challenging task due to overfitting models.It also is not able to capture the patterns and irregularities presented in the images.To solve the overfitting problem,an optimal feature set has been formed by Enhanced Wolf Pack Algorithm(EWPA),and their irregularities are identified by Dense-kUNet segmentation.In this paper,Dense-kUNet for segmentation and optimal feature has been introduced for classification(severe,mild,light)that integrates DenseUNet and kU-Net.Longer bound links exist among adjacent modules,allowing relatively rough data to be sent to the following component and assisting the system in finding higher qualities.The major contribution of the work is to design the best features selected by Enhanced Wolf Pack Algorithm(EWPA),and Modified Support Vector Machine(MSVM)based learning for classification.k-Dense-UNet is introduced which combines the procedure of Dense-UNet and kU-Net for image segmentation.Longer bound associations occur among nearby sections,allowing relatively granular data to be sent to the next subsystem and benefiting the system in recognizing smaller characteristics.The proposed techniques and the performance are tested using several types of analysis techniques 826 filled digitized mammography.The proposed method achieved the highest precision,recall,F-measure,and accuracy of 84.4333%,84.5333%,84.4833%,and 86.8667%when compared to other methods on the Digital Database for Screening Mammography(DDSM). 展开更多
关键词 Breast arterial calcification cardiovascular disease semantic segmentation transfer learning enhanced wolf pack algorithm and modified support vector machine
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GNSS spoofing detection based on uncultivated wolf pack algorithm 被引量:3
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作者 孙闽红 邵章义 +1 位作者 包建荣 余旭涛 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2017年第1期1-4,共4页
In order to solve the problem that the global navigation satellite system(GNSS) receivers can hardly detect the GNSS spoofing when they are deceived by a spoofer,a model-based approach for the identification of the ... In order to solve the problem that the global navigation satellite system(GNSS) receivers can hardly detect the GNSS spoofing when they are deceived by a spoofer,a model-based approach for the identification of the GNSS spoofing is proposed.First,a Hammerstein model is applied to model the spoofer/GNSS transmitter and the wireless channel.Then,a novel method based on the uncultivated wolf pack algorithm(UWPA) is proposed to estimate the model parameters.Taking the estimated model parameters