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1.
基于混沌优化算法的支持向量机参数选取方法   总被引:29,自引:0,他引:29  
袁小芳  王耀南 《控制与决策》2006,21(1):111-113,117
支持向量机(SVM)的参数取值决定了其学习性能和泛化能力.对此,将SVM参数的选取看作参数的组合优化,建立组合优化的目标函数,采用变尺度混沌优化算法来搜索最优目标函数值.混沌优化算法是一种全局搜索方法,在选取SVM参数时,不必考虑模型的复杂度和变量维数.仿真表明,混沌优化算法是选取SVM参数的有效方法,应用到函数逼近时具有优良的性能.  相似文献
2.
自适应二次变异差分进化算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
提出一种基于群体适应度方差自适应二次变异的差分进化算法.该算法在运行过程中根据群体适应度方差的大小,增加一种新的变异算子对最优个体和部分其他个体同时进行变异操作,以提高种群多样性,增强差分进化算法跳出局部最优解的能力.对几种典型Benchmarks函数进行了测试,实验结果表明,该方法能有效避免早熟收敛,显著提高算法的全局搜索能力。  相似文献
3.
双群体伪并行差分进化算法研究及应用   总被引:12,自引:2,他引:10       下载免费PDF全文
为了提高差分进化算法的全局搜索能力和收敛速率,本文提出了一种双群体伪并行差分进化算法.该算法结合差分进化算法DE/best/2/bin变异方式局部搜索能力强、收敛速度快,和DE/rand/1/bin变异方式全局搜索能力强、鲁棒性好的特点,采用串行算法结构实现并行差分进化算法独立进化、信息交换的思想.为使初始化个体均匀分布在搜索空间,提高算法收敛到全局最优解的鲁棒性,提出了一种基于平均熵的初始化策略.典型Benchmarks函数测试和非线性系统模型参数估计结果表明,该方法能显著提高算法的收敛速率和全局搜索能力.  相似文献
4.
一种模糊支持向量机控制器的研究   总被引:7,自引:0,他引:7  
将支持向量机与模糊逻辑相结合,设计了一种模糊支持向量机控制器,并分析了控制器的结构和学习算法.学习过程分为离线学习支持向量机和在线整定模糊比例因子两部分.与模糊神经网络控制器相比,模糊支持向量机控制器适应小样本学习,泛化能力强,解决了过学习、结构设计依赖经验等问题.仿真研究表明,所设计的控制器具有较优的控制性能.  相似文献
5.
混沌神经网络模型及其应用研究综述   总被引:6,自引:0,他引:6  
回顾了近年来混沌神经网络模型及其应用的研究进展.首先依据混沌产生的机理,将现有的多种类型混沌神经网络模型归结为4类典型的网络模型,并结合各种网络模型的数学描述来分析各自的机理和特性;然后从复杂问题优化、联想记忆和图像处理、网络与通信、模式识别、电力系统负荷建模和预测5个方面,介绍了混沌神经网络的应用现状;最后评述了混沌神经网络今后的研究方向和研究内容.  相似文献
6.
支持向量机-模糊推理自学习控制器设计   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
常规的模糊推理系统大多由专家经验建立模糊规则,自学习能力不强.提出了一种支持向量机-模糊推理系统,由支持向量机实现模糊推理系统的自学习,并设计了一种支持向量机-模糊推理自学习控制器.文章给出了自学习控制器的结构和学习算法,对比研究了变尺度梯度优化和混沌优化两种学习算法.针对非线性对象的仿真实验验证了该控制器的优良性能,控制效果比模糊逻辑控制器更好.  相似文献
7.
基于支持向量机逼近的内模控制系统及应用   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
针对同步发电机组汽门系统, 文章研究了一种基于支持向量机逼近的内模控制系统. 所研究的控制系统包括两个主要部分: 支持向量机逼近逆控制器、内模框架下的不确定性补偿. 由基于泰勒扩展的输入输出逼近模型计算逆控制律, 并由非线性系统辨识来实现. 同时, 采用一个鲁棒滤波器实现内模框架下的不确定性补偿. 针对汽门系统的仿真实验验证了该控制系统的优良性能.  相似文献
8.
基于遗传算法的模糊支持向量网络控制   总被引:3,自引:0,他引:3  
将模糊控制与支持向量网络相结合,设计了一种模糊支持向量网络控制器.该控制器融合了模糊控制与支持向量网络的优点,具有不依赖被控对象模型、泛化能力强等特点.利用遗传算法来优化支持向量机参数和控制器比例因子参数,以期实现最优的控制性能. 仿真结果表明了控制系统具有优良的控制性能.  相似文献
9.
一种分层Mean Shift目标跟踪算法   总被引:3,自引:0,他引:3       下载免费PDF全文
针对经典Mean shift (MS)目标跟踪算法的颜色特征鲁棒差、匹配迭代复杂的缺点, 提出一种分层Mean shift (Hierarchical mean shift, HMS)目标跟踪算法. 首先通过MS迭代将目标区域特征空间的数据点聚类于模式点, 使得以简洁的方式描述前景跟踪目标, 建立目标模型与目标候选模型的聚类模式点描述, 进行聚类块匹配. 然后, 导出聚类块模式点匹配下的相似度量函数, 进行像素点匹配, 结合邻域一致性, 计算像素平移量, 分层估计序列帧中跟踪目标质心模式点的位置, 并给出HMS匹配迭代跟踪算法. 实验结果表明, 与其他两种MS跟踪算法相比, HMS既能提高序列帧跟踪目标表达与匹配的鲁棒性, 又无需匹配所有数据点, 算法简洁且有效可行.  相似文献
10.
基于快速自适应差分进化算法的电力系统经济负荷分配   总被引:2,自引:0,他引:2  
提出一种求解复杂电力系统经济负荷分配问题的快速自适应差分进化算法(FSADE).从矢量运算角度对变异算子进行分析,提出了一种改进的变异算子,大大提高了算法的收敛速率.根据个体的进化过程,引入自学习机制,对个体的变异和交叉概率常数进行自适应地调整,提高了算法的鲁棒性.3个不同规模的算例仿真结果表明,与其他4种典型智能优化算法相比, FSADE具有更好的计算精度和计算速度,是一种求解电力系统经济负荷分配问题的有效方法.  相似文献
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