基于变量选择的转炉炼钢终点预报模型

转炉炼钢的终点预报模型对于钢水终点碳含量和温度的命中非常重要.针对高维输入不利于建立精确模型的问题,使用互信息方法对预报模型输入变量进行选择.为了区分各输入变量对输出的不同重要程度,对各输入变量进行加权处理,并采用微粒群算法对权值进行优化.最后,使用支持向量机方法建立转炉炼钢终点碳含量和温度预报模型.对一座180t转炉实际生产数据进行仿真,结果表明,合理的变量选择和加权处理能有效提高模型的预报精度.     

贪婪核主元模糊神经网络在转炉炼钢终点预报中的应用

本文提出基于核思想和贪婪算法的主元模糊神经网络模型,用来进一步提高转炉终点碳含量和 温度预报模型的精度．采用核函数把输入变量向高维特征空间映射以充分挖掘变量的隐藏信息,经贪婪算法 优化选取主元,除去变量的冗余信息,降低输入维数．将提取的主元输入自适应神经模糊推理系统后,网络 以规则的形式来反映数据间蕴含的关系;以此模拟操作工经验,减少经验差异带来的影响．对转炉生产实测 数据进行了仿真,结果表明该模型是有效的．     

模糊神经网络模型混沌混合优化学习算法及应用

基于混沌优化的思想,提出一种新的模糊模型的优化学习算法．将模糊推理规则转化为模糊RBF网络模型,用模糊C均值(FCM)聚类算法和分区效验熵得到模型结构。用混沌变换序列寻优得到优化的中心初值群,用FCM获得最优聚类中心,最后获得模糊神经网络模型．将该方法应用于转炉终点磷含量预报模型。取得了较好的结果．     

一种应用ARPSO优化RBF神经网络的方法

针对径向基函数神经网络参数难以设置以及因此而导致的网络隐层结构不明朗的问题,提出了一种应用控制种群多样性的微粒群（ ARPSO）优化径向基函数神经网络（ RBF）的方法。通过引入“吸引”和“扩散”因子对基本微粒群算法进行改进,并将改进的微粒群算法用于RBF聚类半径的优化,进而能够合理地确定RBF的隐层结构。将用ARPSO优化的RBF神经网络应用于非线性函数逼近,经实验仿真验证,与基本微粒群（ PSO）算法、收缩因子微粒群（ CFA PSO）算法优化的RBF神经网络相比较,在收敛速度和识别精度上有了显著的提高。     

基于NN改进PSO算法的机器人路径规划

本文介绍了基于神经网络和微粒群优化算法的移动机器人动态避障路径规划算法.通过神经网络改进的微粒群算法,充分利用了神经网络的融合性和并行性来提高微粒群算法中适应度函数的准确性.通过神经网络描述机器人工作空间的动态环境约束并找到最优的适应度函数,在微粒群算法中使用该函数,求得微粒群算法最优无碰路径.     

基于改进微粒群神经网络的油料储备预测

根据油料储备历史数据样本进行油料储备预测,是实施油料保障有效举措.油料储备预测是具有不确定性、突变性的多变量复杂系统,预测难度大.为了解决采用传统预测法所存在的局限性,将微粒群优化算法与神经网络相融合,提出了改进微粒群神经网络的油料储备预测模型.利用神经网络自学习能力,捕捉预测系统非线性关系.将神经网络参数映射为实数码微粒,构造复合适应度函数.引入微粒距离系数,动态调整微粒速度和位置进化参数.借助微粒群优化算法较强全局搜索能力,训练神经网络参数,优化其结构,消除神经网络训练收敛慢、易陷入局部极值等现象.仿真实例表明,改进模型预测精确性评价指标良好,建模复杂度较低.     

一种基于增量式神经网络的转炉静态控制模型

针对中小型转炉不宜增设副枪、难以对钢水成分和温度进行连续检测、难以建立动态模型的实际情况,本文将传统增量模型和神经网络模型有机结合,提出了一种基于增量式神经网络的转炉静态控制模型,对钢水终点进行控制。在该模型引入了RBF神经网络对钢水终点温度和碳含量进行实时预报,使得对增量式神经网络控制模型的训练以预报模型的输出值与所要求的钢水终点温度和碳含量之差为最小,克服了常规静态控制模型存在的不足,改善了控制效果,提高了炼钢一倒命中率。     

基于多种群协同进化微粒群算法的径向基神经网络设计

神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一.     

基于PSO和BP网络的LF炉钢水温度智能预测

研究将粒子群优化算法与BP神经网络相结合,建立新的钢水终点温度预报模型.确定加热功率、初始温度、精炼时间等8个影响钢水终点温度的主要因素作为神经网络的输入量.用粒子群优化算法优化神经网络参数,改善神经网络温度预测模型的收敛性能.实验结果表明,该算法可以提高预测速度和精度,预测结果误差不大于±5℃的炉次大于90%.     

