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1.
灰狼优化算法在优化后期易陷入局部最优,在求解高维函数时因其复杂度更高,陷入局部最优概率更大,针对上述问题提出基于醉汉漫步和反向学习的混合灰狼优化算法(DGWO)。在迭代过程中对每代种群中优势狼与最差狼进行反向学习并进行比较、重新排序后保留前3的狼,同时将采用醉汉漫步机制更新领导狼,参数A和C采用系数标量而不是GWO原始算法中的系数向量。通过10个标准测试函数(100维、500维和1 000维)以及10维的CEC2013测试函数验证了算法的性能,并与PSO、GWO-CS和GWO算法进行了比较,
结果表明,该混合灰狼优化算法
在精度和收敛速度上都具有优势。此外,将改进的灰狼优化算法应用于两级运算放大器参数设计,以开环低频增益最大化为目标,验证该算法的实用性。 相似文献
2.
针对传统滑模变结构控制在三相电压型PWM整流器中应用时参数摄动所引起的抖动现象,提出一种改进PID神经网络的滑模变结构在线控制方法,将PID三个参数作为神经网络隐藏层的神经元,利用PID算法响应快、无静差的特点以及神经网络的在线自学习能力,实时对滑模趋近律参数进行修改,从而缩短系统状态进入滑模面的时间并减小抖动。对选取的价值函数进行改进,使算法不会陷入局部最优而逼近全局最优解,并对系统的全局稳定性进行分析。通过仿真和实验验证,结果表明该方法能使系统全局稳定,抖动有明显削弱且具有更好的动态响应。 相似文献
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5.
6.
为使图像噪声滤除的同时,边缘细节信息能得到有效地保护,基于粗糙集理论介绍了一种新的边缘增强滤波方法。首先,基于粗糙集不可分辨等价关系划分,分离出噪声点和非噪声点,对噪声点通过中值滤波进行滤除,然后,通过粗近似精度和方向模板检测边缘的连续性和方向,以具有最大粗近似精度的模板的灰度均值取代中心像素点灰度。在所有进行边缘检测的滤波算法中,该算法是唯一边缘测度在多次迭代运行后不会减小的滤波方法,同时通过对不同噪声程度的椒盐噪声和高斯噪声的滤波实验,说明该方法在有效滤除噪声同时能使边缘细节得到保护和增强,且比其它传统的空域和频域滤波方法具有更好的噪声适应性。 相似文献
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