as a feature vector,the identification of the spoofing is realized by comparing the Euclidean distance between the feature vectors.Simulations verify the effectiveness and the robustness of the proposed method.The results show that,compared with the other identification algorithms,such as least square(LS),the iterative method and the bat-inspired algorithm(BA),although the UWPA has a little more time-eomplexity than the LS and the BA algorithm,it has better estimation precision of the model parameters and higher identification rate of the GNSS spoofing,even for relative low signal-to-noise ratios. 展开更多
关键词 global navigation satellite system(GNSS) spoofing detection system identification uncultivated wolf pack algorithm
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Array Antenna Pattern Synthesis Based on Selective Levy Flight Culture Wolf Pack Algorithm 被引量:1
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作者 Ting Wang Hailin Tang +2 位作者 Yuebao Yu Bin Zheng Huijuan Liu 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 EI CAS 2020年第5期68-80,共13页
Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural ... Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural Wolf Pack Algorithm(LCWPA)was designed on the basis of the Cultural Wolf Pack Algorithm(CWPA),which obeys the selective Levy flight.Because of the good overall management ability provided by the cultural algorithm in optimization process and the characteristics of excellent population diversity brought by Levy flight,the search efficiency of the new algorithm was greatly improved.When the algorithm was applied in the pattern synthesis of array antenna,the simulation results showed its high performance with multi⁃null and low side⁃lobe restrictions.In addition,the algorithm was superior to the Quantum Particle Swarm Optimization(QPSO),Particle Swarm Optimization(PSO),and Genetic Algorithm(GA)in optimization accuracy and operation speed,and is of very good generalization. 展开更多
关键词 array antenna pattern synthesis Levy flight wolf pack algorithm
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WPA-CSFTC模型在点云滤波中的应用
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作者 陈能辉 《北京测绘》 2024年第8期1134-1140,共7页
为了提升经典布料模拟滤波(CSF)算法的点云滤波精度、自适应性以及稳定性,本文提出了一种基于狼群算法(WPA)与地形认知的CSF算法。该改进滤波算法实现点云滤波的思路为:首先,将构建的地形认知模型扩展为粗精度数字高程模型(R-DEM);其次... 为了提升经典布料模拟滤波(CSF)算法的点云滤波精度、自适应性以及稳定性,本文提出了一种基于狼群算法(WPA)与地形认知的CSF算法。该改进滤波算法实现点云滤波的思路为:首先,将构建的地形认知模型扩展为粗精度数字高程模型(R-DEM);其次,通过点云地形归一化处理,将地形趋势与地形细节分离;最后,将经WPA优化后的CSF算法用于点云滤波中。使用某实测机载激光点云数据进行实验,并使用误差评判标准与Kappa系数对滤波结果进行精度评价。结果表明,WPA-CSFTC模型的点云滤波总误差较经典CSF算法与CSFTC算法分别降低了6.13%、9.67%,Kappa系数较经典CSF算法与CSFTC算法分别提升了23.60%、10.36%,对于点云分类效果更优,具有较高的点云滤波稳定性与自适应性。 展开更多
