检索结果-内蒙古大学图书馆

山东农业工程学院学报 2019年第7期36卷 33-37页

作者：韩涛黄友锐徐善永许家昌周宁亚安徽理工大学电气有信息工程学院

为了解决模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时容易陷入局部最优和随机初始化聚类中心的问题,研究人员提出了基于改进的狮群优化和模糊C均值聚类的混合图像分割算法。该算法首先利用改进的狮群算法优化模糊C均值的目标函数,增强算法全... 详细信息

为了解决模糊C均值聚类(FCM)算法进行图像分割时容易陷入局部最优和随机初始化聚类中心的问题,研究人员提出了基于改进的狮群优化和模糊C均值聚类的混合图像分割算法。该算法首先利用改进的狮群算法优化模糊C均值的目标函数,增强算法全局最佳值搜索能力,使其避免陷入局部最优,同时引入聚类有效性指标,通过迭代更新搜索到合理的分割类别数实现自动确定图像分割最佳类别数,并根据最佳类别数确定最优聚类中心的选取,最终实现图像的自适应分割。实验结果表明,该方法可自适应地确定图像分割最佳类别数,能快速准确地实现图像分割。

关键词：狮群优化算法 C-Means聚类图像分割仿生智能优化

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基于改进狮群优化的三维DV-Hop定位算法

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山西大同大学学报（自然科学版） 2022年第6期38卷 36-39页

作者：鲍美英申晋祥山西大同大学计算机与网络工程学院山西大同037009

针对三维DV-Hop(distance vector-hop)定位算法存在的定位误差较大精度不高的问题,提出一种基于改进狮群优化的三维DV-Hop定位算法。先使用狼群算法中的狼群捕食游猎行为以及羊群算法中的羊群受到攻击时的聚集互动行为对狮群算法进行改... 详细信息

针对三维DV-Hop(distance vector-hop)定位算法存在的定位误差较大精度不高的问题,提出一种基于改进狮群优化的三维DV-Hop定位算法。先使用狼群算法中的狼群捕食游猎行为以及羊群算法中的羊群受到攻击时的聚集互动行为对狮群算法进行改进,再把改进后的狮群算法用于优化三维DV-Hop定位算法中未知节点坐标的计算。实验结果表明,所提算法从三个方面与不同算法进行比较都具有最佳定位性能,有效减小定位误差、提高定位精度。

关键词：狮群优化算法狼群算法羊群算法 DV-Hop定位

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基于特征优选和多种智能算法优化支持向量机的铣刀磨损状态评估

基于特征优选和多种智能算法优化支持向量机的铣刀磨损状态评估

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作者：王佳晖常州大学

学位级别：硕士

在实现智能制造的过程中,对于数控机床进行铣削加工时铣刀的磨损状态的识别和监测是一个重要的研究课题。目前主流的方法主要有隐马尔科夫、人工神经网络、支持向量机等,其中支持向量机是十分热门的算法模型。但在国内外有关刀具磨损状... 详细信息

在实现智能制造的过程中,对于数控机床进行铣削加工时铣刀的磨损状态的识别和监测是一个重要的研究课题。目前主流的方法主要有隐马尔科夫、人工神经网络、支持向量机等,其中支持向量机是十分热门的算法模型。但在国内外有关刀具磨损状态的应用中,关注点多为各类分类器的优化,在特征值提取以及选择上的研究略显单一。基于此,这篇文章针对采集到的刀具信号,重点选择与刀具磨损密切相关的切削力信号和振动信号进行深入研究,研究的主要内容包括信号特征提取、特征子集的优化选择以及支持向量机分类模型的优化。 (1)由于原始信号不便于直接分析,这篇文章采用统计方法提取时域特征、频域分析法提取频域特征、小波包分解提取能量特征和变分模态分解提取各本征模态函数(Intrinsic Mode Function,IMF)的能量比特征,保证了分析的全面性。 (2)针对特征子集的优化选择,这篇文章提出了一种名为PP＿m RMR(Pearson+PCA+m RMR)的多层Filter式特征选择算法。该算法采用了逐层降维的方法,通过不断筛选出对目标变量最有影响力的特征,最终得到了一个高效而精准的优选特征子集。 (3)狮群优化算法(Lion Swarm Optimization,LSO)具有寻优能力强、收敛快、稳定性好的优点,但仍容易陷入局部最优值而无法跳出,导致无法找到全局最优解,因此这篇文章提出了一种改进的狮群算法(Tent Gaussion Lion Swarm Optimization,TGLSO),利用Tent混沌映射和高斯扰动来增加搜索的随机性,提高了全局搜索能力,大大提高了算法效率。 (4)这篇文章研究了支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在刀具磨损状态评估中的应用,因为它具有处理小样本和非线性数据的优秀能力,并采用了四种智能寻优算法来优化其参数,构建最终的分类模型。计算机仿真实验结果表明,对优选的特征子集,采用经过TGLSO优化后的SVM算法能够准确识别铣刀的磨损状态。相比于现有的其他算法,识别准确率提升了2.4%,可达99.0476%,并且由于算法迭代速度更快,识别时间也更少。

