检索结果-内蒙古大学图书馆

电光与控制 2015年第11期22卷 42-47页

作者：徐西蒙魏贤智张涛刘宏强空军工程大学航空航天工程学院西安710038

针对战斗机使用空射诱饵进行一对一空战的攻击决策问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的决策方法。建立了战斗机、空射诱饵和目标机的运动模型;在分析战斗机空战能力、空射诱饵欺骗能力和目标机威胁程度的基础上,建立了攻击决策指标函数... 详细信息

针对战斗机使用空射诱饵进行一对一空战的攻击决策问题,提出了一种基于混沌粒子群算法的决策方法。建立了战斗机、空射诱饵和目标机的运动模型;在分析战斗机空战能力、空射诱饵欺骗能力和目标机威胁程度的基础上,建立了攻击决策指标函数;最后,建立了基于混沌粒子群算法的攻击决策模型。仿真结果表明,该方法可以使空射诱饵更好地发挥欺骗作用,提高战斗机生存能力。

关键词：战斗机微型空射诱饵攻击决策混沌粒子群算法

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改进粒子群算法及其在化工过程数据校正中的应用

改进粒子群算法及其在化工过程数据校正中的应用

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作者：张海龙华东理工大学

学位级别：硕士

化工工业过程中,由于仪表和设备的老化和失真,导致物流组分等数据不遵守物料守恒、能量守恒定律,为此需要利用过程检测信息和先验知识,运用最优方法调整已知变量的测量值进行工业过程数据校正与处理,同时可估算出未测量值,完备数据信息... 详细信息

化工工业过程中,由于仪表和设备的老化和失真,导致物流组分等数据不遵守物料守恒、能量守恒定律,为此需要利用过程检测信息和先验知识,运用最优方法调整已知变量的测量值进行工业过程数据校正与处理,同时可估算出未测量值,完备数据信息,为过程建模、控制和优化等提供可靠的数据基础。为此,本文首先开展了改进粒子群优化方法的研究,即针对粒子群算法在优化过程中容易出现“早熟”现象,本文提出一种融合和声搜索及混沌的改进粒子群优化算法。混沌粒子群算法能够使原来已经陷入局部最优的状态回到随机的运动状态,之后引入和声搜索算法再次进行全局寻优。通过对4个标准函数的测试比较,结果表明改进的CPSO-HS算法跳出局部最优位置能力强、收敛速度快。将其进一步应用在重油热解模型参数估计中,仿真结果验证了本文所提的融合和声搜索的混沌粒子群算法(CPSO-HS)与混沌粒子群算法(CPSO)和遗传算法(GA)相比,具有较好的计算准确性。此外,在脱丙烷塔数据校正中,由于仪表测量误差等原因导致采集数据不满足物料平衡关系。本文利用改进CPSO-HS算法对乙烯脱丙烷塔4股物流的10种组分的摩尔流率进行了校正,校正后的数据可以满足物料平衡关系,同时验证了本文方法与混沌粒子群算法相比,得到的结果更为准确。

关键词：和声搜索混沌粒子群算法参数估计脱丙烷塔数据校正

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基于改进多目标粒子群算法的电站锅炉燃烧优化系统研究

基于改进多目标粒子群算法的电站锅炉燃烧优化系统研究

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作者：刘飞明东南大学

学位级别：硕士

随着现代经济的发展,节能减排改善环境成为广泛关注的问题。进一步提高锅炉效率和降低污染物的排放对于燃煤电厂来说具有重要意义,而锅炉燃烧建模优化技术具有成本低、可控性高等优点,因此关于燃烧优化的研究更具普遍性意义。煤粉炉内... 详细信息