关键词 点云滤波 狼群算法(wpa) 布料模拟滤波(CSF) 地形认知模型
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基于WPA-Prophet模型的区域用电量预测
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作者 谭曾盛 王志兵 《现代信息科技》 2024年第6期132-135,共4页
为了获得精度更高的用电量预测模型,采用狼群算法对Prophet模型的关键参数进行寻优,构建基于WPA优化Prophet的用电量预测模型。实验数据为澳大利亚维多利亚州2015—2019年五年的日用电量,使用前四年作为测试集,最后一年验证预测结果的... 为了获得精度更高的用电量预测模型,采用狼群算法对Prophet模型的关键参数进行寻优,构建基于WPA优化Prophet的用电量预测模型。实验数据为澳大利亚维多利亚州2015—2019年五年的日用电量,使用前四年作为测试集,最后一年验证预测结果的准确性,预测结果的评价指标采用均方根误差和平均绝对百分比误差。实验结果表明,通过WPA优化后的Prophet模型预测精度得到了有效提升,为提升区域用电量预测精度提供了参考。 展开更多
关键词 Prophet模型 狼群算法 用电量预测 时间序列
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An Improved Binary Wolf Pack Algorithm Based on Adaptive Step Length and Improved Update Strategy for 0-1 Knapsack Problems
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作者 Liting Guo Sanyang Liu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 2017年第2期105-106,共2页
Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed... Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed by adopting adaptive step length and improved update strategy of wolf pack. AIBWPA is applied to 10 classic 0-1 knapsack problems and compared with BWPA, DPSO, which proves that AIBWPA has higher optimization accuracy and better computational robustness. AIBWPA makes the parameters simple, protects the population diversity and enhances the global convergence. 展开更多
关键词 BINARY wolf pack algorithm 0-1 knapsack problem ADAPTIVE step length Update strategy
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基于多目标狼群算法的机场行李导入系统仿真优化研究 被引量:1
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作者 陶翼飞 丁小鹏 +3 位作者 罗俊斌 付潇 吴佳兴 李宜榕 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第7期1655-1669,共15页
针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求... 针对民航机场行李导入系统运行过程中旅客行李注入等待时间长、系统能耗高等问题,综合考虑虚拟视窗控制方式、收集带式输送机运行速度、虚拟视窗长度及同时开放值机柜台数量等关键控制参数对机场行李导入系统运行效率的影响,提出一种求解该问题的仿真优化框架。通过分析机场行李导入系统实际运行工况,建立参数化仿真优化模型。以最小化旅客行李注入平均等待时间和系统能耗为优化目标,结合系统设计和运行过程中的实际约束条件,建立该问题的数学模型,并设计了一种多目标自适应并行狼群算法进行求解。该算法针对所提问题特性及经典狼群算法易陷入局部最优和收敛速度慢等不足,提出一种混合整实数单链编码方式,融合反向学习策略生成初始种群,引入自适应游走概率机制和智能行为并行机制,采用局部和全局自适应邻域搜索及启发式保优策略实现狼群算法智能行为搜索,使用Pareto非支配排序进行寻优迭代并获得最优解集。以国内某大型国际航空枢纽机场行李导入系统为例设计不同规模多种算法对比实验,验证了所提方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 机场行李导入系统 关键控制参数 仿真优化 多目标自适应并行狼群算法 Pareto非支配排序
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基于改进Canny算法的皮革铺展图像边缘检测研究
8
作者 马海国 《中国皮革》 CAS 2024年第8期52-58,共7页
