搜索结果: 1-15 共查到“电子科学与技术 粒子群”相关记录34条 . 查询时间(0.166 秒)
为提升磁谐振式无线电能传输系统的传输精度和传输效率,需研究磁耦合谐振式无线电能传输过程的高频阻抗特性。依据最大功率传输原则,获取阻抗匹配适应度函数,通过适应度函数,得到匹配高频阻抗实部和虚部,从电容实时调整的角度出发,更新粒子速度和位置,混沌局部搜索最优粒子;采用惩罚函数处理越界粒子,依照最终获取的最优粒子调整无线电能传输系统中的电容,使调整后无线电能传输系统高频阻抗和适应度函数获取的高频阻抗数值...
在研究粒子群算法（PSO）及其改进的DGOSS算法、STCSSA算法基础上，从仿真任务共同体的定义、服务选择界定及服务品质（QoS)描述出发，改进设计了PSO的惯性权重动态调整策略，建立了一种优化的仿真任务共同体服务选择算法（ITCSSA）；通过仿真对比验证表明：ITCSSA算法较DGOSS算法、STCSSA算法有更好的收敛速度、精度和适用性，对于多用途仿真系统的资源分配优化具有一定的参考价值。
为获得全局最优点，提出一种改进粒子群算法优化BP 神经网络实现核素识别方法。该算法用一种动态 改变惯性权重与学习因子的自适应方法，优化BP 神经网络的阈值与权值，通过训练BP 神经网络识别模型得到粒子 群的全局最优解，利用最优权值与阈值实现核素识别。分析结果表明：该方法不仅能更快地收敛于最优解，同时能 更好地平衡全局搜索和局部搜索能力，有效地改善算法的收敛速度和识别精度。
基于多策略离散粒子群算法的MPRM电路延时与面积优化
多策略离散粒子群算法 MPRM逻辑电路 延时与面积优化 极性搜索
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2016/12/29
针对大规模混合极性Reed-Muller(Mixed Polarity Reed-Muller,MPRM)逻辑电路的延时与面积优化,提出一种基于多策略离散粒子群优化(Multi-Strategy Discrete Particle Swarm Optimization,MSDPSO)的极性搜索方法.在MSDPSO算法中,对粒子进行团队划分,每个团队既执行不同策略,又相互联系,并行完成探索与开发的双...
基于粒子群算法优化最小二乘支持向量机的电路故障诊断方法
故障诊断 粒子群算法 最小二乘支持向量机
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2016/7/25
针对数/模混合电路故障的特点，采用将粒子群算法与最小二乘支持向量机相结合的故障诊断方法，在保证诊断过程准确率的基础上，实现多类故障的快速诊断。在诊断过程中，支持向量机的参数寻优过程存在随意性、盲目性和效率低等问题，采用改进的粒子群算法优化支持向量机的参数，建立基于支持向量机的故障分类模型。实验结果表明，与其他方法相比，该方法提高了故障诊断的精度，具有明显的实用价值。
基于离散粒子群算法的数据中心网络流量调度研究
Fat-Tree 数据中心网络 离散粒子群 流调度
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2016/12/26
数据中心网络利用多个并行路径为集群计算等网络服务提供高对分带宽.然而，现有的流量调度算法可能会引起链路负载不均衡，核心交换机冲突加剧，造成网络总体性能降低.本文将流调度问题转化成0-K背包问题求解，提出基于离散粒子群的流调度算法DPSOFS（Discrete Particle Swarm Optimization Flow Scheduling）.该算法根据Fat-Tree结构特点定义了粒子速度、...
基于多维离散粒子群优化的协同OFDMA系统跨层资源分配
OFDMA 资源分配 离散粒子群优化 效用函数
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2014/4/30
针对多服务情况下协同OFDMA（orthogonal frequency division multiple access）系统的资源分配问题，在基站和中继单独功率约束条件下，以最大化用户的效用(utility)总和为目标，提出了一种基于多维离散粒子群（MDPSO）的渐进最优资源分配算法。该算法采用多值离散变量来编码粒子位置，并针对多维离散空间构建了新的基于概率信息的粒子速度和位置更新算法，且引入...