一种基于群体智能的人工神经网络学习算法

将群体智能优化理论引入一种前馈式人工神经网络——径向基函数（RBF）神经网络的学习训练过程,提出了基于智能微粒群算法的RBF神经网络学习算法,并与传统RBF神经网络学习算法进行了比较,实验结果证明了该方法的有效性。     

独立自适应调整参数的粒子群优化算法

针对传统粒子群优化算法在求解复杂优化问题时易陷入局部最优和依赖参数的取值等问题,提出了一种独立自适应参数调整的粒子群优化算法。算法重新定义了粒子进化能力、种群进化能力以及进化率,在此基础上给出了粒子群惯性权重及学习因子的独立调整策略,更好地平衡了算法局部搜索与全局搜索的能力。为保持种群多样性,提高粒子向全局最优位置的收敛速度,在算法迭代过程中,采用粒子重构策略使种群中进化能力较弱的粒子向进化能力较强的粒子进行学习,重新构造生成新粒子。最后通过CEC2013中的10个基准测试函数与4种改进粒子群算法在不同维度下进行测试对比,实验结果验证了该算法在求解复杂函数时具有高效性,通过收敛性分析说明了算法的有效性。     

多阈值图像分割的模糊粒子群优化算法

把粒子群算法应用到多阈值图像分割中,结合已有的模糊C-均值聚类法提出了一种基于模糊技术的粒子群优化多阈值图像分割算法。FCM聚类算法是一种局部搜索算法,对初始值较为敏感,容易陷入局部极小值而不能得到全局最优解。PSO算法是一种基于群体的具有全局寻优能力的优化方法。将FCM聚类算法和PSO算法结合起来,将FCM聚类算法的聚类准则函数作为PSO算法中的粒子适应度函数。仿真实验表明新算法在最大熵评判准则下能够得到最优阈值。     

基于莱维飞行的粒子群优化算法

为了有效解决粒子群优化算法易陷入局部最优的缺陷,在粒子群优化优化算法（PSO）的基础上,引入莱维飞行,提出了一种基于莱维飞行的粒子群优化算法（LPSO）。该算法在迭代过程中,对粒子位置进化效果进行判断,若粒子多次迭代后仍无法进化到更优位置,则使用莱维飞行更新粒子位置。改进后的算法增加了粒子位置变化的活力,提高了算法的有效性。仿真实验结果表明,该算法在求解全局最优时,效果优于原始粒子群优化算法,在多峰值函数优化问题中其优越性更加突出。     

一种免疫微粒群优化算法

引入克隆选择操作和借鉴免疫学习中较好的多样性来克服微粒群算法易陷于局部最优以及对多峰值函数搜索效果不佳的缺点，构建了一种免疫微粒群算法。将该算法应用于4个常见的测试函数，实验结果表明，该算法比标准微粒群算法有更好的收敛性和更快的收敛速度。     

基于混沌局部搜索的粒子群算法及其应用

为提高混沌优化搜索结果的精度,在以粒子群算法进行全局搜索的基础上,根据全局搜索结果利用混沌优化进行局部搜索,实现在全局范围上搜索最优值。分析局部混沌搜索方法,设计基于混沌局部搜索的粒子群算法的流程,利用混沌优化进行粒子群局部搜索以跳出局部最优搜索区域,避免陷入局部极小值和实现在全局范围上搜索目标函数的最优值。以RMSE误差作为搜索结果精度评价指标,通过Rosenbrock函数算例对基于混沌局部搜索的粒子群算法精度进行分析,并将该算法应用于停车场最优选址实际问题的决策。研究结果表明,该算法搜索结果相较于混沌优化算法搜索结果具有更高的精度,其数值更逼近理论最优值,验证了其提高搜索结果精度的有效性和在解决实际问题上的可行性。     

基于人工鱼群和微粒群混合算法的WSN节点部署策略

将无线传感器网络节点分布部署问题形式化为一个组合优化问题,以网络覆盖率为目标函数。针对该模型 提出基于人工鱼群与微粒群的混合算法的无线传感器网络节点部署优化策略。微粒群算法搜索效率高,而人工鱼群 算法进行搜索时有很好的全局性。AF SA-POS算法将这两种算法相结合,局部搜索速度快,而且有效地解决了标准 PS<)算法中的粒子“早熟”问题。最后使用MA"I'LAI3进行了实验,结果表明提出的算法减少了迭代次数,并且提高了 网络覆盖率,相对于人工鱼群算法和微粒群算法来说能取得更好的效果。     

基于改进混沌粒子群优化算法的聚丙烯生产调优

通过算法混合提出了一种改进混沌粒子群优化算法。将混沌搜索融入到粒子群优化算法中,建立了早熟收敛判断和处理机制,显著提高了优化算法的局部搜索效率和全局搜索性能。将改进混沌粒子群优化算法应用于聚丙烯生产调优中,首先建立了聚丙烯最优牌号切换模型,然后采用改进混沌粒子群优化算法求解该最优牌号切换模型。优化结果:表明,与常规混沌粒子群优化算法相比,改进混沌粒子群优化算法具有更佳的优化效率和全局性能。     

改进的二阶振荡粒子群算法

针对粒子群算法易陷入局部最优等问题,分析了粒子群算法的进化方程,提出了一种改进的粒子群优化算法。算法在振荡环节采用互不相同的参数取值来调节粒子群算法的全局和局部搜索能力,并通过对测试函数和机器人路径规划问题仿真模拟,与标准PSO、标准二阶PSO、二阶振荡PSO算法的实验结果进行对比分析,验证了所提出算法的有效性和可行性。     

改进的粒子群算法在烧结配料中的应用

为提高计算机烧结配料的自适应性和通用性,提出了基于改进粒子群算法优化求解的方法。该方法采用柯西分布函数演化而来的调整函数,根据迭代次数惯性权重动态调整,对粒子群算法的全局和局部搜索能力进行平衡调整,使算法初期有较快的收敛速度,后期又保持较高的寻优精度,从而提高了粒子群算法的全局和局部搜索能力。仿真结果表明,所提出的改进粒子群算法收敛速度快、精度高、具有较强的全局寻优能力,能有效降低钢铁企业烧结成本,为实际工程应用提供了一个新思路。     

粒子群Memetic算法求解多峰函数优化

针对目前多峰函数优化问题较难找到全部局部最优解的情况,提出了一种粒子群Memetic算法。算法结合了粒子群优化的全局搜索能力和爬山法的局部搜索能力,增强了算法搜索最优解的能力。实验结果表明,该算法求解精度较高,且收敛速度较快。