为提高皮革抓取铺展过程的准确性,提出一种基于改进Canny算法的皮革铺展图像边缘检测方法。该方法首先在皮革铺展图像分割中采用二维Otsu算法,并引入狼群算法对二维Otsu算法阈值进行优化,以改进传统的Canny边缘检测阈值由人为设定的问题... 为提高皮革抓取铺展过程的准确性,提出一种基于改进Canny算法的皮革铺展图像边缘检测方法。该方法首先在皮革铺展图像分割中采用二维Otsu算法,并引入狼群算法对二维Otsu算法阈值进行优化,以改进传统的Canny边缘检测阈值由人为设定的问题;利用改进后的Canny算法对皮革铺展图像进行边缘检测,从而为后续的皮革抓取铺展奠定基础。结果表明,引入狼群算法优化后的二维Otsu算法,其迭代次数与运行时间都相较于原始Otsu算法有了大幅降低,结构一致性指数提高了0.024,具有更好的图像处理效果;使用改进的Canny算法,相较于原始Canny算法以及Robert、Prewitts等常用边缘检测算法,不仅实现了阈值的自适应设置,得到的皮革边缘线条也更完整清晰,具有更好的抗噪性。将改进Canny算法用于皮革双机械臂抓取铺展,机械臂可准确检测皮革铺展图像的边缘。由此得出,本方法可为后续的铺展抓取奠定基础,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 皮革铺展 边缘检测 OTSU算法 狼群算法 视觉识别
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变负载直驱力矩电机位置误差预测模型研究 被引量:1
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作者 徐祐民 陈秀梅 +1 位作者 彭宝营 王鹏家 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第1期69-71,83,共4页
为提高直驱力矩电机在变外载荷工况下的位置精度,使用基于狼群算法(WPA)优化支持向量回归(SVR)神经网络,建立直驱力矩电机位置误差预测模型。搭建试验台,将磁粉制动器与力矩电机用联轴器连接,利用磁粉制动器对直驱力矩电机施加变化外载... 为提高直驱力矩电机在变外载荷工况下的位置精度,使用基于狼群算法(WPA)优化支持向量回归(SVR)神经网络,建立直驱力矩电机位置误差预测模型。搭建试验台,将磁粉制动器与力矩电机用联轴器连接,利用磁粉制动器对直驱力矩电机施加变化外载荷。以可变外载荷数据和直驱力矩电机运行时电流数据作为输入,以直驱力矩电机位置误差作为输出。实验结果表明:所建立的WPA—SVR预测模型精度高于SVR预测模型,能够有效预测直驱力矩电机变负载下位置误差。 展开更多
关键词 变负载 位置误差 直驱力矩电机 狼群算法 支持向量回归
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基于改进狼群算法的无人机协同任务规划
10
作者 彭泫滈 张娟 +1 位作者 李辉 胡术 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期69-79,共11页
多无人机在现代化作战中的运用日渐增多,无人机任务规划在无人机智能作战中至关重要。针对子系统能力约束下的无人机任务分配问题,提出一种Levy Flight(LF)优化下基于拍卖机制的混沌反向学习狼群优化算法CRL-AMIWPA。首先,定义无人机能... 多无人机在现代化作战中的运用日渐增多,无人机任务规划在无人机智能作战中至关重要。针对子系统能力约束下的无人机任务分配问题,提出一种Levy Flight(LF)优化下基于拍卖机制的混沌反向学习狼群优化算法CRL-AMIWPA。首先,定义无人机能力矩阵和任务场景,对无人机异构性、任务执行能力、执行任务能力最低需求建立同一矩阵描述,根据距离油耗和最迟任务完成时间的加权和建立目标函数,建立子系统约束下的任务分配模型;然后,设计狼群个体编码,每个编码方案包含一种任务分配策略,针对未达到任务需求最低能力的解,采用基于合同网的拍卖策略予以修正。另外,在狼群初始化阶段,采用Tent混沌算子和反向学习策略,将狼群个体均匀地分布在解空间中,以提高初始种群的多样性,最后,利用LF策略优化寻优过程,提高跳出局部最优解的能力。仿真实验结果表明,所提算法能有效解决在子系统约束场景下无人机任务分配问题,相比其他群智能算法和狼群算法,具有更优的寻优性和收敛速度。 展开更多
关键词 狼群算法 任务分配 混沌优化 变步长优化 群智能算法
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改进分布估计算法的AUV全局路径规划
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作者 许赫威 戴晓强 +2 位作者 王莹 杨淦华 黄鑫 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期47-50,共4页
为解决基于固定宽度直方图(FWH)的分布估计算法在解决自主水下机器人(AUV)路径规划问题时易陷入局部最优的问题,提出一种个体更新方法融合策略。将狼群优化算法(WPA)中的部分个体更新方法,以及三次样条函数融合到算法当中,增加算法个体... 为解决基于固定宽度直方图(FWH)的分布估计算法在解决自主水下机器人(AUV)路径规划问题时易陷入局部最优的问题,提出一种个体更新方法融合策略。将狼群优化算法(WPA)中的部分个体更新方法,以及三次样条函数融合到算法当中,增加算法个体更新方法的多样性。提高AUV路径规划的精度,增加收敛速度。在水下数字高程模型环境中,对原始算法以及改进后的算法进行性能评估。仿真结果验证了算法改进的可行性和有效性。 展开更多
关键词 分布估计算法 狼群优化算法 三次样条插值曲线 路径规划 水下数字高程模型
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基于优化领先狼群算法的微震源定位研究 被引量:1
12
作者 李晓燕 张明伟 +2 位作者 宋雷 庞迎春 张结如 《矿业科学学报》 CSCD 北大核心 2024年第2期233-242,共10页