关键词：刀具磨损识别特征优选狮群优化算法支持向量机

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基于改进混合灰狼优化算法的无人机三维路径规划

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无线电工程 2024年第4期54卷 918-927页

作者：王海群邓金铭张怡曹清萌华北理工大学电气工程学院河北唐山063210 华北理工大学人工智能学院河北唐山063210

针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO。基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索... 详细信息

针对传统灰狼优化(Grey Wolf Optimization, GWO)算法求解无人机三维路径规划问题时会出现收敛速度慢、容易陷入局部最优等问题,提出一种改进混合灰狼优化算法——CLGWO。基于Cat混沌映射和反向学习策略初始化灰狼种群,为算法全局搜索过程中丰富种群多样性奠定基础;提出新型非线性收敛因子的改进策略,提高算法全局搜索能力。在灰狼位置更新中提出引入狮群优化(Lion Swarm Optimization, LSO)算法的扰动因子和动态权重,使灰狼具有主动的搜索能力,避免因灰狼失去种群多样性而陷入局部最优。为验证改进算法的有效性,进行了8个国际通用的标准测试函数收敛性对比实验和无人机三维路径规划仿真实验。实验结果表明,CLGWO算法在单峰、多峰函数上均有较好的收敛性、较高的寻优精度;三维路径仿真环境下,CLGWO算法的平均路径长度、平均迭代次数、平均运行时间相比于GWO算法分别优化了33%、31%、52%,且路径转折少,能较好地得到全局最优值,验证了CLGWO算法的有效性。

关键词：无人机三维路径规划混合灰狼优化算法 Cat混沌映射狮群优化算法

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基于狮子优化和GSA混合的多目标任务调度算法

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电脑与信息技术 2021年第4期29卷 1-3,41页

作者：施媛波云南师范大学商学院云南昆明650106

针对现有云计算环境中调度算法资源利用率低,调度成本高的问题,提出了一种基于狮子优化和引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)混合的多目标任务调度算法,该算法使用成本、能耗、资源利用作为目标函数,将狮子搜索和引力搜索算法... 详细信息

针对现有云计算环境中调度算法资源利用率低,调度成本高的问题,提出了一种基于狮子优化和引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)混合的多目标任务调度算法,该算法使用成本、能耗、资源利用作为目标函数,将狮子搜索和引力搜索算法进行有效地组合来执行智能过程调度,改善调度过程中的优化问题,避免陷入局部最优。实验结果表明,相对于其他调度算法,提出的多目标任务调度算法的性能具有明显的优势,解决了传统单目标资源调度算法存在的缺陷,最终优化方案可以获得最低成本、最低能耗和最高利润。

关键词：任务调度多目标函数狮群优化算法引力搜索算法云计算

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一种五轴数控机床热误差建模方法

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中国机械工程 2020年第13期31卷 1529-1538页

作者：黄智刘永超邓涛周涛祝云电子科技大学机械与电气工程学院成都611731 四川成飞集成科技股份有限公司成都610091

针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机(LSO-LSSVM)方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和... 详细信息

针对五轴数控机床多个发热源叠加导致的较为复杂的热误差测控难题,提出了一种五轴数控机床热误差建模方法,采用狮群优化算法优化最小二乘支持向量机(LSO-LSSVM)方法对热误差模型的重要参数进行求解,从而有效提高热误差预测模型的效率和精度。使用偏相关分析对大量温度传感器位置进行初步筛选,选取关联性较大的温度变量,根据选取的实测温度数据,分别采用多元线性回归、粒子群优化最小二乘支持向量机与LSO-LSSVM建模方法进行热误差建模,同时对各热误差模型的预测能力进行对比分析,结果表明:使用LSO-LSSVM建立的热误差预测模型的精度和鲁棒性都有很大的提高。对五轴数控机床主要部位实施热误差补偿测试,测试结果表明,采用LSO-LSSVM建模方法可使试件在X、Y、Z三个方向的误差分别减小35.3%、32.2%和43.9%。

关键词：五轴数控机床热误差建模狮群优化算法测点优化补偿测试

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基于深度学习与狮群SVM算法的遥感场景分类

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吉林大学学报（理学版） 2023年第4期61卷 863-874页

作者：王李祺侯宇超高翔谭秀辉程蓉王鹏白艳萍中北大学数学学院太原030051 中北大学信息与通信工程学院太原030051

针对高分辨遥感图像样本量小,以及传统优化支持向量机(SVM)算法易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,提出一种基于深度迁移学习与狮群优化SVM(LSO-SVM)算法对遥感图像场景进行分类.首先,通过自适应对比度增强图像后利用颜色聚合向量提... 详细信息

针对高分辨遥感图像样本量小,以及传统优化支持向量机(SVM)算法易陷入局部最优解、寻优速度慢等问题,提出一种基于深度迁移学习与狮群优化SVM(LSO-SVM)算法对遥感图像场景进行分类.首先,通过自适应对比度增强图像后利用颜色聚合向量提取图像颜色特征;其次,利用3种预训练网络分别提取图像的迁移学习深度特征;最后,将手工提取的图像特征与用3种预训练网络获取的特征使用系列特征融合方法进行融合,并将其输入LSO-SVM进行图像场景分类.结果表明,该算法解决了小样本情况下深度学习较难训练及传统优化SVM算法易陷入局部最优解、寻优速度慢的问题.在80%的训练条件下,数据集UCM Land-Use和RSSCN7的分类精度分别达到99.52%和98.57%.

