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粒子群优化算法训练模糊神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
研究合适的神经网络学习算法是令人感兴趣的问题.提出一种用粒子群优化(PSO)算法训练模糊神经网络的方法.PSO的位置向量对应模糊神经网络的权值向量,而PSO的适应函数对应模糊神经网络的目标函数,然后,通过演化PSO达到训练模糊神经网络的目的.用PSO算法训练模糊神经网络预测混沌时间序列的实验结果表明PSO算法性能优良,适合训练模糊神经网络. 相似文献
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粒子群优化的神经网络在故障诊断中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
为提高齿轮箱故障诊断性能,建立了以齿轮箱振动信号的时频域特征为输入,以齿轮箱的主要故障形式为输出的神经网络。采用粒子群优化算法代替反向传播算法来训练神经网络的权重和阈值,利用训练后的神经网络对齿轮箱进行了故障诊断,并比较了基于粒子群优化算法与BP算法的诊断结果。结论是基于粒子群优化算法神经网络具有较好训练性能,收敛速度快,迭代步数少,诊断精度高,具有良好的故障识别率。 相似文献
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粒子群优化(Particle Swarm Optimizer,PSO)算法是数据挖掘技术的一种算法。数据挖掘就是从大型数据库中的数据中提取人们感兴趣的知识。PSO算法模仿鸟群、鱼群的行为,通过群中的每个个体即粒子,依靠本身的速度向量和群信息,在多维搜索空间中搜索找到最优解。并行粒子群算法可以减小粒子间的相互干扰,扩大搜索范围;对于大规模或超大规模的多变量求解具有重要的意义,可以提高解的速度和解的质量。本文提出了并行粒子群的改进算法。同时将改进的并行粒子群算法应用于数据挖掘的分类中。实验采用IRIS数据集,它有3个类别,分别为Setosa,Versicolor,Virginica,每个类别包含50个例子。每个例子有4个属性,分别为花萼长度,花萼宽度,花瓣长度和花瓣宽度,将数据按9:1分成两部分,大的作为训练样本,小的作为测试样本。得到一个分类规则,将这规则用于测试集,准确率为91.5%。实验结果表明该算法可行。 相似文献
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张文华 《机械工程与自动化》2012,(3):104-106
BP神经网络PID控制是利用BP神经网络的自学习和逼近任意非线性函数功能,对PID控制器的三个参数进行在线整定,但网络初始权值的选取困难.采用改进的PSO算法优化BP神经网络的初始权值,并对基于PAO算法的BP神经网络PID控制进行仿真实验.仿真结果表明,PSO算法使得网络初始权值的选取比较快速,系统的性能有所提高. 相似文献
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针对发动机曲轴脉宽难以预测的问题,提出了改进粒子群(PSO)优化Elman神经网络预测的方法。采用Elman神经网络建立脉宽预测模型,根据网络陷入局部最优的代数与迭代次数动态更新网络惯性权重使PSO算法得到改进,利用改进的PSO算法对Elman神经网络的权值和阈值进行优化。对YC6G270-30型增压中冷柴油机曲轴信号脉宽的预测结果表明,改进的PSO-Elman算法比最小二乘、Elman、PSO-Elman算法具有更高的预测精度,收敛速度更快,验证了所提出方法的有效性与实用性。 相似文献
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Yiğit Karpat Tuğrul Özel 《The International Journal of Advanced Manufacturing Technology》2007,35(3-4):234-247
In this paper, we introduce a procedure to formulate and solve optimization problems for multiple and conflicting objectives
that may exist in turning processes. Advanced turning processes, such as hard turning, demand the use of advanced tools with
specially prepared cutting edges. It is also evident from a large number of experimental works that the tool geometry and
selected machining parameters have complex relations with the tool life and the roughness and integrity of the finished surfaces.
The non-linear relations between the machining parameters including tool geometry and the performance measure of interest
can be obtained by neural networks using experimental data. The neural network models can be used in defining objective functions.
