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Research on Compensation Technology of Pressure Sensor Based on Machine Learning and Intelligent Optimization Algorithm [PDF]
, 2017 微机电系统（MicroElectroMechanicalSystem，MEMS）拥有功耗低、灵敏度高、体积小、制造标准化程度高以及性价比高等突出优势，基于MEMS制造工艺的压阻式压力传感器被广泛应用于汽车、航空、石油石化及消费电子的压力测量环节。伴随社会工业化水平的不断发展，对相应工业过程的压力测量性能也日趋严格。环境温度和静压压力作为全面影响高精度MEMS压力传感器整体测量特性的两个关键因素，已然成为压阻式压力传感器在高精度测量领域更进一步的瓶颈。 针对上述问题 ...
李冀
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Gaoya dianqi, 2016 传统单一人工智能方法对变压器故障诊断中采用的大量不完备信息不能够有效处理,导致故障诊断准确率不高。为弥补这一不足,在全面分析粒子群算法（particle swarm optimization,PSO）和极限学习机（extreme learning machine,ELM）各自优势的基础上,构建了一种基于粒子群优化极限学习机的变压器故障诊断方法。该方法以DGA作为特征输入,利用粒子群算法对极限学习机的输入层权值和隐含层阈值进行优化,从而提高变压器故障诊断的精度。实例对比分析表明 ...
袁海满, 吴广宁, 高波
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2023 为实现网壳各节点抵抗荷载能力的均匀分布，提升结构稳定承载力，基于网壳结构受力特点，引入了单层网壳结构的杆件构形刚度参数。以结构杆件构形刚度均匀化为目标，将网壳杆件截面尺寸作为优化变量，采用惯性权重改进后的粒子群算法对网壳的杆件截面进行优化配置。优化结果表明，构形刚度方差能较为准确地反映结构的杆件构形刚度均匀程度。通过粒子群算法优化后求得的杆件配置可以使网壳结构接近于等稳定性，最大程度地提升结构的稳定极限承载力。
张澜, 孙建恒, 史若琪, 王军林
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Optimization of A Enterprise’s Production Logistics Based on Workstation Group [PDF]
, 2017 众所周知，企业产成品成本的高低与企业的生产物流管理水平息息相关，已经成为影响企业最终经济效益的瓶颈，并且成为制约企业竞争力的一个重要因素。A企业是国内知名的汽车零部件制造商，对其生产物流体系进行分析、优化，有利于提高企业生产运作效率。 本文针对A企业生产物流目前所存在的问题，以物料的存储和配送路径优化为研究的切入点，以A企业生产物流合理化为目的，提出以工位组为中心的生产物流配送研究思想。首先，对A企业的生产物流现状进行概述，包括介绍A企业产品及其生产销售情况和产品工艺流程 ...
练金华
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Gaoya dianqi, 2016 为了提高变压器故障诊断的准确率,提出一种基于量子粒子群优化BP神经网络（quantum particle swarm optimized BP neural network,QPSO-BP）的故障诊断模型。在该算法中,用量子位的概率幅表示种群中各粒子的当前位置,用量子旋转门实现粒子位置的移动,用量子非门进行变异操作,以获取BP神经网络的权、阈值优化参数,最终实现了变压器故障诊断模型的构建。对故障DGA样本的诊断实例表明,与粒子群优化BP网络（particle swarm optimized BP ...
程加堂, 段志梅, 熊燕, 艾莉
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Research on Dynamic Multi-Swarm Particle Swarm Optimization and Its Parallel Implementation [PDF]
, 2013 粒子群算法是最近几年兴起的一种智能优化算法，起源于对鸟类群体觅食行为的模拟，它通过群体间的竞争与合作来指导搜索，近几年来已引起越来越多研究者的关注。它具有分布式，自组织性，公式简单等特点，已被广泛应用到函数优化、交通智能控制、图像分割和路径规划等领域。 经典粒子群算法在单峰函数具有较强的寻优能力，但在高维多峰问题上，由于固有的缺陷使算法陷于早熟，而又缺少跳出机制，故无法达到全局最优。如何避免粒子群陷入“早熟”、保持粒子群的多样性成为了粒子群优化算法的研究重点。 多种群现象是自然界中普遍存在的一种生态形态。
吴荣泉
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Gaoya dianqi, 2018 针对基本粒子群算法（particle swarm optimization algorithm,PSO）局部寻优能力差及易早熟收敛的情况,提出一种融入模拟退火思路的自适应粒子群混合算法（simulated annealing-adaptive particle swarmoptimization algorithm,SA-APSO）,在惯性权重变化-自适应粒子群基础上融入退火思想,以一定的随机概率接收最优值,能有效提升全局寻优能力并克服早熟收敛现象。利用测试函数进行的仿真结果表明SA ...
徐艳春 +4 more
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Feature selection algorithm based on improved particle swarm joint taboo search [PDF]
, 2018 To solve the problem of high data feature dimensionality in intrusion detection, a feature selection algorithm based on improved particle swarm optimization taboo search (IPSO-TS) was proposed. The genetic algorithm was used to improve the particle swarm
Bo CHEN +5 more
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Gaoya dianqi, 2016 人工神经网络技术已经在变压器的状态诊断得到应用,为了克服故障分析中BP神经网络存在的不足,提出了一种自适应混沌粒子群优化神经网络在变压器故障诊断的新方法。该算法通过进化速度因子和聚集因子调整惯性权重,并改进学习因子,引入混沌系统,构成混沌粒子群算法优化神经网络参数,有效地克服常规BP算法训练收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。最后基于DGA对变压器故障实例分析仿真,对比常规变压器诊断方法结果表明,该算法能够提高诊断效率以及故障模式识别的准确性。
苗长新, 申坤, 钟世华, 柳狄
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New chaos-particle swarm optimization algorithm [PDF]
, 2012 The original particle swarm optimization (PSO)algorithm has the advantages of fast convergence,but with the shortcoming of premature and local convergence.To overcome this problem,a new chaos-particle swarm optimization algorithm was presented,which was ...
Bin WU +4 more
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