关键词：遥感图像图像分类迁移学习狮群优化算法颜色聚合向量

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基于LSO-RF模型的阶跃型滑坡位移速率预测方法

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福州大学学报（自然科学版） 2023年第6期51卷 872-878页

作者：黄智杰简文彬夏昌赖增荣林立鹏福州大学紫金地质与矿业学院福建福州350108 地质工程福建省高校工程研究中心福建福州350108 福州市规划设计研究院福建福州350108

针对阶跃型滑坡在预测其位移速率时存在精度不高的问题,以泉州市安溪县尧山村阶跃型滑坡为例开展相应研究.首先,基于斯皮尔曼相关系数和灰色关联度综合分析,选取预测模型的输入特征;其次搭建结合扩展窗口法的狮群优化(LSO)-随机森林(RF... 详细信息

针对阶跃型滑坡在预测其位移速率时存在精度不高的问题,以泉州市安溪县尧山村阶跃型滑坡为例开展相应研究.首先,基于斯皮尔曼相关系数和灰色关联度综合分析,选取预测模型的输入特征;其次搭建结合扩展窗口法的狮群优化(LSO)-随机森林(RF)模型,提出一种适用于阶跃型滑坡位移速率预测的新方法.结果表明:综合斯皮尔曼相关系数和灰色关联度结果的特征选择方法,能弥补各自的局限性,选出最适合预测模型的输入特征组合;经过对比分析,LSO-RF模型预测阶跃型滑坡位移速率精度较高,能解决常见模型在预测阶跃型滑坡位移速率上的不足,可为阶跃型滑坡位移速率的预测提供参考.

关键词：阶跃型滑坡位移速率预测狮群优化算法随机森林模型特征选择

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基于特征优选和狮群优化支持向量机的铣刀磨损状态识别

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昆明理工大学学报（自然科学版） 2023年第1期48卷 68-76页

作者：王佳晖王澄郇战余中舟常州大学微电子与控制工程学院江苏常州213000 常州大学计算机与人工智能学院江苏常州213000 江苏立达电梯有限公司江苏常州213300

在数控机床加工过程中对其铣刀的磨损状态进行识别与监测是实现智能制造的重要课题之一.以往的人工识别法会造成过早或过晚更换刀具的问题,使用机器学习对刀具磨损状态进行识别已成为主流.本文对采集到的刀具信号,选择对切削力信号和振... 详细信息

在数控机床加工过程中对其铣刀的磨损状态进行识别与监测是实现智能制造的重要课题之一.以往的人工识别法会造成过早或过晚更换刀具的问题,使用机器学习对刀具磨损状态进行识别已成为主流.本文对采集到的刀具信号,选择对切削力信号和振动信号进行特征提取.针对特征子集的优化选择,提出了多层Filter式特征选择算法PP_mRMR(Pearson+PCA+mRMR),逐层降低特征维数,减少每层计算量,得到维数低、冗余度小的优选特征子集.最后再使用狮群优化算法(LSO)优化支持向量机(SVM)的参数,并利用优化好的LSO-SVM分类器实现刀具磨损状态识别.计算机仿真实验结果表明,对优选的特征子集,采用经过LSO优化后的SVM算法能够准确识别铣刀的磨损状态.相比于现有的其他算法,识别准确率提升了2.4%,可达98.13%,并且由于算法迭代速度更快,识别时间也更少.

关键词：刀具磨损识别特征优选 Pearson PCA mRMR 狮群优化算法支持向量机

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基于改进狮群算法的云计算资源调度策略

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计算机应用与软件 2021年第11期38卷 269-275页

作者：王艳红张革文中国民航大学飞行技术学院天津300300

针对云计算在运算过程中资源利用率低以及节点负载不均衡的问题,提出一种改进狮群优化算法的云计算资源调度策略。针对传统狮群算法易早熟收敛陷入局部最优以及算法收敛精度低的问题,通过余弦扰动因子以及双高斯变异函数对算法进行改进... 详细信息

针对云计算在运算过程中资源利用率低以及节点负载不均衡的问题,提出一种改进狮群优化算法的云计算资源调度策略。针对传统狮群算法易早熟收敛陷入局部最优以及算法收敛精度低的问题,通过余弦扰动因子以及双高斯变异函数对算法进行改进。数值仿真实验结果表明,改进后的狮群优化算法较好地平衡了算法的全局勘探能力和局部开发能力,提高了算法的全局收敛精度。建立云计算资源调度数学模型,并通过改进后的狮群算法对模型进行优化。

关键词：狮群优化算法云计算资源调度余弦扰动因子模拟退火

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