随着现代经济的发展,节能减排改善环境成为广泛关注的问题。进一步提高锅炉效率和降低污染物的排放对于燃煤电厂来说具有重要意义,而锅炉燃烧建模优化技术具有成本低、可控性高等优点,因此关于燃烧优化的研究更具普遍性意义。煤粉炉内的燃烧是一个非常复杂的过程,具有强耦合、大延迟的特点。由于我国电网负荷的变化幅度大,锅炉燃用煤种多变,如何建立有效的锅炉燃烧系统模型并使锅炉在不同负荷、不同煤种下都能达到最佳的运行状态成为当下研究的重点。本文针对锅炉的燃烧特性,采用最小二乘支持向量回归机进行建模,然后用改进的多目标粒子群算法进行多目标燃烧优化。在建模方面,基于大量的热态运行实验数据,采用最小二乘支持向量回归机进行离线数据建模,并采用改进混沌粒子群算法对模型参数进行寻优;然后选择一部分数据对燃烧模型进行精度测试,并与支持向量回归机所训练的模型进行比较。结果表明,最小二乘支持向量回归机模型具有良好的预测精度和泛化性能。在优化方面,本文采用改进的多目标粒子群算法对锅炉燃烧的运行参数进行寻优,该算法对粒子迭代过程中的惯性权重进行混沌化,根据外部档案集中粒子当代的拥挤距离与其欧式距离的比值来选取全局最优值,在外部档案集的更新中通过超立体空间网格对粒子进行判定,然后再结合粒子的拥挤距离对外部档案集进行维护,以获取分布均匀的Pareto最优解集。在上述算法基础上,对选取的二次风等运行参数进行多目标优化,优化后的目标函数值都有比较可观的改进,结果表明改进算法具有良好的优化效果。

关键词：锅炉燃烧建模最小二乘支持向量机混沌粒子群算法多目标优化

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基于混沌粒子群与Taylor算法的协同定位算法研究

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仪表技术与传感器 2019年第1期 118-121页

作者：康婷魏胜非东北师范大学物理学院吉林长春130024

针对无线传感器网络中运用TDOA方法定位时,Taylor算法容易受到初始估计值影响,导致节点定位精度低、不容易收敛,因此提出了一种基于混沌粒子群与Taylor算法协同定位的方法。该算法首先运用混沌粒子群算法求解TDOA方程组,得到一个具有较... 详细信息

针对无线传感器网络中运用TDOA方法定位时,Taylor算法容易受到初始估计值影响,导致节点定位精度低、不容易收敛,因此提出了一种基于混沌粒子群与Taylor算法协同定位的方法。该算法首先运用混沌粒子群算法求解TDOA方程组,得到一个具有较高精度的未知节点的估计坐标值,将这个估计值作为Taylor算法的初始值进行迭代运算,最终完成对未知节点的坐标估计。仿真结果表明,该算法提高了节点的定位精度和定位速度。

关键词：无线传感器网络混沌粒子群算法 Taylor算法节点定位

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基于改进型混沌粒子群优化算法的FIR高通数字滤波器设计

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计算机科学 2019年第B06期46卷 601-604页

作者：胡鑫楠上海振华重工集团陆上重工设计研究院

文中采用混沌粒子群算法并结合权重改进对线性相位FIR数字滤波器进行设计。将最小均方误差函数作为适应度函数,并通过优化得到线性相位FIR数字滤波器的系数。通过实例进行仿真验证,并将所提算法与最小二乘法、基本粒子群算法等进行比较... 详细信息

文中采用混沌粒子群算法并结合权重改进对线性相位FIR数字滤波器进行设计。将最小均方误差函数作为适应度函数,并通过优化得到线性相位FIR数字滤波器的系数。通过实例进行仿真验证,并将所提算法与最小二乘法、基本粒子群算法等进行比较。仿真结果表明,采用混沌粒子群算法设计的线性相位FIR数字滤波器具有更好的收敛特性、带通特性和阻带特性。

关键词：权重改进混沌粒子群算法线性相位数字滤波器参数优化

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粒子群算法在图像处理中的应用研究

粒子群算法在图像处理中的应用研究

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作者：周欣湖北工业大学

学位级别：硕士

粒子群算法是一种新型的,基于生物学原理的优化搜索算法,由于此算法具有实现简单,参数易调节,搜索精度高的特点,被广泛的应用于多种行业。同时因为传统的粒子群算法具有易陷入局部极值点的缺陷,很多学者在该算法的基础上作出了相应改进... 详细信息

