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Coordinated Controller Tuning of a Boiler Turbine Unit with New Binary Particle Swarm Optimization Algorithm 被引量:1
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作者 Muhammad Ilyas Menhas Ling Wang +1 位作者 Min-Rui Fei Cheng-Xi Ma 《International Journal of Automation and computing》 EI 2011年第2期185-192,共8页
Coordinated controller tuning of the boiler turbine unit is a challenging task due to the nonlinear and coupling characteristics of the system.In this paper,a new variant of binary particle swarm optimization (PSO) ... Coordinated controller tuning of the boiler turbine unit is a challenging task due to the nonlinear and coupling characteristics of the system.In this paper,a new variant of binary particle swarm optimization (PSO) algorithm,called probability based binary PSO (PBPSO),is presented to tune the parameters of a coordinated controller.The simulation results show that PBPSO can effectively optimize the control parameters and achieves better control performance than those based on standard discrete binary PSO,modified binary PSO,and standard continuous PSO. 展开更多
关键词 Coordinated control boiler turbine unit particle swarm optimization (PSO) probability based binary particle swarm optimization (Pbpso controller tuning.
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SECURE STEGANOGRAPHY BASED ON BINARY PARTICLE SWARM OPTIMIZATION 被引量:2
2
作者 Guo Yanqing Kong Xiangwei You Xingang 《Journal of Electronics(China)》 2009年第2期285-288,共4页
The objective of steganography is to hide message securely in cover objects for secret communication.How to design a secure steganographic algorithm is still major challenge in this re-search field.In this letter,deve... The objective of steganography is to hide message securely in cover objects for secret communication.How to design a secure steganographic algorithm is still major challenge in this re-search field.In this letter,developing secure steganography is formulated as solving a constrained IP(Integer Programming) problem,which takes the relative entropy of cover and stego distributions as the objective function.Furthermore,a novel method is introduced based on BPSO(Binary Particle Swarm Optimization) for achieving the optimal solution of this programming problem.Experimental results show that the proposed method can achieve excellent performance on preserving neighboring co-occurrence features for JPEG steganography. 展开更多
关键词 Secure steganography Integer Programming(IP) binary particle swarm optimizationbpso