为分析不同启发式方法对求解微震源定位精度问题的影响,提出一种优化领先狼群算法。该算法在领先狼群算法的基础上,调整搜索步长和围攻步长两个参数,提高了在搜索过程中跳出局部最优解的能力。通过理论模型反演和工程数据分析,验证了优... 为分析不同启发式方法对求解微震源定位精度问题的影响,提出一种优化领先狼群算法。该算法在领先狼群算法的基础上,调整搜索步长和围攻步长两个参数,提高了在搜索过程中跳出局部最优解的能力。通过理论模型反演和工程数据分析,验证了优化领先狼群算法的有效性。与常用的粒子群算法和模拟退火算法两种启发式算法相比,优化领先狼群算法收敛更快,精度更高,受P波波速误差影响更小。该算法为智能启发式算法应用于微震源定位提供了新思路。 展开更多
关键词 微震源定位 微震检测 领先狼群算法 粒子群算法 模拟退火算法
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基于改进狼群算法优化LSTM网络的舆情演化预测 被引量:1
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作者 李若晨 肖人彬 《复杂系统与复杂性科学》 CAS CSCD 北大核心 2024年第1期1-11,共11页
为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸... 为提高预测舆情演化趋势的能力,提出了一种基于改进狼群算法(IWPA)优化长短期记忆(LSTM)神经网络的舆情演化预测模型。采用Halton Sequence进行初始化,提高种群多样性;设计步长因子进行高斯-正弦扰动变换,提高狼群探索开发能力;结合鲸鱼优化算法中的螺旋改进围攻机制,增强狼群的局部搜索能力;引入记忆力机制,使用双向记忆种群增加狼群协同合作能力,将改进后的狼群算法应用到LSTM神经网络的超参数预测。采用“新冠疫情”和“食品安全”等关键词作为实例,证明了IWPA-LSTM神经网络舆情演化预测模型具有良好的准确性和普适性,适用于多种舆情演化的预测。 展开更多
关键词 舆情演化预测 狼群算法 LSTM神经网络 Halton Sequence 正弦扰动 鲸鱼螺旋围攻机制 记忆力机制
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精英引导和信息交互的多目标狼群算法
14
作者 陈福军 吴润秀 +2 位作者 肖人彬 王晖 赵嘉 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2024年第8期2404-2411,共8页
鉴于狼群算法在单目标优化问题上的优越表现,结合狼群的生物习性将其运用到多目标优化问题上,提出一种精英引导和信息交互的多目标狼群算法(MOWPA-EGII)。首先,提出精英引导策略,利用外部档案中的精英狼和当前子种群的头狼共同引导种群... 鉴于狼群算法在单目标优化问题上的优越表现,结合狼群的生物习性将其运用到多目标优化问题上,提出一种精英引导和信息交互的多目标狼群算法(MOWPA-EGII)。首先,提出精英引导策略,利用外部档案中的精英狼和当前子种群的头狼共同引导种群移动,让人工狼均匀地分布在整个搜索空间,增强算法的全局搜索能力;其次,设计信息交互机制,模拟狼群捕猎过程中的信息传递,具有不同优势的个体可以相互传递信息,保证狼群的捕猎效率,提高算法勘探Pareto最优解的能力;最后,加入变异算子,扰动人工狼的移动方向,让算法跳出局部最优,增强算法的局部搜索能力。为了验证MOWPA-EGII的有效性,将其与5种经典算法和10种新近算法进行比较,结果表明MOWPA-EGII拥有良好的收敛性和多样性,证明了所提算法具有较好的优化性能。 展开更多
关键词 狼群算法 多目标优化 精英引导 信息交互 变异算子
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基于改进离散狼群算法的火力分配
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作者 杨聿壬 郭江宇 +1 位作者 靳文兵 赵慧武 《火力与指挥控制》 CSCD 北大核心 2024年第5期67-73,共7页
随着无人机和智能弹药协同的兴起,进行高效的火力分配成为研究重点。传统的数学模型过于单一,不满足空对地合理分配需求;目前常用的元启发算法迭代较慢且容易陷入局部最优解。为了解决火力分配问题,提出了一种新的数学模型和改进离散狼... 随着无人机和智能弹药协同的兴起,进行高效的火力分配成为研究重点。传统的数学模型过于单一,不满足空对地合理分配需求;目前常用的元启发算法迭代较慢且容易陷入局部最优解。为了解决火力分配问题,提出了一种新的数学模型和改进离散狼群算法。模型兼顾摧毁目标价值最大化、己方损耗最小化、弹药协同打击;引入莱维飞行策略、汉明距离和编码段替换改进狼群算法中的智能行为。通过对比仿真,验证了新算法的高效性和可行性。 展开更多
关键词 火力分配 离散狼群算法 莱维飞行 汉明距离 组合优化模型
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基于K-均值与WPA-RBF神经网络模拟电路故障诊断 被引量:8
16
作者 颜学龙 丁鹏 马峻 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2704-2706,2710,共4页