In this study, dynamic-neighborhood particle swarm optimization (DN-PSO) methodology is used to handle multi-objective optimization
problems existing in turning process planning. The objective is to obtain a group of optimal process parameters for each of
three different case studies presented in this paper. The case studies considered in this study are: minimizing surface roughness
values and maximizing the productivity, maximizing tool life and material removal rate, and minimizing machining induced stresses
on the surface and minimizing surface roughness. The optimum cutting conditions for each case study can be selected from calculated
Pareto-optimal fronts by the user according to production planning requirements. The results indicate that the proposed methodology
which makes use of dynamic-neighborhood particle swarm approach for solving the multi-objective optimization problems with
conflicting objectives is both effective and efficient, and can be utilized in solving complex turning optimization problems
and adds intelligence in production planning process. 相似文献
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求解车辆路径问题的改进微粒群优化算法 总被引:23,自引:1,他引:23
微粒群优化算法是求解连续函数极值的一个有效方法。研究了用该算法求解车辆路径的问题。设计了求解车辆路径问题的一种新的实数编码方案,将车辆路径问题转化成准连续优化问题,并采用罚函数法处理约束条件。应用该微粒群优化算法求解了多个车辆路径问题的算例,并与遗传算法和双种群遗传算法进行了比较。计算结果表明,该算法可以更有效地求得车辆路径问题的优化解,是解决车辆路径问题的有效方法。 相似文献
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为通过装配工艺优化提高车身装配尺寸质量,针对车身众多几何可行装配顺序,应用多属性有向图描述零件间的优先关系和装配控制特征数量,来去除非工程可行装配顺序。以装配尺寸质量为目标函数,提出粒子群—遗传混合算法优化零件间装配操作,通过线性装配偏差分析模型进行装配偏差累积运算,获得了最优装配顺序。通过车身侧围装配体阐述了装配控制特征的优化过程,结果表明,不同的装配顺序将影响装配控制特征的选择,从而影响最终的产品装配偏差。 相似文献
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基于拥挤距离排序的多目标粒子群优化算法及其应用 总被引:6,自引:0,他引:6
针对多目标粒子群算法在全局寻优能力和Pareto集多样性上的不足,提出基于拥挤距离排序的多目标粒子群算法.该算法采用精英策略,基于个体拥挤距离降序排列,进行外部种群的缩减和全局最优值的更新,并在内部粒子群中引入小概率变异机制,增强算法的全局寻优能力,控制Pareto最优解的数目,同时保证其收敛性和多样性特征.在电梯曳引性能的多目标优化应用中,证明了该算法对于两目标和三目标优化问题求解的有效性.不同规模实例的运算对比表明,该算法在Pareto前沿的收敛性和多样性方面均优于改进强度Pareto进化算法,且缩短了运算时间,具有较高的效率与鲁棒性. 相似文献
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求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法 总被引:14,自引:0,他引:14
为克服传统粒子群优化算法在解决组合优化问题上的局限性,分析了其优化机理,并在此基础上提出了广义粒子群优化模型。按照此模型提出了一种求解作业车间调度问题的广义粒子群优化算法。在本算法中,利用遗传算法中的交叉操作作为粒子间的信息交换策略,利用遗传算法中的变异操作作为粒子的随机搜索策略,而粒子的局部搜索策略则采用禁忌搜索来实现。为了控制粒子的局部搜索以及向全局最优解的收敛,迭代过程中交叉概率以及禁忌搜索的最大步长都是动态变化的。实验结果表明,本算法可有效地求解作业车间调度问题,验证了广义粒子群优化模型的合理性。 相似文献
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基于改进粒子群算法的生产批量计划问题研究 总被引:12,自引:0,他引:12
为求解基于成组单元有能力约束的生产批量计划问题,提出了一种基于二进制粒子群算法和免疫记忆机制相结合的方法,并阐明了该方法的具体实现过程。在该方法中,采用罚函数法处理约束条件,每个粒子都代表一组可用于描述具体批量计划方案的规则组合。通过对其他文献中一个仿真实例的计算和结果比较,表明该算法在寻优能力、求解速度和稳定性等方面都明显优于文献中的遗传算法。 相似文献