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基于GA-BPSO算法的MEC卸载决策
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作者 王泽 郭荣佐 《计算机工程与设计》 北大核心 2023年第7期2054-2061,共8页
针对移动智能设备(SMD)的算力、内存和能量等无法满足计算密集型需求的问题,提出一种应用任务卸载到高性能边缘服务器的计算卸载。根据任务计算、传输等情况下的能耗和时延,构建出卸载决策系统模型;根据SMD和边缘服务器的计算能力等情况... 针对移动智能设备(SMD)的算力、内存和能量等无法满足计算密集型需求的问题,提出一种应用任务卸载到高性能边缘服务器的计算卸载。根据任务计算、传输等情况下的能耗和时延,构建出卸载决策系统模型;根据SMD和边缘服务器的计算能力等情况,降低SMD能耗为目标,将任务卸载决策问题描述为一个非线性约束优化问题;为对约束优化问题求解提出GA-BPSO算法,算法中将静态学习因子改为动态学习因子,将最优个体引入交叉操作中,扩大算法在解空间中的探索能力。通过实验验证GA-BPSO算法能在较短时间内收敛,实现了SMD较低的能量消耗。 展开更多
关键词 移动边缘计算 计算卸载 卸载决策 移动智能设备 遗传算法 二进制粒子群算法 GA-bpso算法
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降低FBMC-OQAM系统中PAPR的GA-IBPSO算法
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作者 朱海云 马天鸣 +1 位作者 江潇潇 王春媛 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2023年第5期1069-1074,共6页
针对目前采用偏移正交幅度调制方式下的滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier Offset Quadrature Amplitude Modulation, FBMC-OQAM)技术具有峰均比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)较高的缺点,设计了一种改进的离散二进制粒... 针对目前采用偏移正交幅度调制方式下的滤波器组多载波(Filter Bank Multi-Carrier Offset Quadrature Amplitude Modulation, FBMC-OQAM)技术具有峰均比(Peak-to-Average Power Ratio, PAPR)较高的缺点,设计了一种改进的离散二进制粒子群优化的遗传算法(Genetic Algorithm-Improved Binary Particle Swarm Optimization, GA-IBPSO).它选用带外衰减性能更好的原型滤波器代替原有的PHYDAYS来提高抑制效果,同时采用双层部分传输序列(Bilayer Partial Transfer Sequence, BPTS)的思想将临时存储的单层相位因子搜索结构转换成双层结构以扩大搜索范围,并融入遗传算法(Genetic Algorithm, GA)中的交叉、变异操作来进一步降低所得到的次优相位因子序列的计算复杂度.通过理论分析和仿真实验发现,相对于BPSO算法,GA-IBPSO算法通过计算量的略微增加获得了更好的PAPR抑制性能. 展开更多
关键词 滤波器组多载波 偏移正交调幅调制 峰均比 部分传输序列 粒子群优化算法
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基于改进二进制粒子群算法优化DBN的轴承故障诊断 被引量:1
5
作者 陈剑 黄志 +2 位作者 徐庭亮 孙太华 李雪原 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2024年第1期168-173,共6页
针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN... 针对滚动轴承故障振动信号非平稳性的特点,对二进制粒子群优化算法(binary particles swarm optimization,BPSO)和深度信念网络(deep belief network,DBN)进行研究,提出一种基于局部均值分解(local mean decomposition,LMD)和IBPSO-DBN的轴承故障诊断方法。提出用加权惯性权重改进BPSO迭代过程中的固定权重,再用改进BPSO优化DBN的隐含层神经元个数和学习率。该方法先对信号进行LMD,提取出各PF分量的散布熵和时域指标,并构建特征矩阵,然后把特征矩阵输入改进BPSO-DBN模型中训练,实现滚动轴承故障诊断和分类。采用试验轴承数据做验证并与其他诊断方法对比,结果表明,基于LMD和BPSO-DBN的滚动轴承故障诊断方法具有较好的故障识别率。 展开更多
关键词 局部均值分解 二进制粒子群优化算法 深度置信网络 滚动轴承故障诊断
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基于相量测量单元优化配置的配电网谐波状态估计研究 被引量:1
6
作者 韩茂岳 尹忠东 +2 位作者 沈子伦 付瑜 汪泽州 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第8期3243-3250,共8页
