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《科技通报》2016,(4)
针对旋转机械振动故障数据分类挖掘的效率极低、误差率大的问题。为此,提出基于相似性系数与粒子群算法融合的旋转机械振动故障数据优化挖掘方法。以故障数据之间的差异性为依据,对故障数据进行中心化、无量化及标准化处理,以此保证故障数据变量的统一性,为故障数据挖掘提供便利;依据相似系数理论,构建异常旋转机械振动故障数据库挖掘的数学模型,并采用粒子群算法对该模型进行求解,计算旋转机械振动故障数据库挖掘模型的最优解,实现并行数据库故障数据精确挖掘。实验结果表明,采用改进算法进行旋转机械振动故障数据优化挖掘,能够提高挖掘的速度与精度,提高算法鲁棒性,满足了机械振动故障数据库实际的应用需求。 相似文献
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常规粒子群算法(SPSO)在优化过程中易陷入局部最优,本文分析了常规粒子群算法陷入局部最优的原因,提出采用一种自适应粒子群算法(APSO)避免陷入局部最优,改善算法的收敛性和精度。最后用自适应粒子群算法设计宽带阶梯阻抗变换器,结果表明,与常规粒子群算法相比,自适应粒子群算法全局速度快、成功率和精度也有显著提高。 相似文献
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网络并发式流量特征具有信号时间可预测性,通过对网络流量的解卷积测度特征提取,提高对网络流量的预测性能。传统法方法采用粒子群优化算法实现对网络流量的特征测度盲解卷积分析,对原始信号的统计信息提取效果不好。提出一种基于粒子群退化重采样的网络流量解卷积测度提取算法,构建并发式网络流量序列采集模型,设计粒子退化重采样技术,将每个粒子的当前适应度值与其自身的个体最优值进行比较,如果优于个体最优值,得到粒子当前最优位置。仿真实验表明,采用该算法,收敛速度很快,在粒子群进化50代以内就可以实现成功收敛,对流量序列的测度特征提取结果准确,预测精度较高,展示了算法的优越性能。 相似文献
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如何能够更好的进行多目标的优化一直以来都是研究的重点,本文在粒子群算法的基础上,提出了首先引入精英策略初始化粒子群,其次对粒子的速度和位置计算方法进行更新,最后采用多尺度的变异算子提高粒子的变异能力,增强种群多样性,测试函数的实验说明了本文算法能够有效提高算法的效率,在多目标Pareto最优解测试中取得了比较好的效果,说明本文算法能够运用在多目标的优化中。 相似文献
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《科技通报》2015,(10)
为了提高云计算环境下网络资源访问和调度能力,需要增强网络资源的活跃度,传统方法采用源信息系统最小方差粒子群优化算法实现资源活跃度增强调度,直接交互式多源信息的缺陷,导致信息访问的滞后和时延。提出一种基于粒子群(PSO)递阶进化的多出口网络资源活跃度增强算法,构建多出口网络资源调度和网络系统结构,粒子群进化按照属性的数据波动进行递阶分层,得到一个资源数据聚类的高密度区域,使得每一个初始种群中的个体都应有一个解,在多波束搜索PSO空间中实现粒子群PSO递阶进化,提高网络资源访问的活跃度。仿真实验表明,采用该算法,能避免粒子群在进行网络资源搜索调度过程中陷入局部最优,有效提高控制搜索精度,运行时间较短,能有效增强多出口网络资源的活跃度,进而提高了资源搜索成功率。 相似文献
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图书采购决策量化问题一直是图书馆学界研究的重要问题,运用数学建模的方法,建立起反映采购复本量与图书流通效用关系的数学模型,并设计了利用粒子群优化算法求解该模型的算法. 相似文献
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针对现有水资源配置模型存在的不精确问题,在现有水资源模型基础上增加了决策偏好系数和排放污染物种类以提高模型精确性,以吉林市水资源基础数据初始化水资源优化配置模型,针对目前对模型进行优化的粒子群算法易出现局部最优等情况,引入萤火虫算法对其进行改进,通过萤火虫趋向最优解的原理改善粒子群算法出现局部最优的情况,并加速其收敛速度。应用改进粒子群算法对模型进行优化求解,得出水资源优化配置方案,以满足经济效益、社会效益、生态环境效益的全面要求。 相似文献
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《科技通报》2017,(2)
Adhoc的组播路由问题需要考虑延迟、带宽、费用和丢包率等服务质量约束的问题,其本质是一个NP问题。本文将人工蜂群算法和粒子群算法进行混合,在蜂群算法的蜜源更新的公式中引入柯西分布,能够帮助探路蜂跳出局部最优,提高产生全局最优解的速度,使用列维飞行可以减少寻找优化解的时间,在粒子群算法中采用自适应参数变换的思想,加速了产生种群的最优解。本文算法应用在Ad Hoc网络的组播路由算法中,在满足Qo S约束函数的前提下,降低了产生路由最优解的费用,缩短了时间。仿真实验说明本文的算法与基本的人工蜂群算法和粒子群算法相比在网络时延,网络消耗费用,网络成本和丢包率方面具有很好的效果。 相似文献
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为了提高大储量液化石油气罐车紧急切断阀失灵检测的精度和效率,提出了基于增强模糊支持向量机的罐车紧急切断阀失灵检测方法。首先通过对大储量液化石油气罐车紧急切断阀的常见失灵类型进行分析,将其样本数据进行训练集和测试集的训练。其次利用模糊支持向量机算法进行罐车紧急切断阀失灵检测模型建立。然后利用粒子群进化算法进行该模型的最优参数、惩罚系数和隶属度的确定,最后利用优化的参数进行支持向量机的分类。通过训练集和测试集对该模型进行仿真实验,仿真实验结果表明,该方法的失灵检测准确率均在95%以上,具有较高的鲁棒性和可靠性。 相似文献
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传统的基于粒子群算法的前馈神经网络训练系统进行数据库访问时,易陷入局部极值,产生零点轨迹信息搜索效率较低,局部极小点和搜索方向紊乱。提出一种改进的粒子群优化算法。构建基于误差反传的神经网络系统结构,引入混沌映射概念,提出了一种根据粒子搜索状态,动态调整粒子飞行速度和位置的粒子群优化算法,提高多波束粒子群深度零点轨迹信息的提取的搜索效率,根据粒子的轨迹信息,研究如何动态调整粒子的搜索速度和方向,提高了训练和控制精度与效益。仿真实验表明,该算法进行多波束粒子零点轨迹信息搜索,效率较高,通过外力的干涉尝试调整粒子的方向,使得粒子可以逃离这个稳定阶段,提高了粒子收敛速度,提高控制搜索精度,运行时间较短。算法在智能控制等领域具有较好的应用价值。 相似文献