检索结果-内蒙古大学图书馆

控制与决策 2023年第2期38卷 459-467页

作者：谢国民蔺晓雨辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

为了提高变压器故障诊断精度,提出一种基于改进SSA优化MDS-SVM的变压器故障诊断方法.首先,利用多维尺度缩放法(multiple dimensional scaling,MDS)对20维变压器故障特征数据进行特征提取,降低高维数据存在的稀疏性和多重共线性;其次,引... 详细信息

为了提高变压器故障诊断精度,提出一种基于改进SSA优化MDS-SVM的变压器故障诊断方法.首先,利用多维尺度缩放法(multiple dimensional scaling,MDS)对20维变压器故障特征数据进行特征提取,降低高维数据存在的稀疏性和多重共线性;其次,引入樽海鞘群算法(salp swarm algorithm,SSA),并对该算法进行改进,增置信赖机制和突变,以提高算法的收敛速度和收敛能力;然后,通过与原始SSA、PSO、GWO和β-GWO算法进行寻优测试对比来验证改进SSA算法的优越性;最后,使用改进SSA算法对MDS降低维数和支持向量机(support vector machine,SVM)的参数联合寻优,构建新的故障诊断模型.分析并比较其与常用算法优化的SVM故障诊断模型、BP神经网络(back propagation neural network,BPNN)、K最近邻(K-nearest neighbor,KNN)以及随机森林(random forest,RF)故障诊断模型的故障诊断精确度,结果表明,基于改进SSA的MDS-SVM变压器故障诊断模型的精确度高于其他算法模型,且泛化能力较强.

关键词：变压器故障诊断多维尺度缩放法樽海鞘算法支持向量机算法改进

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

突发公共卫生事件背景下多种类应急物资配送路径优化研究

引用

上海理工大学学报 2025年第1期47卷 108-118页

作者：霍良安陈楠上海理工大学管理学院上海200093 上海理工大学智慧应急管理学院上海200093

为了保障针对性检测以及治疗措施和传染病防控工作的顺利开展,并制定科学合理的应急医疗物资配送策略,构建了以最大化满意度和最早配送服务结束时间为目标的多中心多物资车辆路径优化模型。首先,在传染病扩散SQEIR模型的基础上预测医疗... 详细信息

为了保障针对性检测以及治疗措施和传染病防控工作的顺利开展,并制定科学合理的应急医疗物资配送策略,构建了以最大化满意度和最早配送服务结束时间为目标的多中心多物资车辆路径优化模型。首先,在传染病扩散SQEIR模型的基础上预测医疗物资需求;其次,针对多样化的应急医疗物资使用情景,设计两种函数来评估不同类物资的配送满意度;最后,运用改进的樽海鞘算法对模型进行求解,并与传统NSGA-Ⅱ算法的结果进行了对比分析。模拟实验结果显示,所提出的模型和改进算法能够更高效地解决突发公共卫生事件下的应急医疗物资配送问题,且改进算法在全局搜索性能方面呈现出更为优越的特点。

关键词：突发公共卫生事件多种类物资路径规划樽海鞘算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

改进算法在导弹结构热防护一体化中优化研究

引用

航空兵器 2023年第6期30卷 130-136页

作者：齐名军王志宝吴凯邓红谷海红鹤壁职业技术学院河南鹤壁458030 东北石油大学黑龙江大庆163318 天津农学院天津300191 黑龙江工程学院哈尔滨150050 河南理工大学河南鹤壁458030

为了解决超高声速导弹飞行给弹体结构及热防护带来苛刻的挑战,提高导弹结构热防护一体化承载/防热的性能,提出一种对其结构优化设计的个体扰动多策略樽海鞘算法。通过引入Sobol序列对初始种群均匀化以保持种群多样性;使用动态权重调节... 详细信息

为了解决超高声速导弹飞行给弹体结构及热防护带来苛刻的挑战,提高导弹结构热防护一体化承载/防热的性能,提出一种对其结构优化设计的个体扰动多策略樽海鞘算法。通过引入Sobol序列对初始种群均匀化以保持种群多样性;使用动态权重调节机制策略,提高算法速度;融合变异因子及反向解策略,提高算法精度;多用一个临时储备库可以获得满足实际需要的Pareto最优解。最后用改进算法优化弹体结构及热防护系统,相同环境下,改进算法搜寻到最优适应值、平均收敛速度均优于标准樽海鞘算法及其他优化算法。实验数据表明,改进算法能够解决结构热防护效率及结构质量相互影响的问题。改进樽海鞘算法不仅能够提高算法速度、收敛精度,还改进了弹体结构承载/防热的性能。

关键词：导弹弹体结构轻质化樽海鞘算法热防护一体化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合樽海鞘差分进化算法的航迹规划方法

