基于PSO的电容生产工序参数优化

粒子群优化算法是一种基于群智能理论的仿生全局优化方法。该文在对粒子群算法进行研究的基础上,将其应用于解决流程型生产企业的生产过程工艺参数优化。在建立实际生产线模型的基础上,提出了多目标优化策略。仿真结果表明利润、均衡度和库存费均达到一个满意的结果。     

基于改进PSO和DE的混合算法

研究粒子群优化(PSO)算法和差分进化(DE)算法的优缺点,通过改进PSO算法并与DE算法混合,得到一种双种群的新型混合全局优化算法。经过对5个标准测试函数的大量实验计算表明,该算法能有效克服PSO算法和DE算法的缺陷,使寻优精度有较大改进,在高维情况下表现更加突出。     

基于水平集的PSO算法的改进

粒子群优化算法PSO(Particle Swarm Optimization)目前仍存在着早熟收敛和收敛速度较慢的难题,提出一种新的PSO改进算法.该算法利用水平集对PSO的每一代粒子按照适应度进行划分,把与目标相关的所有信息结合在一起,改变了原有的PSO进化公式,提高了算法的收敛速度;其次,对于每一代的某个个体进行变异,使其变异到粒子密度低的空间中去,从而提高了粒子的多样性,减少早熟发生的机会.实验证明,这种算法是有效的.     

基于改进PSO算法的目标温度模糊神经网络控制器

以某钢厂引进的板坯连铸二冷控制为研究对象,针对现有控制系统由于铸坯表面目标温度是预先设定的固定值,存在二冷水量波动大、铸坯质量不稳定等缺陷,设计了基于改进PSO算法的目标温度模糊神经网络控制器,在遵守冶金准则的前提下,根据浇注钢种与拉速、中包温度变化量动态控制目标温度。仿真结果表明：该控制器控制误差小,适应范围广,可以满足生产要求。提出了模糊神经网络的改进PSO算法,阐述了其基本思想、改进之处及其实施过程。研究结果对引进的同类连铸板坯二冷控制系统的升级改造具有指导意义。     

基于PSO的矿山企业动态配矿优化研究

采用粒子群优化(PSO)算法求解矿山企业动态配矿问题。依据开采条件圈定出可开采的矿块,用粒子的一位代表矿块,并用0或者1代表选择该矿块来开采,重新定义在约束条件下PSO粒子的运算与“飞行”规则,实现动态配矿优化的粒子群算法。该PSO算法实施简单,优化效果明显,通过2009年实际生产情况与优化结果的对比表明,该算法在生产成本几乎不变的情况下,明显提高了企业效率。     

基于PSO改进决策树算法的研究

决策树方法是发现概念描述空间的一种特别有效的方法，是实例学习中具有代表性的学习方法，专门用于处理大量对象．如何快速建立简单可靠的决策树是一个重要的问题．文章引入PSO算法，并针对标准PSO算法易限于局部极小点的局限性，在保持了PSO算法结构简单可行特点的同时，利用惩罚函数方法，引入叉乘控制项，帮助算法摆脱局部极小点的束缚，提高了优化速度．将改进的PSO引入到决策树建树方法中，并与传统的决策树方法及使用遗传算法改进后的树进行比较，验证了其优越性．     

基于多目标PSO算法的信息工程监理

为了解决信息化工程监理面临的综合管理的复杂性, 通过综合考虑信息工程监理过程中对质量、投资、进度的控制, 采用以资源作为决策变量, 以整体工期优化为目标, 建立一种信息工程监理过程多目标优化的数学模型. 针对该数学模型, 构建了信息工程监理控制优化的多目标决策问题的目标函数, 结合一种多目标离散粒子群进化算法, 根据具体问题的特点, 重新定义和设计新的粒子进化方程, 从而较好地解决多目标优化信息工程监理控制目标的问题.     

基于改进PSO算法的PID参数自整定

研究了比例-微分-积分(PID)控制器参数自整定问题，提出一种基于改进粒子群优化算法的PID控制器参数自整定方法。采用实编码方法和基于指数曲线的非线性惯性因子取值策略，该途径易于实现，并且提高了寻优的速度和精度。仿真实例表明了该方法的有效性。     

基于PSO的确定性问题优化研究

粒子群算法原理简单，易于实现，是进化算法中优化效率很高的算法。针对确定环境下的问题优化，提出采用粒子群算法对其进行优化求解。通过对确定性环境下的Benchmark函数的算法仿真研究，表明粒子群算法在确定性问题优化中具有快速收敛性和精确性的特点。     

改进PSO算法在主汽温系统PID参数优化中的应用

提出了一种基于改进的粒子群优化（PSO）算法的PID控制器参数整定方法。通过对粒子赋予不同的初始惯性权重,较好地协调了粒子的全局与局部搜索能力。通过对具有严重参数不确定性、多扰动以及大迟延的电厂主汽温被控对象的仿真研究,结果表明：改进的粒子群算法在保证PID控制稳定性基础上提高了PID控制的精度,且编码简单,易于实现,具有较好的应用前景。     

可调参数遗传算法的情感特征选择研究

将情感识别中的特征选择看成组合优化问题,从四种生理信号EMG、ECG、RSP、SC中抽取统计特征,将参数可调的遗传算法和K-近邻算法相结合尝试找出最能"代表"某一情感状态joy、anger、sadness、pleasure的最优情感特征组合模式.仿真表明,该方法是有效的.     

