基于特征分析的粒子群优化聚类算法

为提高粒子群优化聚类算法的性能,结合特征分析相关方法,提出一种新的串联聚类算法KPCA-PSO,阐述算法的基本原理和实施方案。在特征分析过程中,以一种简单有效的特征值选择方法避免手动选择特征值的繁琐过程。以人工数据和实际数据测试算法性能,实验结果表明该方法具有较好的聚类效果。     

粒子群优化算法

系统地介绍了粒子群优化算法，归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展，最后，对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望，指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。     

神经网络基于粒子群优化的学习算法研究

研究神经网络基于粒子群优化的学习算法，将粒子群优化算法用于神经网络的学习训练，并与遗传算法进行了比较，结果表明，神经网络基于粒子群优化的学习算法简单容易实现，而且能更快地收敛于最优解。     

基于粒子群优化BP神经网络的超声波缺陷位置预测

海洋设备的无损检测对于保障设备安全使用至关重要,由于设备所处的海洋环境特殊,要实现对海洋设备缺陷位置的准确估计难度较大.论文提出了一种基于粒子群优化BP神经网络(PSO-BP)预测设备缺陷位置的方法.通过模拟了海洋检测环境,用钢板作为实验对象,用超声波探伤仪对缺陷钢板进行了数据采集,获取了水下钢板的实时数据.通过粒子群算法对BP网络进行优化后对数据进行分析,对比缺陷出现的实际位置和预测位置,证明了粒子群优化的BP神经网络对于超声波检测的缺陷出现位置具有较好的预测效果.     

基于粒子群优化算法与BP神经网络的高铁客运量预测算法

本次通过基于粒子群优化算法与BP神经网络相结合的方式对高铁客运量进而预测,利用粒子群优化算法对BP神经网络进行优化与训练,通过经过改进的BP神经网络对高铁客运量进行预测.经实验研究发现,本次研究所提出的预测算法比常规BP神经网络模型预测精度更高,在样本数据量较少的情况下有明显的应用优势.     

基于Gabor+PCA特征与粒子群算法的部分遮挡人耳识别研究

在分析人耳Gabor特征基础上,提出一种主成分分析降维并利用基于粒子群优化训练的人工神经网络对部分遮挡人耳进行识别方法。选取了PCA方法降维后人耳图像的Gabor特征值作为人工神经网络训练样本,利用粒子群优化算法与多层前馈网络结合算法训练神经网络。与多种方法对比的实验表明,针对部分遮挡人耳的测试实验,基于Gabor+PCA特征与粒子群算法的部分遮挡人耳识别方法具有高识别性能,取得好的效果。     

多粒子群优化算法和RBF神经网络在缺陷故障参数红外智能识别中的应用

讨论了利用多粒子群优化算法(Multi-PSO)和径向基函数(RBF)神经网络进行缺陷参数红外识别的途径.PSO算法可以不用计算梯度,算法通用,而使用RBF神经网络作为代理模型,极大简化了复杂、费时的有限元计算,其中训练RBF神经网络的样本由有限元软件的计算结果产生.提出的多粒子群优化算法将粒子群分为若干子群,并利用粒子本身、粒子所在子群以及全局的最优解来更新粒子的速度与位置,该方法收敛速度较慢,但有可能找到问题的多个极小值.最后给出了该方法在缺陷参数红外识别中一个简单的应用例子.     

粒子群优化算法专利技术浅析

粒子群优化算法又称微粒群算法,是-种智能优化算法,主要用于优化函数、训练神经网络,以及其他进化算法的应用领域。本文简介了粒子群优化算法的发展历史及现状、主要分类,并以国内外专利申请数据为分析样本,从专利逐年变化的申请量和申请人分布等角度进行了分析和研究。     

基于改进型粒子群优化算法的BP网络在股票预测中的应用

本文提出了基于改进型粒子群优化的BP网络学习算法。在该算法中,首先改进了传统的BP算法,有效地使得网络中输入层、隐含层和输出层结点个数达到一个最优解。然后,用粒子群优化算法替代了传统BP算法中的梯度下降法,使得改进后的算法具有不易陷入局部极小、泛化性能好等特点,并将该算法应用在了股票预测的应用设计中。结果证明明：该算法能够明显减少迭代次数,提高收敛精度,其泛化性能也优于传统BP算法。     

基于粒子群优化的BP网络学习算法

本文提出一种新颖的基于粒子群优化的BP网络学习算法，该算法是一种全局随机优化算法。用Iris分类问题，将所提出的算法与BP算法作了对比实验。实验结果表明：所提出的算法性能优于BP算法，而且具有良好的收敛性。     

基于混沌搜索的粒子群优化算法

粒子群优化算法(PSO)是一种有效的随机全局优化技术。文章把混沌优化搜索技术引入到PSO算法中,提出了基于混沌搜索的粒子群优化算法。该算法保持了PSO算法结构简单的特点,改善了PSO算法的全局寻优能力,提高的算法的收敛速度和计算精度。仿真计算表明,该算法的性能优于基本PSO算法。     

