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Research on PSO-based intuitionistic fuzzy kernel clustering algorithm [PDF]
, 2015 The intuitionistic fuzzy kernel c-means clustering algorithm has several problems such as sensitivity to the ini-tial value,low convergence speed,etc.To overcome these shortages,the particle swarm optimization (PSO) algorithm with powerful ability of ...
ANGRui W +3 more
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Gaoya dianqi, 2020 断路器动作时,分合闸线圈电流特征能够反映断路器操动机构或者二次回路的运行状态,文中基于分合闸线圈电流特征值创建了样本库,并提出使用粒子群优化学习机进行故障诊断的方法。该方法首先通过粒子群优化算法寻找最优解,即极限学习机模型中输入层与隐含层间的权值以及隐含层的偏置,然后利用最优值进行极限学习机网络训练,最后使用训练好的网络对测试样本进行诊断并验证该方法的有效性。同时搭建了未优化的极限学习机模型和遗传算法优化的极限学习机模型,仿真结果表明,经过粒子群算法优化后的极限学习机能100 ...
张佳, 陈志英, 陈丽安, 陈庆荣
doaj
Research on Epileptic EEG Signal Classification Based on Particle Swarm Optimization and RBF Neural Network [PDF]
, 2017 癫痫是一种危害人类健康的常见病和多发病之一，随时随地地发作给患者身心健康造成很大影响，在很多国家已经成为神经系统很受重视的高发疾病。脑电图是常用于辅助检测癫痫的一种重要手段，但是癫痫患者的脑电图不总是显示异常，所以依靠观察脑电图进行癫痫脑电识别依然存在问题，而且经过研究发现癫痫具有较强的随机性、非平稳性和非线性等特点，对癫痫疾病相关的研究带来较大的困扰。因此如何有效地提取脑电特征来表征癫痫脑电特征的信息，是进行癫痫诊断的首要问题。 针对癫痫脑电信号具有的随机性、非平稳性以及非线性等特点 ...
李坤森
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Research on Localization Algorithms of Wireless Sensor Network [PDF]
, 2011 在无线传感器网络中，在大多数情况下，只有结合了传感器节点位置信息的事件才有意义。无线传感器网络往往布置在人类不能到达的区域，加上受能量、计算能力和存储能力有限性以及成本的影响，传感器节点不可能携带太多的设备，因此，定位技术是无线传感器网络中至关重要的技术之一。 本文针对无线传感器网络的关键技术——传感器网络定位技术进行深入分析与仿真实验研究，取得了具有理论意义和应用价值的结果。 首先，针对无线传感器网络低成本、低功耗的要求，提出了一种DV-Hop改进算法，利用节点间的估计距离和锚节点的位置，在DV ...
陈星舟
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Gaoya dianqi, 2021 建立一种粒子群优化的改进加权支持向量回归的变压器顶层油温模型,能够准确的估计变压器顶层油温。该模型根据环境温度、变压器负荷、变压器顶层油温等样本数据建立支持向量回归模型,分析变压器顶层油温与其他各因素之间的联系,根据不同影响因素建立支持向量超平面将变压器顶层油温预测限制在一个合理区间,根据支持向量机的惩罚因子和松弛因子的选择使该区间缩小至与实际变压器顶层油温的误差达到最小,使以变压器顶层油温为预测目标函数的预测模型精度最高 ...
李诗勇 +6 more
doaj
Research on Optimization of Fe Clusters Structure Based on Structural Clustering Niche Differential Evolution Algorithm [PDF]
, 2016 团簇被称之为“物质第五态”。它是材料科学的新起点，在许多领域都有着广泛的应用。团簇的稳态结构对其独特的物理和化学等性质起到了至关重要的作用，因而受到许多学者的广泛关注。由于团簇的大小在几埃到几百埃之间，尺寸非常小，用实验设备很难合成和直接观测。因此用理论研究的方法来探究团簇的稳态结构显得十分重要。但是寻找团簇的稳态结构十分困难，除了基态结构之外，还存在成千上万的亚稳态结构。目前团簇优化问题已被学者证明为NP难问题，因此用传统的优化方法难以获得最优解，于是使得基于进化算法的全局优化方法得到了广泛应用 ...
郑骥文
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Gaoya dianqi, 2017 传统智能算法中因算法自身的固有缺陷,从而导致变压器故障诊断结果不理想。为此,针对相关向量机中核函数参数的选取对分类效果产生影响的问题,笔者在对运用粒子群算法优化相关向量机的可行性进行充分分析的基础上,构建了粒子群优化的相关向量机方法,以DGA作为特征输入,利用粒子群优化算法对核函数参数σ进行优化,以获得最优的相关向量机故障诊断方法,从而提高变压器的故障诊断精度。实例对比分析表明,与SVM、RVM方法相比,粒子群相关向量机方法具有更高的诊断精度。
袁海满 +6 more
doaj
Spectrum resource allocation method of maximizing transmission rate in cognitive heterogeneous wireless networks [PDF]
, 2019 Aiming at the problem that it is difficult to allocate spectrum resources to secondary users efficiently in cognitive heterogeneous wireless networks with heterogeneous spectrum attributes,dynamic channel conditions and diverse service requirements,a ...
Gengzhong ZHENG +3 more
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Guangtongxin yanjiu, 2014 路径分配问题是光环网络中的核心问题。根据遗传算法、粒子群优化算法和蚁群算法各自的特点,提出了一种融入粒子群算法和遗传算法的混合蚁群算法,用于对光网络的最优环路径的搜索。仿真结果表明,所提出的算法在收敛速度及寻优效果方面均优于基本的蚁群算法和遗传、粒子群的混合算法,证明了所提出算法的有效性。
罗芳琼, 侯睿
doaj
Research on the Application of PSO-BP Neural Network to Credit Risk Assessment for Commercial Banks [PDF]
, 2009 信用风险是金融机构面临的最主要的风险之一。在解决商业银行信用风险评估问题时，神经网络的非线性映射能力使其具有独特的优势。通过BP神经网络，可以很好地实现信用指标和信用等级之间的非线性映射关系，从而达到对客户按其指标数据进行信用等级分类的功能。但BP神经网络的参数设置是基于参数空间局部信息的，不是全局最优值，这必将降低BP网络的收敛速度和预测精度。本文分析了具有全局寻优功能的粒子群优化算法(PSO)，该算法能够改进传统的BP神经网络学习策略，弥补BP神经网络参数设置的不足 ...
郭阳
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