随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较... 随着大量电力电子设备的接入,配电网谐波问题愈发严重。谐波状态估计的准确性直接影响到后续的谐波治理效果。相量测量单元(phasor measurement unit,PMU)可以实时测量节点电压与支路电流,可借助其实现谐波状态估计。然而目前PMU价格较高,如何进行合理的优化配置保证全网谐波状态可观,同时提高谐波状态估计的准确性,是亟待解决的问题。首先构建以PMU经济配置和谐波状态估计精度最高为目标的PMU优化配置模型,并提出一种改进二进制粒子群-遗传混合算法用于求解。随后在实时仿真器中搭建IEEE14节点模型,选用均值插补法以及Vondrak滤波法进行数据处理并分析了优化所得多种PMU配置场景对谐波状态估计的影响。结果表明:所提算法从减少投资成本及降低谐波状态估计误差角度考虑,能够给出合理的PMU配置方案,有助于支撑工程决策。 展开更多
关键词 谐波可观性 相量测量单元(PMU)优化配置 二进制粒子群-遗传(bpso-GA)混合算法 谐波状态估计
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高光谱结合离散二进制粒子群算法对久保桃可溶性固形物含量的检测
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作者 张立秀 张淑娟 +3 位作者 孙海霞 薛建新 景建平 崔添俞 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期656-662,共7页
可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具... 可溶性固形物(SSC)是评价久保桃内部品质的重要指标。传统的SSC检测有损、费时、费力;快速、无损检测久保桃的SSC含量对于其品质分级有着重要意义。离散二进制粒子群算法(BPSO)是在标准粒子群算法(PSO)的基础上,更新速度公式得到的,具有精度高,收敛快的特点,多用于离散空间的优化问题。基于高光谱技术结合BPSO算法及BPSO的组合特征波长选择算法对久保桃的SSC含量预测进行研究。首先采集198个久保桃样本的高光谱信息,获取久保桃900~1700nm范围内的光谱信息,计算感兴趣区域的平均光谱作为有效光谱数据,同时测量久保桃的SSC值。采用K-S(Kennard-Stone)算法将样本划分为校正集(147个)和预测集(51个)。使用BPSO特征波长选择算法对久保桃的原始光谱数据进行特征波长提取,并与竞争性自适应重加权算法(CARS)、连续投影法(SPA)、无信息变量选择法(UVE)等特征波长选择算法比较。同时为了避免单一算法建模中的不稳定问题,提出了基于BPSO的一次组合(BPS0+CARS、BPSO+SPA、BPSO+UVE)和二次组合[(BPSO+CARS)-SPA]、[(BPSO+SPA)-SPA]、[(BPSO+UVE)-SPA]特征波长提取方法。基于上述10种特征波长提取方法分别建立支持向量机(LS-SVM)模型和遗传算法(GA)优化的支持向量机模型(GA-SVM)模型。结果表明,基于BPSO算法提取特征波长建立的模型预测性能均高于其他单一特征波长方法,建立的两种模型预测集决定系数R_(p)^(2)均达到0.97以上;基于BPSO的组合算法中,二次组合(BPSO+SPA)-SPA算法建立的LS-SVM在特征波长数量较少的情况下对久保桃SSC含量预测性能最高,校正集和预测集决定系数R_(c)^(2)为0.982,R_(p)^(2)为0.955,均方根误差RMSEC为0.108,RMSEP为0.139。该模型预测性能略低于BPSO算法,但其仅用了22个特征波长进行建模,极大地简化了模型。说明(BPSO+SPA)-SPA是一种有效的特征波长提取方法,为水果SSC含量的无损检测提供了新的检测方法。 展开更多
关键词 高光谱 离散二进制算法 特征光谱变量 久保桃 可溶性固形物
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基于BPSO-SVM的网络入侵特征选择和检测 被引量:20
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作者 高海华 杨辉华 王行愚 《计算机工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第8期37-39,共3页
采用改进的二进制粒子群优化进行入侵特征子集选择,粒子群中每个粒子代表一个选择的特征子集,结合支持向量机使用该特征子集所对应的数据集进行分类,正确分类结果作为该粒子的适应度,通过粒子群优化实现最优入侵特征选择。改进的BPSO方... 采用改进的二进制粒子群优化进行入侵特征子集选择,粒子群中每个粒子代表一个选择的特征子集,结合支持向量机使用该特征子集所对应的数据集进行分类,正确分类结果作为该粒子的适应度,通过粒子群优化实现最优入侵特征选择。改进的BPSO方法中通过引入粒子群依概率整体变异来避免陷入局部最优,同时采用粒子禁忌搜索列表来扩大粒子搜索范围和避免重复计算;SVM中采用基于粒度的网格搜索来获得最优核参数。最后用KDD 99标准数据集进行实验研究,结果表明该方法能获得满意的检测效果。 展开更多
关键词 二进制粒子群优化 支持向量机 异常检测 特征选择
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基于BPSO的web服务推荐策略 被引量:5
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作者 蔡华利 刘鲁 +1 位作者 樊坤 王理 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS 北大核心 2010年第1期49-55,共7页