基于PSO的BP神经网络学习算法

针对标准反向传播(BP)算法收敛速度慢和易陷入局部极值等缺陷,提出一种基于粒子群优化的BP神经网络学习算法。采用标准BP梯度下降法调整权值,利用粒子群优化算法进行网络权值及阈值的修正。将该算法与标准BP算法及传统基于粒子群优化BP网络算法进行仿真比较。实验结果表明,该算法能够克服标准BP算法的缺点,性能优于其他2个BP网络优化模型。     

基于粒子群算法和BP神经网络的桑黄液体发酵实验环境优化

黄酮,是桑黄真菌液体发酵的二级产物,具有重要的医药价值,本文提出了一种结合粒子群算法和BP神经网络的混合智能算法,用于优化桑黄液体发酵的实验环境和提高黄酮产量.本文中的算法基于25组桑黄液体发酵的实验数据,训练BP神经网络模型作为黄酮产量的预测模型,实验中与传统响应面方法中的数学回归模型做了比对试验,预测准确度提高了15%.BP神经网络预测模型作为评价函数结合粒子群算法进行实验环境寻优,通过数据模拟实验,获得了桑黄液体发酵的最佳培养条件,桑黄黄酮的产量由之前的约1532.83 μg/mL提高到约1896.4 μg/mL,产量提高了约23.72%.     

基于新的改进粒子群算法的BP神经网络在拟合非线性函数中的应用

介绍了一种基于新的改进粒子群算法(NIPSO)的BP神经网络来解决拟合非线性函数所出现的误差较大的问题。此算法在粒子群优化算法基础上,分别让权重和学习因子非线性和线性变化,建立基于新的粒子群优化算法的新模型,再与BP神经网络结合之后来拟合非线性函数。结果表明,新的改进粒子群优化算法更加合理且高效地提高了BP神经网络的拟合能力,减小了拟合误差,提高了拟合精度。     

基于个体状态的粒子群优化算法

针对标准粒子群算法的种群多样性丧失和算法早熟收敛问题,借鉴自然界中群居动物个体行为的独立性特征,提出粒子的个体状态概念,给出一种基于微粒个体状态和状态迁移的粒子群优化算法。对典型函数测试结果的比较表明,改进后算法的寻优能力明显高于标准粒子群算法。与其他改进算法相比,该算法的寻优能力也较强。     

随机微粒群优化算法

微粒群优化算法是继蚁群算法之后又一种新的基于群体智能的启发式全局优化算法,其概念简单、易于实现,而且具有良好的优化性能,目前已在许多领域得到应用。但在求解高维多峰函数寻优问题时,算法易陷入局部最优。该文结合模拟退火算法的思想,提出了一种改进的微粒群优化算法——随机微粒群优化算法,该算法在运行初期具有更强的探索能力,可以避免群体过早陷入局部极值点。基于典型高维复杂函数的仿真结果表明,与基本微粒群优化算法相比,该混合算法具有更好的优化性能。     

基于粒子群优化算法的模拟滤波器设计

采用传统的网络综合法设计计波器存在带宽不精确及阻带衰减过小的问题,为此,提出一种基于粒子群优化算法的无源模拟滤波器优化设计方法.在网络综合法设计的滤波器电路基础上,利用粒子群优化算法对滤波器的整个参数空间进行高效并行搜索直到获得最优的参数值.实例表明,采用该方法设计的滤波器带宽更加准确,且具有更加陡峭的阻带衰减.     

基于粒子群算法的支持向量机的参数优化

支持向量机(Support Vector Machine,SVM)对内部参数有着极高的依赖性,因此参数的好坏直接决定了SVM的分类效果,比如径向基核函数的参数。为了寻找出与分类问题相契合的参数,将样本数据投影到高维度特征空间,从而在特征空间中计算类内平均距离与类外中心距离之差,并将其作为参数评估的适应值;利用粒子群算法的全局寻优能力,在定义域内生成种群以代表不同的参数取值;利用粒子的随机游走来进行最优参数搜索,并将结果代入SVM进行样本训练。将所提算法与网格算法等进行了比较,结果表明所提算法的参数设定更加准确,分类准确率有显著提高,且算法复杂度并没有明显增加。     

一种改进的简化粒子群优化算法

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部极值、进化后期收敛速度慢和精度低等缺点,提出了一种改进的简化粒子群优化算法(YSPSO)。该算法采用黄金分割法平衡惯性与经验之间的相互影响;同时,为避免错过全局最优值,增加反向随机惯性权重,使粒子在一定程度上具有反向搜索的能力。最后,对几个经典基准测试函数进行实验,结果表明,YSPSO算法在提高算法收敛速度和精度的同时,降低了陷入局部极值的可能性,提高了PSO算法的实用性。     

基于多样性反馈的粒子群优化算法

利用粒子群多样性的反馈信息,给出带有粒子群多样性测度反馈控制的新惯性权值动态自适应调节方法,有效地维持进化初期的种群多样性,降低粒子群优化算法在进化初期发生早熟的风险,提高最优化解的精度,减小种群规模对优化精度的影响。几个典型函数的仿真结果以及与2种典型的惯性权值调节粒子群算法的比较结果表明了算法的有效性。