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Gaoya dianqi, 2008 为了提高变压器故障诊断正判率,提出了一种邻域粒子群算法优化BP神经网络的电力变压器油中气体分析（DGA）方法,即通过相关统计分析和数据的预处理,选择变压器油中典型气体作为神经网络的输入,然后利用训练好的邻域粒子群算法优化后的神经网络进行变压器故障类型诊断。试验结果表明,该类方法具有很好的分类效果,较好地解决了变压器放电和过热共存时故障的难分辨问题,对故障类型的正判率较高。
贾嵘, 徐其惠, 李辉, 刘伟
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, 2017 针对目前多阶段交互式群体评价研究较少且评价信息多为精确数或区间数的问题，以及大多数交互式群体评价缺乏对评价信息质量判断的不足，提出了 一种新的多粒度不确定语言信息下的多阶段交互式群体评价方法.首先，定义了一个多粒度语言转换函数，将多粒度不确定语言信息一致转换为同一粒度下的不确定语言信息；其次，给出了一个语言型稳定性指标，以探讨交互终止的条件；最后，基于2个诱导不确定纯语言算子，分别对评价信息进行“横向”和“纵向”集结.实例分析验证了该方法的有效性与合理性.
ZHANGFaming(张发明) +1 more
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Jianzhu Gangjiegou Jinzhan, 2014 群智能优化算法已被证实可以用于解决实际工程的优化问题。水循环算法可对约束问题进行求解。基于自然界中水循环过程提出的一种新型智能优化算法———水循环算法(WCA),研究了其应用于空间桁架结构优化设计问题的可行性及有效性,论文对两个空间桁架结构进行了截面优化计算分析,并与已有文献优化结果进行了比较,研究结果表明:WCA优化算法相对于群搜索算法(GSO)、启发式粒子群优化算法(HPSO)等优化算法能够提供更快的收敛速度,收敛结果也更好。
章纯, 刘锋, 廖国维, 李丽娟
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Dianci bileiqi, 2022 GIS中的隔离开关操作将会产生高幅值的VFTO,从而损害其设备造成系统故障。为了更加经济地抑制VFTO,提出了基于粒子群优化算法来抑制VFTO最佳铁氧体磁环尺寸的方法。通过模拟GIS中磁环对于VFTO抑制效果的分析，得出了磁环模型等效电阻和等效电感的取值范围；建立磁环尺寸参数的数学模型，利用粒子群优化算法优化得出最小的磁环尺寸。最后基于ATP-EMTP软件对某一1 100 kV GIS进行建模仿真，对比磁环优化前后对于VFTO幅值抑制效果。结果表明：优化前磁环和优化后磁环都能达到相同的抑制效果 ...
刘子英, 刘洋
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Gaoya dianqi, 2018 为了保证变压器供电的可靠性,结合油中溶解气体分析法（DGA）,提出了基于支持向量机（SVM）和Kriging模型的双级分类算法,实现变压器的潜伏性故障的预测。首先,以SVM作为初级分类器,将待测DGA数据分类为正常、放电故障或过热故障三种状态;其次,以Kriging模型作为次级分类器,对待测数据进行二次分类,完成精确诊断。为提高算法精度,应用改进的粒子群优化算法分别对SVM的核函数参数、惩罚系数以及Kriging模型的相关参数进行优化。所提方法集成了粒子群优化算法的快速寻优能力 ...
柳强, 丁宇
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Guangtongxin yanjiu, 2018 为提高拉曼光纤放大器（RFA）的放大带宽和光纤通信系统的传输容量,利用4个不同波长的泵浦设计了带宽为100nm的宽带RFA。在对拉曼耦合波微分方程数值求解的同时,结合粒子群优化算法优化了4个泵浦的波长及功率,得到了3组平均开关增益分别为18.690 9、19.638 7和21.764 1dB,所对应的增益平坦度分别为0.879 7、0.914 4和0.945 2dB的优化结果。基于3组优化后的泵浦功率和泵浦波长,对粒子群优化算法的边界条件进行改进,进一步提升了RFA的性能,也使算法的性能得到改善 ...
巩稼民 +6 more
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, 2010 提出一种基于量子粒子群和随机森林封装的特征选择方法。将量子粒子群算法用于特征选择,优化特征子集,采用随机森林分类器评价特征子集的性能,指导特征子集更新 ...
杨明旭, 洪文财, 米红
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WD-PSO-SVM Combination Forecasting Model and Its Application in Financial Time Series [PDF]
, 2013 自Vapnik提出统计学习理论以来，支持向量机（SupportVectorMachines，SVM）在分类、预测等方面表现出良好的性能。国内外学者多将其用于理想数据时间序列的预测问题，用于金融时间序列预测的研究还比较少。一方面由于金融数据具有非平稳、非线性特点，现实金融信号包含大量噪声，而传统消噪方法存在诸多缺陷，成为数据处理和建模及数量分析的难题。小波（Wavelet）理论与方法具有自适应和数学显微镜的优良性质，以及很好的消噪功能，特别适合处理非平稳、非线性的信号。另一方面 ...
张莉婧
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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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