针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新方法。该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理,以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值。首先用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换... 针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新方法。该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理,以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值。首先用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最后得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,用K-均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。最终通过两个电路的诊断实例来论述该方法的具体实现过程,验证了用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 RBF神经网络 小波分解 狼群算法 K-均值
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基于WPA-BP算法的变压器故障诊断研究 被引量:5
17
作者 陈铁 张欣 +1 位作者 汪长林 邹祖冰 《变压器》 北大核心 2018年第11期24-27,共4页
本文中作者提出了变压器故障诊断的狼群算法优化BP神经网络(WPA-BP)算法,带入实际数据进行仿真验证,并将诊断结果与遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的诊断结果进行了对比。
关键词 变压器 故障诊断 狼群算法
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基于WPA-SFLA算法的瓦斯突出预测方法 被引量:2
18
作者 朱军 史勃 +2 位作者 张环宇 荣胜波 黄益泽 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2018年第3期653-659,共7页
针对煤矿工作面瓦斯突出系统的非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了狼群-蛙跳算法与Elman神经网络结合的耦合方法用于煤与瓦斯突出的非线性映射.依据预测残差方差比检验策略确定动态训练样本集,可实时的对Elman网络权值、阈值寻优,... 针对煤矿工作面瓦斯突出系统的非线性、复杂性、不确定性等特点,提出了狼群-蛙跳算法与Elman神经网络结合的耦合方法用于煤与瓦斯突出的非线性映射.依据预测残差方差比检验策略确定动态训练样本集,可实时的对Elman网络权值、阈值寻优,建立了基于狼群-蛙跳最优估计的瓦斯突出预测模型,并结合矿井监测数据进行实例分析.试验结果表明:采用动态的训练样本和网络结构建立的狼群-蛙跳与ENN模型跟踪能力好,收敛速度快,有效地实现了瓦斯突出危险性预测. 展开更多
关键词 瓦斯突出 预测模型 非线性 残差方差比策略 狼群-蛙跳算法
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复杂环境下异构无人机集群协同目标搜索方法
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作者 马婷钰 江驹 +1 位作者 张哲 向星宇 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2024年第6期1-7,共7页
为实现无人机集群高效且精准的多目标搜索,考虑集群成员中探测范围广的高空无人机和机动能力较强的低空无人机,提出了一种新颖的异构无人机集群协同目标搜索方法,根据不同无人机的特性快速实现区域搜索以及多目标的精准搜索。高空无人... 为实现无人机集群高效且精准的多目标搜索,考虑集群成员中探测范围广的高空无人机和机动能力较强的低空无人机,提出了一种新颖的异构无人机集群协同目标搜索方法,根据不同无人机的特性快速实现区域搜索以及多目标的精准搜索。高空无人机采用基于数字信息素的区域搜索算法确定目标存在区域,在较短时间内实现区域覆盖。低空无人机在其指引下前往目标区域,并根据目标信号强度采用改进狼群算法实现对目标的精准搜索。对于传统狼群算法信息共享不足、步长固定和易陷入局部最优的问题,采用粒子群算法、自适应参数调整和差分进化方法进行改进,提高了算法的全局寻优能力和收敛速度。仿真实验证明了所提出的模型与方法在复杂环境下目标搜索任务中的有效性和优越性。 展开更多
关键词 异构无人机集群 高低空协同 多目标搜索 数字信息素 改进狼群算法
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基于WPA优化神经网络的扼流适配变压器故障诊断研究 被引量:5
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作者 郑云水 李程 《铁道科学与工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期1067-1073,共7页
针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的... 针对传统铁路扼流适配变压器故障诊断模型结构复杂和精度不高的问题,运用狼群算法(WPA)、粗糙集(RS)理论和神经网络(NN)相融合的方法对其进行故障诊断研究。用粗糙集理论对故障样本数据进行约简处理,减少样本数据的监测及关键特征量的输入个数;利用约简后的数据对神经网络训练。利用狼群算法优化BP神经网络参数,提出WPA-BPNN故障诊断模型,以侯马电务段扼流适配变压器故障数据为例进行验证。研究结果表明:WPA-BPNN故障诊断模型相比传统方法,简化了网络结构,缩短了训练所需时间,提高了故障诊断精度,保证了列车行车安全及线路的高效运行。 展开更多
关键词 扼流适配变压器 故障诊断 粗糙集 狼群算法 神经网络
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