针对空间目标定轨问题，提出一种利用两段天基光学短弧观测数据的粒子群优化定轨新算法。在介绍天基光学短弧观测测量帧集、测量约束域及目标函数构造的基础上，为解决已有的基于网格搜索思想寻优的算法存在的多解、局部最优解及运算量过大等问题，提出了一种利用粒子群优化算法在约束域内对目标函数值寻优达到定轨目的的新算法。对算法的性能进行了仿真验证。多次仿真结果表明：该算法大大降低了计算量，且有效地解决了目标函数多解...
针对空间目标定轨问题，提出一种利用两段天基光学短弧观测数据的粒子群优化定轨新算法。在介绍天基光学短弧观测测量帧集、测量约束域及目标函数构造的基础上，为解决已有的基于网格搜索思想寻优的算法存在的多解、局部最优解及运算量过大等问题，提出了一种利用粒子群优化算法在约束域内对目标函数值寻优达到定轨目的的新算法。对算法的性能进行了仿真验证。多次仿真结果表明：该算法大大降低了计算量，且有效地解决了目标函数多解...
粒子群优化算法在齿轮箱振动信号去噪中的应用
黄金分割 带通滤波器 小波滤波器
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2014/6/4
以振动频谱分析和粒子群优化算法为主要理论依据，以风力涡轮机齿轮箱为例，提出一种基于一维加速搜索算法和粒子群优化的齿轮箱振动信号去噪方法。利用一维加速搜索算法缩减搜索范围，应用粒子群优化算法提升优化效果，对切比雪夫带通滤波器和Morlet小波滤波器的设计参数进行优化，并对齿轮箱故障振动信号进行滤波处理。仿真实验结果表明，此方法能够实现快速有效滤波去噪，适用于齿轮箱实时故障诊断的研究，具有一定的理论研...
改进多相粒子群算法反演粗糙面下方导体目标
改进多相粒子群算法 快速互耦迭代算法
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2013/5/29
提出了一种能快速有效反演介质粗糙面下方导体目标参数的方法——改进多相粒子群算法，优化以双站散射系数的测量值和理论计算值为偏差的目标函数，当目标函数达到最小值时，实现地下目标参数的反演。为加快反演过程，提高反演精度，正问题采用了快速互耦迭代算法这一数值算法来快速准确求解双站散射系数。逆问题采用了基于子群和母群交叉搜索机制以及小种群策略的改进多相粒子群算法，能减少目标函数计算次数（对应正问题计算次数）...
基于细致化仿生的改进粒子群优化算法
改进粒子群优化 满意粒子 探索粒子 细致化仿生
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2013/5/27
粒子群优化(particle swarm optimization, PSO）算法基本思想是试图通过模拟鸟群觅食中的迁徙和聚集等行为获得连续非线性函数的最佳值，其仿生算法产生于对鸟群寻食过程中飞行方向与飞行速度等的隐喻。近年对粒子群算法经典算法的研究，虽然在速度及精度上有所改进，但由于缺乏细致化仿生（precise bionic metaphor, PBM），改进效果并不太明显。通过在PSO算法中...
基于粒子群优化模糊神经网络的高技术知识创新评价
模糊神经网络 粒子群优化算法 评价方法
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2013/5/23
针对高技术知识创新非线性、不确定性、时变性的特点，建立了评价指标体系|结合粒子群优化算法，提出了一种改进的模糊神经网络评价模型。该模型能够进行多个并行时变模糊神经网络组合算法，这些算法通过进化预置网络的连接权值、阈值和补偿参数，实现网络的学习和精确推理。通过仿真应用，证明了此种模型结构与算法适用性好，便于计算机实现，且全局收敛能力、收敛速度和泛化精度等性能均优于原先的学习算法。
基于加权k-均值聚类与粒子群优化的多航迹规划
航迹规划 k-均值聚类 粒子群优化 无人机
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2013/5/21
针对复杂环境下的无人机多航迹规划问题，提出了将粒子群优化（particle swarm optimization, PSO）算法与加权k-均值聚类算法相结合的规划方法。每个粒子表示一条航迹，采用加权k-均值聚类算法对粒子进行分类，得到多个粒子子群，在每个子群内部进行一条可行航迹的优化，最终得到多条不同的可行航迹。对传统k-均值聚类算法进行改进，采用排挤机制产生初始聚类中心，针对实际环境中突发威胁的...