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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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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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基于粒子群算法的多通道光纤布拉格光栅滤波器优化设计 [PDF]
, 2014 在多通道光纤布拉格光栅(FBG)滤波器的设计中,通道数目的增加会导致最大折射率调制深度的成倍增长,从而造成物理上的不可实现。为此,提出一种基于粒子群算法(PSO)与直接设计方法相结合的多通道FBG滤波器设计方法。该方法以最小化最大折射率调制深度为优化目标,在目标反射谱中引入一组群时延参数,为每个通道分配合适的群时延参数,建立群时延参数的优化模型。通过粒子群算法计算得到各通道群时延参数的优化分配值,提升折射率调制深度的均匀化分布程度,促使最大折射率调制深度降低到物理可实现的范围内 ...
刘暾东 +4 more
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Dianci bileiqi, 2013 针对接地网表面电位的不均匀分布,不能很好地保障人身和设备的安全,采用粒子群算法对两层土壤接地网进行优化设计。首先建立接触电压达到最小值时的目标函数,再以最优压缩比作为优化目标。通过与文献所提供的算例进行比较,结果表明,应用粒子群算法可以得到接地网导体不等间距布置的最优形式。
王爱霞, 王思华, 王明
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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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基于组合核相关向量机和量子粒子群优化算法的变压器故障诊断方法
Gaoya dianqi, 2017 为了提高变压器故障诊断精确度,提出量子粒子群算法（QPSO）优化相关向量机（RVM）的变压器故障诊断方法。采用4个二分类RVM来实现变压器故障诊断的多分类问题。相关向量机的组合核函数可融合变压器运行状态的多种特征信息,为非线性、有限样本数据的变压器故障诊断建模问题提供有效的方法。利用量子粒子群算法对RVM诊断模型参数快速寻优,并结合CV原理设置适应度函数可有效提高诊断模型的泛化能力。实例分析表明,该耦合算法诊断正确率为91.1%,优于三比值法、BPNN、PSO-SVM方法,可有效提高变压器故障诊断精度。
付华, 任仁, 闫智生, 马云伍
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Optimization of camera calibration process based on PSO algorithm [PDF]
, 2012 摄像机标定为机器视觉在物体位姿与姿态的测量过程中最重要一环,其映射物体三维空间与二维图像之间关系是一个复杂非线性最优化问题。为了更好地解决这一复杂优化问题,阐述了利用粒子群优化(PSO)算法计算摄像机标定过程的一种优化方法,重点描述了PSO算法的原理,单目视觉测量系统,以及基于CMOS摄像机的成像模型及其原理和算法。通过图像软件提取靶体模型上特征控制点,及摄像机标定算法建立了相应的计算公式。结合PSO算法优化像机外参,实验结果表明,PSO算法计算准确、速度快,具有很强的工程应用价值。The camera
吴了泥, 林麒, 殷春平, 陈艺峰
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Gaoya dianqi, 2012 为了提高电力变压器故障诊断的准确性,采用了一种自适应变异粒子群优化神经网络的方法,用于BP网络的权值优化。并根据变压器的故障特征,用优化好的BP网络进行故障诊断。该算法修正了粒子个体行动,克服了标准粒子群和BP网络易陷入局部极小的问题。实例仿真结果表明,该方法具有较好的分类效果,具有一定的实用性。
程加堂, 熊伟, 徐绍坤, 艾莉
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An Improved PSO Method Based on Adaptive Cognitive Domain [PDF]
, 2009 为提高粒子群算法的收敛性能,提出一种自适应粒子认知域方法.在粒子位置的更新方法中,粒子运动到当前的最好位置由计算得到的最好位置为中心,粒子的认知方向为导向来确定.利用线性惯性下降权重来实现粒子的优化.为验证该方法的有效性,将此方法应用于3种不同的粒子群方法,分别是固定权重粒子群方法、线性下降权重粒子群方法及阶梯形群体粒子群算法.实验结果表明此方法是较有效的.To improve the convergent performance of particle swarm optimization(PSO ...
刘暾东, 李素文, 王颖, 陈得宝
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Dianci bileiqi, 2015 为提高接地网故障诊断的准确性和效率,在总结现有故障诊断方法基础上,提出基于萤火虫-粒子群混合算法（GPSO）的分区域诊断方法。该方法通过优化接地网故障诊断方程组模型,使之转化为等价的优化问题;根据接地网的可及节点分布情况对接地网分区,应用分层约简理论将接地网分解得到本征接地网络;对本征接地网建立优化模型,采用萤火虫-粒子群混合算法对优化问题进行求解;根据本征支路电阻的前后变化以及每条支路对应的接地网区域,分析判断接地网各个区域内的故障情况。该方法综合利用萤火虫算法的寻优能力和粒子群算法的收敛速度 ...
蓝文昊 +5 more
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