为解决web服务的优化选择,提出一种基于离散二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)的web服务推荐策略.用数学方法阐述基于服务质量(quality of service,QoS)的业务组合,将业务单元组合转换到服务组合,给出不同服... 为解决web服务的优化选择,提出一种基于离散二进制粒子群算法(binary particle swarm optimization,BPSO)的web服务推荐策略.用数学方法阐述基于服务质量(quality of service,QoS)的业务组合,将业务单元组合转换到服务组合,给出不同服务组合模式下的QoS属性值计算公式,提出web服务集和嵌套概念,对具有嵌套模式的服务组合进行逐一遍历.将基于QoS的web服务组合优化问题看成是多目标优化决策问题,提出基于BPSO的web服务组合优化数学模型,利用目标加权法简化多目标决策问题.对BPSO进行改进,构建了基于BPSO的web服务推荐仿真系统,仿真表明,该方法高效可行. 展开更多
关键词 计算机应用 离散二进制粒子群优化 WEB服务 QOS属性 多目标优化
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基于BPSO的棉花异性纤维目标特征快速选择方法 被引量:5
10
作者 王金星 李恒斌 +3 位作者 王蕊 刘双喜 曹维时 闫银发 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第2期188-191,共4页
针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法。使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验... 针对现有棉花异性纤维目标特征选择方法迭代次数多、速度慢等问题,提出了一种基于改进粒子群优化算法的棉花异性纤维目标特征快速选择方法。使用离散型粒子群优化算法作为特征选择算法,利用支持向量机算法作为分类器对最优特征集进行验证。实验结果表明,在分类准确率与蚁群算法相当的情况下,能减少26%的运行时间。 展开更多
关键词 棉花 异性纤维 支持向量机 离散型粒子群优化算法 特征选择
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基于BPSO的四种生理信号的情感状态识别 被引量:8
11
作者 杨瑞请 刘光远 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2008年第3期137-138,154,共3页
通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四... 通过生理信号来识别人的情感状态越来越引起人们的关注。如何提取有效的生理信号特征进行情感状态的分类,是情感识别的关键。本文采用离散二进制粒子群优化算法(BPSO)进行特征选择,以提高情感状态分类的效果。通过四种生理信号来识别四种情感状态,用最近邻法进行分类,总体识别率达到85%。仿真实验结果表明,将BPSO方法用于生理信号的特征选择是可行的。 展开更多
关键词 生理信号 二进制粒子群算法 特征选择 情感识别
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基于BPSOGA的含风电机组的配电线路故障区段定位 被引量:31
12
作者 金涛 李鸿南 刘对 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期27-33,共7页
风电机组等分布式电源并入配电线路中,将导致传统的故障区段定位方法不再适用。对传统的开关函数和适应度函数进行改进,统一假定开关的正方向,提出基于粒子群优化算法和遗传算法的二进制混合算法。该算法采用双种群进化和信息交换的策略... 风电机组等分布式电源并入配电线路中,将导致传统的故障区段定位方法不再适用。对传统的开关函数和适应度函数进行改进,统一假定开关的正方向,提出基于粒子群优化算法和遗传算法的二进制混合算法。该算法采用双种群进化和信息交换的策略,在寻优搜索开始时产生2个子种群,双种群在进化过程中互不干扰,在每一代进化完成后相互共享信息,选择最优信息进行2个种群下一代的进化,直至得出最优解。仿真结果表明:所提方法对风电机组的并网数量和位置不作限制,适用于单一故障和多重故障的定位,并且具有一定的容错性。与单独的二进制粒子群优化算法和遗传算法对比,所提混合算法性能较高、收敛速度较快,能明显降低出现'未成熟收敛'的概率。 展开更多
关键词 粒子群优化算法 遗传算法 二进制混合算法 风电机组 配电线路 故障区段定位
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基于RF-GABPSO混合选择算法的黑土有机质含量估测研究 被引量:6
13
作者 马玥 姜琦刚 +1 位作者 孟治国 刘骅欣 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2018年第1期181-187,共7页
针对土壤有机质含量高光谱估测研究中变量维数过高与特征谱段筛选问题,提出了一种结合随机森林和自适应搜索算法的混合特征选择方法。首先依据随机森林变量重要性原理获取初始优化集,然后利用遗传二进制粒子群封装算法对初始优化集进一... 针对土壤有机质含量高光谱估测研究中变量维数过高与特征谱段筛选问题,提出了一种结合随机森林和自适应搜索算法的混合特征选择方法。首先依据随机森林变量重要性原理获取初始优化集,然后利用遗传二进制粒子群封装算法对初始优化集进一步自适应筛选。对于土壤有机质含量估测建模问题,选择稳健性强且能有效处理高维变量的随机森林算法。以典型黑土区采集的土壤样品为研究对象,将ASD光谱仪获取的可见光-近红外区间光谱数据和经化学分析得到的土壤有机质含量为数据源,对原始光谱进行光谱变换和重采样处理后,采用随机森林-遗传二进制粒子群混合选择方法提取特征光谱区间,构建有机质含量随机森林估测模型。与利用全光谱、随机森林方法筛选的光谱和自适应搜索算法筛选的光谱构建随机森林模型得到的预测精度进行比较。结果表明,利用随机森林-遗传二进制粒子群混合特征选择算法筛选的波谱变量参与随机森林建模,预测决定系数,均方根误差和相对分析误差分别为0.838,0.54%,2.534。该方案应用最少的变量个数获得最高的预测精度,能够较高效地估测黑土有机质含量,也能为其他类型土壤在有机质含量估测研究的变量筛选与建模问题上提供参考。 展开更多