引用

飞行力学 2020年第6期38卷 49-55页

作者：张成军孟秀云北京理工大学宇航学院北京100081

针对目前利用差分进化算法进行三维航迹规划时存在的早熟收敛、搜索停滞等问题,提出了一种基于混合樽海鞘差分进化算法的航迹规划方法。该算法根据种群多样性大小自适应地将种群划分为多个子种群,利用樽海鞘算法的个体更新策略可使不同... 详细信息

针对目前利用差分进化算法进行三维航迹规划时存在的早熟收敛、搜索停滞等问题,提出了一种基于混合樽海鞘差分进化算法的航迹规划方法。该算法根据种群多样性大小自适应地将种群划分为多个子种群,利用樽海鞘算法的个体更新策略可使不同子种群间进行充分的信息交流,避免算法在早期陷入局部最优,并在子种群内部利用自适应交叉算子进行差分进化以保证算法收敛。将算法应用于无人机的三维航迹规划,同时进行仿真试验,并与传统的差分进化算法进行比较,验证了该算法的有效性。

关键词：三维航迹规划樽海鞘算法差分进化算法自适应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于CEEMDAN和CDSSAICA的转向电机噪声信号识别

引用

电子测量技术 2024年第23期47卷 33-41页

作者：李响吴超华吴刚史晓亮樊雄武汉理工大学机电工程学院武汉430070

为解决车载转向电机噪声源识别不准确的问题。本文提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解、改进樽海鞘群的独立分析方法。首先提出一种改进樽海鞘群的独立分析方法,该方法通过改进Tent混沌映射进行种群初始化,领导者及追随者更新... 详细信息

为解决车载转向电机噪声源识别不准确的问题。本文提出了一种基于自适应噪声的完备经验模态分解、改进樽海鞘群的独立分析方法。首先提出一种改进樽海鞘群的独立分析方法,该方法通过改进Tent混沌映射进行种群初始化,领导者及追随者更新机制分别采用Logistic混沌映射和动态学习;然后通过仿真实验验证该方法比传统的快速独立分析方法和樽海鞘独立分析方法分离效率分别提高4.38%和1.01%;最后采用该联合算法对车载转向电机单通道噪声信号进行分离识别,结果表明该联合算法能有效分离电机振动噪声信号中不同频率的特征信号,稳定工况下电机噪声的主要原因是由转子不平衡以及电磁噪声引起。

关键词：车载转向电机噪声信号识别樽海鞘算法盲源分离

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于三次修正Jensen尾流模型的海上风电场布局优化

引用

科学技术与工程 2024年第3期24卷 1052-1059页

作者：唐万和印四华朱成就徐康康金熹王环均汪泉广东海洋大学机械与能源工程学院阳江529500 佛山市南海区广工大数控装备协同创新研究院佛山528299 广东工业大学机电工程学院广州510006 湖北工业大学机械工程学院武汉430068

目前修正的Jensen尾流模型均没有同时修正尾流初始半径和尾流初始风速,无法准确预测海上风电场的实际尾流风速。基于二次修正Jensen尾流模型基础上,提出三次修正Jensen尾流模型,并通过海上风电场风洞实验数据验证该修正尾流模型的正确... 详细信息

目前修正的Jensen尾流模型均没有同时修正尾流初始半径和尾流初始风速,无法准确预测海上风电场的实际尾流风速。基于二次修正Jensen尾流模型基础上,提出三次修正Jensen尾流模型,并通过海上风电场风洞实验数据验证该修正尾流模型的正确性。其次,考虑全尾流及部分尾流面积,将该三次修正Jensen尾流模型应用到海上风电场的布局优化中,以风力机的坐标及数量为优化变量,以度电成本为优化目标函数,并利用樽海鞘算法对海上风电场的风力机布局进行优化设计。优化结果表明:对比采用改进Jensen模型指导风电场布局,采用三次修正Jensen模型时,风电场的布局更加均匀;对比考虑全尾流的布局,当考虑部分尾流布局时,度电成本降低了2.16%。

关键词： Jensen尾流模型海上风电场目标函数樽海鞘算法布局优化

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于EEMD-AESSAICA的电驱动单通道噪声源分离识别

引用

噪声与振动控制 2023年第4期43卷 157-163,261页

作者：甄帅李基芳刘海李维肖杨瑞河北工业大学天津市新能源汽车动力传动与安全技术重点实验室天津300130 中汽研新能源汽车检验中心(天津)有限公司天津300300

为准确分离识别电驱动总成的噪声源,提出一种集合经验模态(EEMD)与改进樽海鞘的独立分量分析(AESSAICA)方法。首先针对传统盲源分离方法存在收敛速度慢、分离精度低的问题,提出基于改进樽海鞘算法的盲源分离算法,提出自适应领导者数目... 详细信息