改进加权线性预测倒谱的复合参数说话人识别

说话人识别和确认是信号处理中研究的热点之一,但有关文献表明识别效率并不是很高,而且训练和识别的语音要求都比较长,距离实际应用还有一定差距.分析了说话人识别中有关参数的选取对识别结果的影响,采用线性预测倒谱和基音参数共同作为识别参数,并采用矢量量化,改进了线性预测倒谱距离的加权函数,提供了与文本无关的说话人识别系统.最后给出了实验结果和有关分析,在低噪声时识别正确率可达99%以上,在高噪声时也能达到98%以上的正确率.     

一种改进的求解摄像机内外参数的方法

针对带有径向畸变的单摄像机针孔成像数学模型,提出了一种改进的求解模型内外参数的方法.首先利用标定板上特征点,应用最小二乘方法线性求得实际的光心图像坐标,进而应用Tsai方法求得模型中其他参数,最后利用Levenberg-Marquardt方法对所有求得的参数进行全局优化.实验结果表明,该方法较Tsai方法重投影误差更小,精密度更高,是一种有效的摄像机内外参数标定方法.     

基于遗传算法的SVM特征选择和模型参数优化

建立在统计学习理论和结构风险最小原则上的支持向量机(SVM)在理论上保证了模型的最大泛化能力,因此将支持向量机理论应用于入侵检测领域可以获得很好的效果.但是它在应用中也存在如何对网络数据进行特征选择和选择适当的支持向量机模型参数的问题.在分析了特征选择和SVM模型参数对分类器识别精度的影响基础上,提出用遗传算法建立支持向量机特征选择和分类器模型参数的自适应优化算法,并把它应用到网络入侵检测中去.最后,使用KDD CUP 99数据进行的仿真实验表明了算法的正确有效性.     

基于改进的PSO算法的网络社区划分方法

网络社区划分是复杂网络研究领域的一个热点,现有的复杂网络社区划分方法时间复杂度比较高,准确性过于依赖先验知识,因此许多现有的社区划分方法不太适用于实际网络的社区结构分析。对PSO算法进行改进,改进后的PSO算法的参数设置更简单。基于改进后的PSO算法,提出一种复杂网络社区划分方法,该社区划分方法时间复杂度比较低,并且无需预先知道网络的社区数量、社区节点数。实验结果表明该方法具有良好的性能。     

一种基于相关的属性选择改进算法

基于相关的属性选择算法是一种属性子集评价方法,该算法通过启发式评价消除属性子集中属性之间的相关性,使用评价值选择与类属性相关度高而属性之间相关度低的属性子集。提出在基于相关的属性选择算法中加入属性之间相关度方差的影响,能够在基于相关的属性选择算法选择的属性集子的基础上,去除属性子集中那些与其他属性相关度大的属性。通过实验证明,改进后的算法选择的属性子集属性数不多于基于相关的属性选择算法选择的属性子集属性数。使用改进算法选择的属性子集,在对分类器分类正确率影响很小的情况下,有较高的分类效率。     

基于改进萤火虫算法的SVM核参数选取

支持向量机(SVM)是一种性能优异的机器学习算法,其核函数参数的选取对于建模精度以及泛化能力有着重要的影响。提出一种基于改进萤火虫算法的SVM核函数参数选取方法,通过改进萤火虫位置更新公式并在移动过程中引入亮度特征从而确定最佳的SVM核函数参数。实验表明,该算法选取的SVM核函数参数在保证分类器收敛性能的同时,提高了分类精度,取得了良好的优化效果。     

一种改进的集中度和分散度文本特征选择算法

特征选择算法(TFFS)存有一定的不足:集中度难于正确衡量低频繁特征项的权值;分散度忽略了互信息为负数的特征项对文本分类的影响。提出一种改进的特征选择算法(TFFSL),TFFSL对集中度、分散度做了一定的改进,避免了TFFS的缺陷,同时TFFSL结合特征项长度信息,提高了短语和词语在分类中的作用。SVM分类实验结果表明:与TFFS相比,TFFSL有更高的文本分类性能和剔除无关特征项的能力。     

基于遗传算法与Shannon熵的故障监控参数优选

研究液体火箭发动机故障诊断中监控参数的优选问题.基于Shannon熵理论提出了特征参数组所含故障分类信息的理论值及其工程计算方法,证明了故障分类信息与参数相关性之间的单调降关系,并以此作为特征参数的优选准则,利用改进的遗传算法对某液体火箭发动机的常见故障进行了特征参数优选,数值实验结果表明所选特征参数合理,且故障分类器的计算复杂度大大降低而对噪声的鲁棒性大大提高.     

应用改进的C-V模型分割牛肉眼肌图像

牛肉眼肌图像的分割是牛肉自动分级的重要步骤。基于水平集的C-V模型采用两个具有不同均值的分块连续区域分割图像,在迭代过程中,为了约束水平集保持为符号距离函数,必须对其进行重新初始化,大大增加了计算量,降低了曲线演化速度。为此,通过加入边缘检测函数和惩罚项因子,提出了改进的C-V水平集模型,并用于牛肉图像分割,同时与模糊C均值聚类、阈值分割法进行了对比。结果表明:采用改进的C-V模型对牛肉图像进行分割,准确提取了眼肌边缘,分割出了脂肪和肌肉区域,准确率高;曲线演化过程中无需对水平集函数符号初始化,加快了曲线演化速度。