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该文提出一种量子自适应粒子群优化算法,该算法中,粒子位置的编码采用量子比特实现,利用粒子飞行轨迹信息动态更新量子比特的状态,并引入量子非门实现变异操作以避免陷入局部最优。用该算法训练神经网络,实现了径向基函数(RBF)神经网络参数优化,建立了基于量子自适应粒子群优化RBF神经网络算法的网络流量预测模型。对真实网络流量的预测结果表明,该方法的收敛速度和预测精度均要优于传统RBF神经网络法、粒子群-RBF神经网络法、混合粒子群-RBF神经网络法和自适应粒子群-RBF神经网络法,并且预测效果不易受时间尺度变化的影响。 相似文献
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基于改进粒子群算法的并联机械手运动参数识别 总被引:1,自引:0,他引:1
在工业生产过程中,由于机械手制造与装配过程存在误差,不仅造成运动精度降低,而且阻碍生产效率提高。为解决这一问题,提出了基于了改进粒子群优化算法的并联机械手运动参数识别研究,通过建立参数数学模型,完成机械手几何参数误差的识别和补偿。实验表明,文中提出基于改进粒子群优化算法的并联机械手运动参数识别,测试误差小、收敛速度快,可以为改良生产线、改善产品质量、提高企业效率提供有效的帮助。 相似文献
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为了解决激光超声检测过程中定量识别表面缺陷深度较困难的问题,提出了一种粒子群(PSO)优化BP神经网络表面矩形缺陷深度定量识别方法.基于热弹机制,利用有限元软件COMSOL建立了利用激光超声检测含有表面缺陷铝材料的有限元模型,得到了脉冲激光照射下不同深度缺陷对应的透射波信号,提取透射波信号的时域峰值、中心频率、频域上3 dB带宽、上限截止频率和下限截止频率等多个变量作为神经网络的特征向量,建立了PSO-BP神经网络缺陷深度定量识别模型,实现了0.1~3 mm深度缺陷的定量识别.计算结果表明:经过粒子群算法优化后的BP神经网络能够准确地识别出金属表面缺陷的深度信息,识别相对误差在6%以内,结果证明了该神经网络模型对矩形缺陷深度的识别具有一定的可行性和准确性. 相似文献
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基于改进的径向基函数神经网络的辐射源算法研究 总被引:2,自引:2,他引:0
多传感器数据融合系统中辐射源识别技术占有重要的位置。本文结合改进的径向基网络给出了辐射源算法的实现结构。结合辐射源预分的数据特点对径向基中高斯核函数进行了修改,使得在不对处理样本初始化的条件下仍有很好的预分效果,预分后采用模糊匹配的方法,完成辐射源的识别。 相似文献
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本文提出了基于连接结构优化的粒子群优化算法(SPSO)用于神经网络训练,该算法在训练神经网络权值的同时优化其连接结构,删除冗余连接,使神经网络获得与模式分类问题匹配的信息处理能力.经SPSO训练的神经网络应用于Iris,Ionosphere以及Breast cancer模式分类问题,能够部分消除冗余分类参数及冗余连接结构对分类性能的影响.与BP算法及遗传算法比较,该算法在提高分类误差精度的同时可加快训练收敛的速度.仿真结果表明,SPSO是有效的神经网络训练算法. 相似文献
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针对在LBG算法中存在初始码书的选择极易影响码书训练的收敛速度和最终码书性能的缺陷,提出了一种基于微粒群的矢量量化码书设计算法.首先产生具有一定全局性特点的初始码书,然后再应用LBG算法进行优化得到同时具有局部特性的码书.实验结果验证了该算法的合理性. 相似文献
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将微粒群算法应用于彩色图像的颜色量化.根据种群的进化原理,在RGB彩色空间中对图像像素的颜色值进行聚类,通过迭代寻优确定最优调色板,然后进行像素的颜色映射,从而完成量化工作.仿真实验表明,该算法具有颜色失真小,收敛性好,鲁棒性强和受初始条件影响小等特点,是一种有效的颜色量化算法. 相似文献
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混合粒子群算法优化神经网络的研究 总被引:1,自引:1,他引:0
针对BP神经网络初始权阈值的确定所具有的随机性和各个隐含层神经元数的不确定性,通过利用混合粒子群优化算法来同时优化神经网络的初始权阈值和结构.首先通过混合粒子群优化算法来确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里再通过BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优的网络结构和权阈值.通过Iris模式分类、Wine模式分类问题和广义异或问题来对该模型进行训练和测试,相比遗传算法等其他算法,该模型可以获得更高的正确识别率,结果表明此方法是可行的. 相似文献
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提出了基于量子粒子群的无线传感器网络覆盖优化算法.由于在量子空间中粒子满足集聚态性质完全不同,使得该算法可以在整个可行区域内搜索.全局搜索能力远远优干基本粒子群,克服了粒子群算法容易陷入局部最优的缺点.仿真结果表明,该算法比基本粒子群算法拥有更好的覆盖优化效果。 相似文献
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一种基于粒子群优化的自适应均衡算法 总被引:2,自引:0,他引:2
提出了一种自适应信道均衡的方法,它利用粒子群优化算法对均衡器系数进行自适应调整.由于粒子群优化算法具有实现简单、性能函数的单调性强、搜寻全局最优解的能力强等优点,将其用于自适应信道均衡将会改善传统均衡器均衡效果不理想的问题.仿真结果表明,该方法实用有效,在信道失真较大和最优解搜索精度方面表现出了优越性. 相似文献
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PI控制器常用于主动队列管理中,但参数整定上的试凑法具有盲目性,算法的瞬态性能也不够理想.本文推导了基于流体流理论的网络简化模型,基于该模型将集群智能中的改进粒子群优化算法(PSO)应用于PID控制器参数优化,定义了一个综合调节时间、上升时间、超调量、系统静态误差、正弦跟踪误差等动静态性能指标函数,在给定的参数空间进行组合优化搜索,迅速求得获取使性能指标优化函数极小化的一组PID控制器参数,将PID控制器应用于网络主动队列管理系统中.仿真结果表明,在大时滞和突发业务流的冲击两种情况下,该方法设计的控制器的动静态性能优于RED、PI算法,超调量均小于5%,调节时间分别小于5秒、4秒,稳态误差分别小于两个数据包和3个数据包. 相似文献