为准确分离识别电驱动总成的噪声源,提出一种集合经验模态(EEMD)与改进樽海鞘的独立分量分析(AESSAICA)方法。首先针对传统盲源分离方法存在收敛速度慢、分离精度低的问题,提出基于改进樽海鞘算法的盲源分离算法,提出自适应领导者数目的精英方向学习策略,其能够平衡全局探索和局部开发矛盾、加快收敛速度。其次通过仿真实验验证该方法比传统独立分量算法在分离效果上提升4.38%,能够提高分离效率,提升分离结果质量;然后联合EEMD和AESSAICA算法提出的单通道盲源分离方法,同时验证其相似系数在0.96以上;最后采用该方法分离识别电驱动主要噪声分量。结果表明上述方法能够有效识别电驱动各独立噪声源,通过减速器噪声实验验证最大分离误差为1.1%,分离结果的准确性得到证明。

关键词：声学电驱动动力总成噪声源识别樽海鞘算法盲源分离

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

教与学樽海鞘优化的松散回潮预测控制研究

引用

重庆理工大学学报（自然科学） 2023年第12期37卷 232-243页

作者：王华秋杨巧琳重庆理工大学两江人工智能学院重庆401135

在具有非线性和时滞性的烟叶松散回潮系统中,为解决传统控制方法存在的预测精度低、控制稳定性差等问题,提出一种模型预测控制方法。将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,按照NARMAX模型建立回潮工序多输入多输出系统的预测模型,提... 详细信息

在具有非线性和时滞性的烟叶松散回潮系统中,为解决传统控制方法存在的预测精度低、控制稳定性差等问题,提出一种模型预测控制方法。将卷积神经网络与门控循环单元网络相结合,按照NARMAX模型建立回潮工序多输入多输出系统的预测模型,提高预测精度;提出教与学樽海鞘优化算法进行滚动优化,保证出口水分和回风温度均能够准确且平稳地跟随设定值。结果表明:模型能实现对回潮过程回风温度和出口水分的同步控制,与其他预测控制方法相比,具有较好的预测效果与控制性能,其中预测模型的均方根误差的平均值为0.027,控制器的超调量平均为0.118%,CPK值平均高达2.45。

关键词：烟草松散回潮模型预测控制门控循环单元樽海鞘算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法

引用

通信学报 2019年第7期40卷 151-161页

作者：刘彬范瑞星刘浩然张力悦王海羽张春兰燕山大学信息科学与工程学院河北秦皇岛066004 河北省特种光纤与光纤传感重点实验室河北秦皇岛066004

针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利... 详细信息

针对目前利用启发式算法学习贝叶斯网络结构易陷入局部最优、寻优效率低的问题,提出一种基于混合樽海鞘-差分进化算法的贝叶斯网络结构学习算法。该算法在种群划分阶段提出自适应的规模因子平衡局部搜索与全局搜索,在子种群更新阶段利用改进的变异算子与交叉算子构建樽海鞘搜索策略与差分搜索策略,更新不同的子种群,在合并子种群阶段利用两点变异算子增加种群多样性。由算法的收敛性分析可知,通过种群的迭代搜索可以找到最佳结构。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法收敛精度与寻优效率均有提升。

关键词：贝叶斯网络结构学习樽海鞘算法差分进化算法自适应

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于主成分分析和改进支持向量机的猪肉品质识别

引用

食品与机械 2022年第1期38卷 146-151页

作者：张保霞内蒙古农业大学职业技术学院内蒙古呼和浩特014100

目的:剔除近红外光谱存在大量冗余信息以及提高猪肉品质识别的精度,建立猪肉品质快速识别方法。方法:运用主成分分析对猪肉光谱数据进行降维处理,筛选出猪肉光谱特征波长;运用樽海鞘群算法进行支持向量机(SVM)模型的参数优化,提出一种... 详细信息

目的:剔除近红外光谱存在大量冗余信息以及提高猪肉品质识别的精度,建立猪肉品质快速识别方法。方法:运用主成分分析对猪肉光谱数据进行降维处理,筛选出猪肉光谱特征波长;运用樽海鞘群算法进行支持向量机(SVM)模型的参数优化,提出一种基于樽海鞘算法改进支持向量机的猪肉品质识别模型。结果:与灰狼算法(GWO)优化SVM(GWO-SVM)、网格搜索算法改进SVM(Grid-SVM)、粒子群算法改进SVM(PSO-SVM)和SVM相比,基于SSA-SVM的猪肉品质识别模型的精度最高。结论:融合主成分分析和樽海鞘算法优化SVM模型的猪肉品质识别模型可以有效提高SVM模型的猪肉品质识别精度。

关键词：近红外光谱支持向量机樽海鞘算法主成分分析粒子群算法猪肉品质

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：