粒子群算法是一种新型的,基于生物学原理的优化搜索算法,由于此算法具有实现简单,参数易调节,搜索精度高的特点,被广泛的应用于多种行业。同时因为传统的粒子群算法具有易陷入局部极值点的缺陷,很多学者在该算法的基础上作出了相应改进,提高了搜索精度和搜索效率,使该算法能被更多领域使用。其中较为简单且高效的改进是把混沌的思想引入粒子群算法,形成了混沌粒子群算法,其基本思想是把变量从混沌空间变换到解空间,然后利用混沌变量具有遍历性、随机性和规律性的特点进行搜索。混沌优化方法具有全局渐进收敛、易跳出局部极小点和收敛速度快的特点,有效克服了传统粒子群算法易陷入局部极小值和收敛缓慢的缺点,提高了算法的收敛速度和精度。本文将通过实验对粒子群算法和混沌粒子群算法进行对比。图像分割和分类是图像识别和处理的重要环节,是目标检测和许多高级图像处理技术的基础。图像分割是将图像中的目标和背景分离开来,是实现图像理解和分析的前提工作。在实验中,本文使用的是二维Fisher阈值分割法,二维Fisher算法同时考虑了像素的灰度信息和领域信息,可以对图像进行更有效和合理的分割。图像的纹理是图像的某些局部性质,常用的纹理分类方法需要提取较多纹理特征而且分类效果也难以得到保证,本文将采用具有自适应的“Tuned”模板对图像进行纹理分类。这些图像分割和分类算法面临的最大困难是高耗时性,这己经成为分割分类方法应用的一个障碍;利用高效的粒子群算法来解决图像分割分类的问题具有重要意义。本文主要完成两个方面的工作:第一,分别用粒子群算法和混沌粒子群算法对二维Fisher算法进行优化,对穷举法,传统粒子群算法和混沌粒子群算法进行对比,证明优化算法对效率有了很大提高;第二,用粒子群算法和混沌粒子群算法对纹理分类“Tuned”模板进行优化。混沌粒子群算法显著提高了粒子群算法的收敛速度和全局搜索能力。实验证明,该算法能高效求得问题的较优解。

关键词：粒子群算法混沌粒子群算法二维Fisher阈值分割纹理 Tuned模板

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基于Ⅱ型T-S模型及混沌粒子群优化的预测控制算法

基于Ⅱ型T-S模型及混沌粒子群优化的预测控制算法

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作者：张恩奎曲阜师范大学

学位级别：硕士

预测控制是一种以受控对象模型为基础的优化控制技术，由于其具有控制性能好及鲁棒性强、并能有效地处理输入输出约束等优点，已经成功的应用到工业控制过程中，并表现出巨大的优越性。但预测控制算法在非线性较强的系统中难以取得良好... 详细信息

预测控制是一种以受控对象模型为基础的优化控制技术，由于其具有控制性能好及鲁棒性强、并能有效地处理输入输出约束等优点，已经成功的应用到工业控制过程中，并表现出巨大的优越性。但预测控制算法在非线性较强的系统中难以取得良好的控制效果。在处理非线性系统的控制问题时，往往有两个主要难点：（1）如何创建一个高精度的非线性预测模型，预测系统未来的输出。（2）如何解决控制量在采样周期内的非线性优化问题。本文针对一类非线性系统的预测控制问题，给出了一种基于满意聚类的Ⅱ型T-S模糊建模及以混沌粒子群优化为滚动优化策略的预测控制算法：基于数据驱动的Ⅱ型T-S模糊建模方法在利用G-K聚类算法辨识参数时，聚类中心个数c为事先给定的，而针对于不同的系统，若缺乏充分的认知则很难给出良好的分类划分数目c，从而使建模误差较大。本文在此基础上给出了一种基于满意聚类的c确定方法，通过是否达到事先给定的用户认为满意的性能指标的最小值来判断是否得到满意的c值，最终辨识获得满意的Ⅱ型T-S模型。本文中，以获得的Ⅱ型T-S模型作为预测模型，混沌粒子群优化算法为滚动优化策略建立预测控制算法来控制被控非线性系统。混沌粒子群优化算法把粒子群优化算法快速寻找最优解的能力和混沌优化算法较强跳出局部极值的能力有效结合起来，不仅保持了种群的多样性，而且避免粒子群优化算法容易陷入局部极值的缺点，提高了算法精度。在滚动优化过程中将混沌粒子群优化算法作为滚动优化策略，通过混沌粒子群优化不断的迭代搜索来实现优化的目的，有效地避免了非线性预测控制优化过程中大量的矩阵求逆问题和相对复杂的梯度计算，并能快速有效的获得最优解。针对一数值例子通过MATLAB进行仿真，结果表明了本文所提方法的可行性和有效性。