关键词 高光谱 黑土有机质含量 遗传算法 二进制粒子群算法 随机森林
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基于GA-PSO混合优化SVM的机载EHA故障诊断
14
作者 覃刚 葛益波 +1 位作者 姚叶明 周清和 《液压与气动》 北大核心 2024年第5期168-180,共13页
针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Opti... 针对机载电静液作动器(Electro-Hydrostatic Actuator,EHA)的典型故障,详细分析了故障原理并在MATLAB/Simulink中搭建了仿真模型。为了高效准确识别故障类型,提出一种用遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)混合优化支持向量机(Support Vector Machine,SVM)的故障诊断算法。GA鲁棒性好且全局搜索能力强但收敛速度慢,PSO对样本规模不敏感且具有记忆功能但易陷入局部最优,故融合两种算法寻找SVM的最优参数。另外,为了解决传统SVM多分类方法“一对多”和“一对一”易出现不可分的问题,建立一种偏二叉树结构的SVM多分类模型。对于采集的原始数据高度重合的情况,引入时域特征统计量进一步提升模型的分类性能。实验结果表明,提出的混合优化算法寻优速度更快、所寻参数更佳,同时用该算法优化的SVM分类模型相比于其他5类常用的机器学习模型分类效果更好,故障识别正确率可达97.7%。 展开更多
关键词 机载EHA 遗传算法 粒子群算法 偏二叉树结构 多分类SVM
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BPSO优化朴素贝叶斯分类器的降水分级预报试验 被引量:3
15
作者 张群 席岩 +2 位作者 胡邦辉 王学忠 张惠君 《解放军理工大学学报(自然科学版)》 北大核心 2014年第4期386-392,共7页
为进一步研究朴素贝叶斯分类器在单站降水预报方面的应用效果,利用2008年至2011年6~9月份的T511数值预报产品和单站观测资料,采用2种不同适应度函数的二进制粒子群算法(简称BPSO)优化朴素贝叶斯分类器算法( BPSO-NB),对石家庄、太... 为进一步研究朴素贝叶斯分类器在单站降水预报方面的应用效果,利用2008年至2011年6~9月份的T511数值预报产品和单站观测资料,采用2种不同适应度函数的二进制粒子群算法(简称BPSO)优化朴素贝叶斯分类器算法( BPSO-NB),对石家庄、太原、林西3站13~24 h时段的晴雨和降水等级进行了预报试验。试报结果表明:BPSO-NB、BPSO-NB2模型3站平均晴雨预报准确率明显高于T511,均在85%以上,且BP-SO-NB2(87.1%)最优;2种模型小雨、中雨TS评分也高于T511,BPSO-NB1(0.403、0.167)最优。 BPSO-NB模型能有效降低T511空报次数。 展开更多
关键词 粒子群算法 二进制 朴素贝叶斯分类器 降水预报
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基于免疫BPSO算法与拓扑可观性的PMU最优配置 被引量:12
16
作者 彭春华 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第6期119-124,共6页
以电力系统状态完全可观测和相量测量单元PMU配置数目最小为优化目标,基于PMU的功能特点和电力网络的拓扑结构信息,形成快速且通用的电网拓扑可观测性判别方法,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对目标函数... 以电力系统状态完全可观测和相量测量单元PMU配置数目最小为优化目标,基于PMU的功能特点和电力网络的拓扑结构信息,形成快速且通用的电网拓扑可观测性判别方法,并设计了一种结合免疫系统信息处理机制的二进制粒子群优化算法对目标函数进行求解,该算法综合了粒子群优化算法简单快速和免疫系统种群多样性的优点,明显改善了进化后期算法的收敛性能和全局寻优能力。最后通过对IEEE14和新英格兰39母线系统进行PMU优化配置仿真及量测冗余性分析,验证了本文方法的有效性和优越性。 展开更多
关键词 PMU最优配置 拓扑可观测性 二进制粒子群优化 免疫系统
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基于改进BPSO的聚类选择性集成 被引量:1
17
作者 毕凯 王晓丹 邢雅琼 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2016年第3期692-698,共7页
首先针对离散二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)容易陷入局部收敛的问题,提出一种改进的BPSO算法。在分析高斯密度函数对尺度敏感性的基础上,利用粒子群与全局最优粒子的一致性动态调节尺度参数,并利用密度函数对... 首先针对离散二进制粒子群(binary particle swarm optimization,BPSO)容易陷入局部收敛的问题,提出一种改进的BPSO算法。在分析高斯密度函数对尺度敏感性的基础上,利用粒子群与全局最优粒子的一致性动态调节尺度参数,并利用密度函数对称区间的定积分确定全局最优粒子的变异概率。而后将聚类的选择性集成抽象为组合优化问题,利用聚类成员有效性和差异性的加权组合定义适应度并以改进BPSO的进化过程实现聚类的选择性集成。最后基于标准数据集和图像数据集验证算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类选择性集成 离散二进制粒子群 高斯密度函数 图像分割
