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为了辨识压电陶瓷中的迟滞非线性,该文提出一种改进的粒子群算法(PSO)对非对称BoucWen模型进行参数优化。首先在归一化BoucWen模型中引入非对称因子描述非对称特性,解决该模型只适用于描述对称迟滞的问题。其次通过引入混沌映射、收缩因子和动态学习因子来对传统PSO进行改进,动态改变粒子群的权重和学习因子,有效地提高算法的搜索能力和收敛速度。最后通过改进的PSO对非对称BoucWen模型进行参数辨识。结果表明,改进的粒子群算法能较好地辨识BoucWen模型参数,验证了方法的有效性。 相似文献
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针对粒子群算法优化神经网络进行语音转换时容易产生收敛速度慢、早熟的问题,本文采用一种新的量子粒子群算法优化广义回归神经网络的语音转换模型。该量子粒子群通过改变量子比特相位进而改变位置矢量,并利用量子非门进行变异操作。因此首先利用量子粒子群对网络进行优化得到最佳的光滑因子参数,从而建立频谱映射规则。接着,利用频谱参数和基频参数的相关性,对韵律特征基频也进行转换。然后,联立转换后的频谱参数和基频参数,利用STRAIGHT模型合成目标语音。最后,采用主观和客观测评方式进行评价。实验结果表明,与传统粒子群算法优化广义回归神经网络相比,该方法转换后的语音自然度和相似度得到提升,谱失真率下降2.1%。本文方法具有比径向基神经网络、广义回归神经网络、粒子群算法优化广义回归神经网络更好的语音转换性能。 相似文献
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粒子群优化算法(PSO)是一种群体智能进化计算方法,但在搜索过程中粒子紧跟最优粒子运动降低了粒子多样性和全局搜索能力,从而易陷入局部极值.本文提出一种新的粒子群优化算法(PSO-EWD),主要改进体现在2个方面:将惯性权重与进化因子相关联,根据种群的进化状态而改变权重大小,以平衡全局搜索能力与局部搜索能力;将时变的分布式时延引入速度更新公式中,以增加粒子的多样性.本文通过5种算法在9个基准函数上的实验对比,证明了新提出的算法相较于另外4种算法具有更优的适应度值、稳定性和收敛速度. 相似文献
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针对粒子群算法由于算法可调参数较少,在求解多维函数时极易陷入早熟收敛的问题,提出一种改进的变参数粒子群算法。根据粒子运动特性,对粒子速度更新公式进行改进,使各项都融入相应的权重因子,通过权重因子调整粒子寻优性能。通过3个标准测试函数进行验证,并与其他算法进行比较。仿真结果表明,通过设置不同的权重因子,所提算法具有更好的寻优精度和执行能力,在求解多维函数时亦能取得较好的效果。 相似文献
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小波阈值函数中,因信号之间的不连续性及小波估计系数与原信号的小波系数存在误差等原因,图像无法得到最优还原.为此提出一种基于改进协同量子粒子群算法优化小波函数的去噪方法.该方法在协同量子粒子群优化(CQPSO)算法的基础上引入了自适应收缩扩张因子,用改进的协同量子粒子群算法优化小波阈值函数中的调节因子和阈值.仿真图像和数... 相似文献
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采用试凑方式对四旋翼飞行器PID控制参数人工进行调整工作量大、费时且难以达到较好的控制效果。为了解决控制参数优化问题,提出基于带交叉因子的粒子群算法(PSO)的PID参数优化策略。将带交叉因子的粒子群算法能快速准确找到最优参数解的特点与PID控制结合起来,在控制过程中将PID参数作为粒子群中的粒子,用遗传算法对粒子进行选择、保优、交叉,以ITAE准则作为误差性能指标,用粒子群算法调整PID参数,得出最优的粒子作为四旋翼飞行器的PID控制器参数。仿真结果显示,该方法具有更强的灵活性、适应性和鲁棒性,并能提高控制系统的精度,具有很好的工程应用价值。 相似文献
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对于基于SVM数字信号调制识别分类器,参数选取过程中如何优化惩罚因子和径向基核函数参数问题,提出了一种改进算法。该算法将自适应惯性权重粒子群算法和k折交叉验证法结合,利用交叉验证法计算粒子适应度值,通过粒子群算法实现最优参数值搜索,最终得到分类器惩罚因子和径向基核函数参数最优值。仿真结果表明,该算法性能明显优于网格搜索法和遗传算法。 相似文献
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一种改进的动态改变惯性权重的粒子群算法 总被引:1,自引:0,他引:1
惯性权重在粒子群算法中起到重要的作用,综合考虑了影响惯性权重的几种因素,提出基于进化速度、聚集度和相似度的动态改变惯性权重的粒子群算法,实验证明改进算法在收敛率、收敛精度和全局寻优能力方面都优于几种有代表性的动态改变惯性权重的算法. 相似文献
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一种改进型粒子群优化波达方向估计算法 总被引:1,自引:0,他引:1
对空间多个窄带信号源的高分辨波达方向估计是移动通信、雷达、声纳、电子监控和地震研究等信号处理中的重要问题之一.而现在的一些获取波达方向估计最大似然解的算法存在收敛速度慢或者局部极值问题,为了克服这些问题,本文以粒子群算法为基础,在粒子群算法的速度更新公式基础上考虑了粒子平均信息的影响,并对惯性因子进行改进,考虑了当前粒子与当前最优粒子之间的距离,并用其来寻求波达方向最大似然估计的全局最优解.仿真结果表明:与改进前的粒子群算法相比,基于改进粒子群优化算法的波达方向估计在提高搜索全局最优速度和估计精度上都有优势. 相似文献
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为了提升粒子群算法的全局寻优与局部精细搜索能力并加快收敛速度,提出了基于直觉模糊熵的混合粒子群优化算法.该算法采用粒子的历史最优解信息构造直觉模糊熵的自适应函数,并将熵值作为扰动因子动态调节惯性权重,同时建立自适应全局最优粒子学习策略对扰动后的粒子进行训练,在保持多样性传播的基础上选择学习对象,使粒子探索更多新区域,实现种群间的协作与并行进化.通过仿真实验,将本文算法与两种衍生算法以及其他改进粒子群算法在11个测试函数上进行比较,结果表明,本算法在求解精度、收敛速度和寻优效率上均有更好表现. 相似文献
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模糊C均值聚类对初始参数有着较强的依赖性,文中针对其对初始聚类中心敏感的问题,提出利用量子粒子群来优化FCM的初始聚类中心。粒子群优化算法具有较强的全局搜索能力,但局部搜索能力不足,因此借助于量子理论,将粒子群量子化,借助量子旋转门改变粒子的移动,同时利用量子非门增加种群的多样性,加强粒子群优化算法的局部寻优能力。并最终利用量子粒子群优化算法搜寻FCM算法的初始聚类中心,通过实验仿真表明,改进的算法在加快搜索速度的同时,能获得较为稳定的聚类中心且分割效果明显优于标准的FCM算法。 相似文献
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基于改进粒子群优化算法的无人机实时航迹规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在无人机航迹规划中,通过改变惯性权重和采用自适应粒子群编码方式,以最大转弯半径、步进、最短距离和回避威胁作为航迹的评价指标,将约束条件、地形地貌及威胁信息引入适应度函数等方法,对粒子群优化算法进行改进,解决了粒子群算法在寻优过程中易陷入局部最优的问题.仿真结果表明,该方法可实现在线实时航迹规划. 相似文献
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