关键词：优化控制混沌粒子群算法非线性系统 Ⅱ型T-S模型

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基于改进的粒子群多阈值算法的白色异性纤维检测

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农业工程学报 2013年第23期29卷 153-158页

作者：王昊鹏冯显英王娜石井山东大学高效洁净机械制造教育部重点实验室济南250061 山东省经济管理干部学院计算机系济南250014

为了提高皮棉中白色异性纤维的识别精度,该文提出了一种基于改进混沌粒子群的白色异性纤维检测算法,该算法将图像的像素点按灰度值分为多类,把所有相邻类间方差看做一个粒子种群,以最大类间方差组作为种群适应度评价函数。通过滑动窗口... 详细信息

为了提高皮棉中白色异性纤维的识别精度,该文提出了一种基于改进混沌粒子群的白色异性纤维检测算法,该算法将图像的像素点按灰度值分为多类,把所有相邻类间方差看做一个粒子种群,以最大类间方差组作为种群适应度评价函数。通过滑动窗口技术判断算法是否陷入局部最优。有效克服了标准粒子群算法容易陷入局部最优的缺陷。通过试验验证,该文提出的算法对白色异性纤维的识别准确率达到98.6%。通过与标准二维Otsu算法的对比分割试验发现在分割较细小的白色异性纤维以及白色纤维与皮棉发生重叠的情况时,该算法的分割结果比标准二维Otsu算法更准确,噪声点更少。为皮棉异性纤维检测与剔除工艺的改善提供了技术依据。

关键词：图像分割棉花纤维算法白色异性纤维混沌粒子群算法滑动窗口

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基于改进粒子群算法和支持向量结合的辅助发声训练系统研究

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自动化与仪器仪表 2024年第4期 176-179,184页

作者：刘惊西安翻译学院西安710105

随着技术进步,尤其是在人工智能领域,全球交流日益紧密,使得跨语言的人机交互技术成为生活中的重要部分。此次研究针对英语发音的问题以及与其相关的设备控制难题,开发了一种结合了优化粒子群算法和支持向量回归的辅助发音训练系统。该... 详细信息

随着技术进步,尤其是在人工智能领域,全球交流日益紧密,使得跨语言的人机交互技术成为生活中的重要部分。此次研究针对英语发音的问题以及与其相关的设备控制难题,开发了一种结合了优化粒子群算法和支持向量回归的辅助发音训练系统。该系统首先对粒子群算法进行了创新,融入了混沌机制。然后,该机制与支持向量回归算法相结合。研究结果表明,与传统方法相比,这种新的结合策略大大减少了计算次数和成本,标准粒子群算法的平均计算次数是23次,混沌版本为17次,而遗传版本为13次,所提方法只需7次。由此可见,这种新方法在搜索能力和准确性上均有所增强,为实际应用带来了巨大的价值。

关键词：改进粒子群算法支持向量算法混沌粒子群算法辅助发声训练

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基于Ⅱ型T-S模型及混沌粒子群优化的预测控制算法

基于Ⅱ型T-S模型及混沌粒子群优化的预测控制算法

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第三十一届中国控制会议

作者：张恩奎苏佰丽张宪霞曲阜师范大学电气信息与自动化学院上海大学机电工程与自动化学院上海市电站自动化重点实验室

对于非线性系统的预测控制问题,本文提出了一种基于Ⅱ型T-S模型及混沌粒子群优化的预测控制策略:以Ⅱ型T-S模型作为预测模型,混沌粒子群优化算法作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题,并能快速地搜索... 详细信息

对于非线性系统的预测控制问题,本文提出了一种基于Ⅱ型T-S模型及混沌粒子群优化的预测控制策略:以Ⅱ型T-S模型作为预测模型,混沌粒子群优化算法作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题,并能快速地搜索到最优解。其中在Ⅱ型T-S建模过程中采用了改进的G-K聚类方法来确定聚类个数c和聚类中心,提高了模糊划分的有效性。针对一数值例子进行仿真,结果表明了本文所提方法的有效性。

关键词：预测控制混沌粒子群算法非线性系统 Ⅱ型T-S模型 G-K聚类

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