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微分光谱变换方法对土壤重金属含量反演精度的影响研究
18
作者 白宗璠 韩玲 +1 位作者 姜旭海 武春林 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1449-1456,共8页
随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光... 随着我国工农业的日益发展,土壤中以镍(Ni)、铁(Fe)、铜(Cu)、铬(Cr)、铅(Pb)等为代表的重金属污染对人类生活产生了严重影响。高光谱遥感技术具有实时、无损、快速等优点,为高效准确地获取土壤重金属含量提供了科学手段。而在利用高光谱数据反演土壤重金属含量时,微分光谱变换方法的选择对遥感反演土壤重金属含量的精度有显著影响。为明确二者关系,基于研究区采集的60个土壤样品,测定其Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等含量以及350~2500 nm波段范围的光谱反射率。在相关系数(CC)分析法的基础上通过改进离散粒子群算法(MDBPSO)优选遥感探测土壤重金属含量的特征波段。最终以优选出的特征波段作为自变量利用随机森林(RF)算法构建了Ni、Fe、Cr、Cu、Pb等重金属含量的估测模型。在对原始反射率数据进行高斯平滑的基础上,对比分析了一阶微分(R′)、对数倒数的一阶微分(1/lgR)′、倒数的一阶微分(1/R)′、指数的一阶微分(e^(R))′四种微分光谱变换方法对土壤重金属反演精度的影响。结果表明,在CC分析法的基础上,MDBPSO算法可以有效地降低光谱数据的冗余度,提高模型的运行效率。其中R′、(1/lgR)′、(1/R)′、(e^(R))′中对Ni、Fe、Cr、Cu、Pb敏感的特征波段个数分别至少减少了154、363、135、744和889个。(1/lgR)′、R′、R′、(1/R)′、R′光谱变换方法分别应用到Ni、Fe、Cr、Cu、Pb特征波段的组合运算中,得到的估测模型的精度优于其他微分变换方法;模型检验集的决定系数分别为0.913、0.906、0.872、0.912、0.876,均方根误差分别为0.743、0.095、2.588、1.541、1.453。本研究为利用遥感数据反演土壤重金属含量微分光谱变换方法的选择提供了科学的参考,为进一步实现土壤重金属含量的大面积高精度遥感监测提供新的思路。 展开更多
关键词 遥感 高光谱 土壤 光谱变换方法 重金属 改进离散粒子群 随机森林
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基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择 被引量:2
19
作者 杨婷 孟相如 +1 位作者 徐有 温祥西 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2014年第1期68-71,共4页
为提高网络故障诊断系统的诊断精度,节约计算资源,针对需要处理的含有大量无关或冗余特征的数据,提出了一种基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择算法.该算法采用封装器模式,以SVM的分类准确率和特征压缩比作为适应度函数来指导杂BPSO进... 为提高网络故障诊断系统的诊断精度,节约计算资源,针对需要处理的含有大量无关或冗余特征的数据,提出了一种基于杂交BPSO-SVM的网络故障特征选择算法.该算法采用封装器模式,以SVM的分类准确率和特征压缩比作为适应度函数来指导杂BPSO进行特征选择,将选择出的最优特征子集用于故障诊断.运用Kdd’99数据集的实验结果表明,杂交BPSO-SVM提高了诊断精度,降低了特征维数,可进一步提升网络故障诊断效果. 展开更多
关键词 网络故障诊断 特征选择 杂交二值粒子群 支持向量机
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基于BPSO的多故障最小候选集生成技术 被引量:7
20
作者 吕晓明 黄考利 连光耀 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期961-965,共5页
多故障最小候选集生成是制定多故障诊断策略的首要步骤。利用二进制粒子群优化算法(binaryparticle swarm optimization,BPSO)生成多故障模糊组的最小候选集。首先,利用紧集表示法描述某或节点上的多故障模糊组,其最小候选集即多故障模... 多故障最小候选集生成是制定多故障诊断策略的首要步骤。利用二进制粒子群优化算法(binaryparticle swarm optimization,BPSO)生成多故障模糊组的最小候选集。首先,利用紧集表示法描述某或节点上的多故障模糊组,其最小候选集即多故障模糊组的最小碰集;然后,利用BPSO算法求解多故障模糊组的最小碰集,通过构造个体适应度和群体适应度双函数,解决BPSO算法求解最小碰集的适应性问题,并保证了算法尽可能搜索冲突集的全部碰集;最后,通过某系统实例对算法的有效性进行了验证。事实表明,该方法能有效应用于多故障最小候选集问题的求解。 展开更多
关键词 多故障诊断 最小候选集 紧集表示法 最小碰集 二进制粒子群优化算法
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