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针对粒子群算法(PSO)存在局部最优及后期收敛速度慢等问题,提出一种改进的变尺度混沌粒子群算法(IMCPSO).该算法初期,在整个解空间对最优粒子进行变尺度混沌扰动,以防止陷入局部最优;算法后期,则以最优粒子为中心引入变尺度混沌扰动,以提高算法收敛速度.当算法一旦陷入局部最优时,采用混沌粒子替代部分种群粒子以增加粒子多样性,使算法尽快跳出局部最优.基于benchmark测试函数的仿真结果表明,所提算法与基本粒子群算法(SPSO)和变尺度混沌粒子群算法(MCPSO)相比,具有明显好的搜索精度和收敛速度.最后,将该算法应用于电路故障诊断实验中的支持向量机参数优化问题,实验结果说明了其应用价值. 相似文献
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针对地磁导航方向适配性分析时人工提取的特征主观性较强且难以表达深层的结构性特征的问题,提出一种基于深度卷积神经网络(convolutional neural network,CNN)的地磁导航方向适配性分析方法.首先,利用Gabor滤波器的方向选择特性建立了6个典型方向的适配特征图;然后,设计了卷积神经网络对深层次的方向适配特征进行提取,并通过混和粒子群算法(hybrid particle swarm optimization,HPSO)对卷积神经网络的训练参数进行优选;最后,通过仿真实验对所提方法进行了验证.结果表明,该方法可有效避免复杂的计算以及人工特征提取的盲目性,实现了地磁导航方向适配性分析的自动化,且所提方法的准确率高于传统的BP网络和支持向量机,对地磁导航和航迹规划具有指导意义.
相似文献4.
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针对BP 训练方式采用梯度法易导致局部收敛的不足, 提出一种融合进食粒子群算法(EPSO) 和梯度法的Elman 网络优化方法. 首先, 通过模拟鸟群进食行为得到一种EPSO 算法, 以改善标准PSO 的全局性能; 然后, 将EPSO 用于Elman 网络权值的全局优化, 同时将梯度法用于EPSO 的进食过程局部搜索, 以提高解的局部收敛性能; 最后, 将该网络优化方法用于飞行轨迹预测实验, 仿真结果表明了其有效性.
相似文献6.
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传统粒子群算法初期搜索过程中,种群过快地向当前最优粒子飞行,易导致早熟收敛;而算法后期,粒子大量聚集,算法收敛速度慢。通过引入种群进食和二次飞行,提出一种全局性的进食粒子群算法(EPSO),使局部最优附近的粒子进食后快速飞离,以改善种群多样性。并将共轭梯度法(CG)与EPSO相结合形成一种混合优化策略,其中CG用于EPSO的局部搜索过程,以提高收敛速度和精度。利用高维标准测试函数进行寻优实验,并与近年文献方法进行对比,实验结果表明该算法能够克服局部最优的不足,同时继承了CG局部寻优精度高和收敛速度快的特点。 相似文献
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基于气动参数辨识的飞控系统传感器故障估计 总被引:1,自引:1,他引:0
气动参数的不确定性使得飞行器表现出明显的模型时变特点,此类系统的故障诊断问题是一个难点。以无人机纵向运动为研究对象,提出一种基于气动参数辨识和迭代学习的传感器故障估计方案。将增广容积卡尔曼滤波(ACKF)算法用于气动参数估计,实现飞机模型的在线辨识。故障一旦发生,将辨识得到的气动参数用于局部包络建模,并利用迭代学习算法构造传感器故障估计器。此外,为提高故障的迭代收敛速度,提出一种基于扩张状态观测器(ESO)思想的迭代学习算法。故障仿真实验表明了所提方法的可行性和有效性。 相似文献
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