probability neural network based on particle swarm optimization algorithm [PDF]
, 2016 标签分布学习是近几年发展起来的解决多标签分类问题的方法。该方法基于这样的假设：属于不同标签的实例可能会存在部分的共同特征，因此在学习过程中，每个实例都可以对不同的标签做出贡献，这极大地降低了学习的难度。条件概率神经网络作为解决这个模型的算法，在进行分类时具有独特的优势，然而如何对其进行有效的训练，从而找到最优参数却是一个困难的问题。 本文对条件概率神经网络的优化进行了研究，在考虑标签分布的性质和条件概率神经网络的结构特点之后，从三个方面改进了条件概率神经网络，并将改进的条件概率神经网络应用于年龄估计问题，
徐骏捷
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Design and Implementation of the Passenger Vehicle Stowage Logistics Management System [PDF]
, 2015 随着国家改革开放进程在不断深入，中国汽车工业得到高速发展，作为汽车产业供应链中的重要部分——整车物流越发受到人们的关注。近几年，随着市场需求的增大整车物流的业务量也在激增，而实际调度配载运输过程中，却普遍存在物流成本高、物流资源配置效率低下等弊病，造成了车辆资源、公路资源及石油资源的浪费，也增加了大量的空气污染。建立具有启发性的多车型配载模型的研究具有实际意义，且具有广阔的研究前景，开发相应的整车物流配载管理系统则是顺应信息时代的发展潮流，对提高物流效率、降低物流成本、提升物流服务品质、保障物流安全 ...
桂万芃
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Gaoya dianqi, 2023 变压器作为电网传输和变换电能的主要设备，对DGA数据进行异常分析，可为变压器故障诊断提供理论依据。鉴于此，文中提出了基于DGA和IPSO-XGBoost的变压器故障诊断方法。首先，将特征气体划分为无编码比值作为特征参量输入极端梯度提升（XGBoost）模型，提出了基于XGBoost的变压器故障诊断模型；其次，通过动态调整惯性权重和加速因子对粒子群算法（PSO）进行改进，并利用改进的粒子群算法（IPSO）对XGBoost的关键参数进行迭代优化；最后，随机抽取1 614例故障类型已知的DGA数据进行算例分析。
龚泽威一 +8 more
doaj
Research on Energy Efficiency Optimization Algorithm for Copper Flash Smelting Process Based on Data-driven [PDF]
, 2016 铜闪速熔炼工序具有多变量、非线性、大时滞、强耦合、生产波动大的特点，传统的基于机理模型的优化控制系统很难适应多变的运行条件，预测结果偏差较大，影响最终的控制效果。随着计算机技术的发展，复杂工业过程中积累了大量生产数据，为我们从人工智能的角度进行建模与优化控制提供了数据基础。 本论文以某大型闪速炼铜企业的闪速熔炼生产过程为研究对象。为了实现铜闪速熔炼工序中的节能减耗，本文提出了一种满足三大工艺指标（冰铜品位，冰铜温度，渣中铁硅比）约束的能效优化模型：首先 ...
董云成
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Research on Fault Location in Integrated Energy Systems Based on Improved Binary Particle Swarm Optimization Algorithm [PDF]
ObjectivesThe coverage of power systems continues to expand, and the structure of integrated energy systems is becoming increasingly complex. This trend leads to a significant decline in the accuracy of fault location in the distribution network that is ...
GAO Yang +5 more
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IDS alert clustering algorithm based on chaotic particle swarm optimization [PDF]
, 2013 In order to improve the quality of alerts in intrusion detection system (IDS) and reduce the large number of redundant alarms, an IDS alerts clustering algorithm based on chaotic particle swarm optimization was proposed.It made the motion of particles ...
Bin WU +4 more
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Explorations in Makespan and Energy- Consumption-Oriented Multi-Objective Workflow Scheduling Algorithms [PDF]
, 2015 在传统的多处理器调度系统当中，应用程序所追求的主要目标是该应用程序 的完成时间尽可能的少。然而近些年来，应用程序在执行过程中所消耗的能量越 来越引起人们的广泛关注。因此，在现代多处理器调度系统当中，以应用程序的 完成时间和能量消耗为目标多目标工作流调度问题就成为调度领域的热点前沿 问题。动态电压缩放技术（DynamicVoltageScaling,DVS）作为人们研究调度算法 的有效技术之一，更是受到人们越来越多的关注。DVS技术支持动态调节处理器 的电压等级值 ...
周鹏吉
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Constraint optimization of shearer cutting path based on B-spline curve fitting and mayfly algorithm [PDF]
In order to achieve the intelligent height adjustment control of the shearer, the key techniques are the coal-rock interface recognition, cutting path optimization, and shearer height adjustment control.
Cheng CHENG, Hongzhuang WU, Songyong LIU
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Improved PSO algorithm based on swarm prematurely degree and nonlinear periodic oscillating strategy [PDF]
, 2014 A novel particle swarm optimization algorithm was proposed, which was adaptive chaos particle swarm opti-mization algorithm based on swarm premature convergence degree and nonlinear periodic oscillating strategy.
Bing-kui FAN +3 more
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Study on Structure Optimization of Pt-Pd Alloy Nanoparticles with CUDA-based Parallel Particle Swarm Optimization Algorithm [PDF]
, 2017 Pt-Pd合金纳米粒子在催化性能和光学性能上有着其他合金纳米粒子不可比拟的优势，因此对其进行全面的研究具有重要意义。目前，有很多智能算法应用于求解合金纳米粒子结构，例如粒子群算法和差分进化算法。在原子规模较小时，这些智能算法均能取得较为满意的结果，但随着原子规模的增加，计算量的大幅度提高，算法计算时间过长是亟待解决的问题。本文针对该问题提出了一种基于CUDA的并行粒子群算法。 本文主要研究内容包括： 本文采用QSC多体势描述Pt-Pd合金纳米粒子中原子间相互作用，以该势能函数的能量最小值作为求解指标 ...
李泽鹏
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