检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机工程与应用 2002年第21期38卷 1-3,17页

作者：李爱国覃征鲍复民贺升平西安交通大学计算机系西安科技学院计算机系西安710054

粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算... 详细信息

粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,PSO算法通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域。PSO的优势在于简单容易实现而又功能强大。PSO已成为国际演化计算界研究的热点。该文介绍了基本的PSO算法、若干类改进的PSO算法及其应用,并讨论将来可能的研究内容。

关键词：粒子群优化算法演化计算群智能随机全局优化技术

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粒子群优化算法

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计算机应用研究 2003年第12期20卷 7-11页

作者：周驰高海兵高亮章万国华中科技大学机械科学与工程学院教育部智能制造开放实验室湖北武汉430074

系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优... 详细信息

系统地介绍了粒子群优化算法,归纳了其发展过程中的各种改进如惯性权重、收敛因子、跟踪并优化动态目标等模型。阐述了算法在目标函数优化、神经网络训练、模糊控制系统等基本领域的应用并给出其在工程领域的应用进展,最后,对粒子群优化算法的研究和应用进行了总结和展望,指出其在计算机辅助工艺规划领域的应用前景。

关键词：粒子群优化算法遗传算法神经网络模糊系统

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基于响应曲面法和粒子群优化算法的凸轮磨削工艺参数优化

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内燃机工程 2025年第1期46卷 80-90页

作者：丁明阳赵锦国周康康徐刚强李孝禄朱彦康陈源梁明轩中国计量大学机电工程学院杭州310018 浙江高和精密机械有限公司金华321016 浙江博星工贸有限公司金华321016

为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的... 详细信息

为了提高凸轮工件表面磨削质量及加工效率,设计了凸轮磨削正交试验方案,优化了淬硬球墨铸铁凸轮精加工磨削的工艺参数。通过建立以砂轮线速度、工件转速、磨削深度为关键参数表征的优化变量,构建以磨削振动加速度、表面粗糙度为指标的目标响应非线性数学模型;基于凸轮的形状特点,建立工件瞬时材料去除率模型;以最小化磨削振动、表面粗糙度及最大化去除率为优化目标,利用综合函数法与粒子群优化(particle swarm optimization,PSO)算法对工艺参数进行了优化。结果表明,在砂轮线速度80.6731 m/s、工件转速35 r/min、磨削深度30μm的工况下,磨削振动减少了20.8%,凸轮表面粗糙度值降低了11.88%,材料去除率增加了22.739 mm3/s。利用扫描电镜(scanning electron microscope,SEM)对磨削后工件的表面形貌进行了分析,并对元素成分进行半定量测定。结果表明,砂轮线速度较小而工件转速及磨削深度较大时,凸轮表面缺陷和形变对表面粗糙度影响较大。

关键词：凸轮磨削参数优化响应曲面法粒子群优化算法显微分析

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基于粒子群优化算法的东构造结滑坡清单建立与侵蚀速率估算

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水土保持学报 2025年第2期 338-347页

作者：耿豪鹏徐子怡郭宇张建兰州大学资源环境学院西部环境教育部重点实验室

[目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单，量化滑坡侵蚀速率，揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）进行遥感影像归一化植被指数（normalized difference v... 详细信息

[目的]构建喜马拉雅东构造结地区大范围的多时相滑坡清单，量化滑坡侵蚀速率，揭示滑坡过程在该区域的地貌学意义。[方法]基于粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）进行遥感影像归一化植被指数（normalized difference vegetation index, NDVI）的变化检测，构建1987-2021年东构造结地区的多时相滑坡清单；根据滑坡面积-体积经验公式计算该区域的滑坡侵蚀速率；结合气候和地形等参数，探讨滑坡过程的诱发因素。[结果]研究区1987-2021年共识别滑坡1 323次，其中2017-2021年的滑坡数量最多，共389次；滑坡主要分布在雅鲁藏布江大拐弯附近的河谷两侧；研究区滑坡侵蚀速率为0～76.06 mm/a，平均值为0.44 mm/a，呈以雅鲁藏布江大拐弯段为中心向四周逐渐降低的变化趋势；滑坡侵蚀速率与地质尺度岩体的剥露速率及千年尺度流域平均侵蚀速率相近；研究区滑坡的发生与降雨过程和地震活动相关，主要发育在南向坡面上，并在海拔1 500～3 000 m和坡度35°～45°聚集。[结论]滑坡是东构造结地区的主导侵蚀过程；降雨受迎风坡效应的影响在南向坡面富集，驱动该坡向上滑坡的集中分布。降水促进河流下切，以陡化边坡的方式诱发滑坡。

关键词：粒子群优化算法多时相滑坡清单喜马拉雅东构造结滑坡侵蚀速率地貌演化

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基于粒子群优化算法的量子卷积神经网络

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量子电子学报 2025年第1期42卷 123-135页

作者：张嘉雯蔡彬彬林崧福建师范大学计算机与网络空间安全学院福建福州350007 数字福建环境监测物联网实验室福建福州350007

针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在... 详细信息

针对当前量子卷积神经网络模型中参数化量子电路缺乏自适应目标选择策略的问题,提出了一种基于粒子群优化算法自动优化电路的量子卷积神经网络模型。该模型通过将量子电路编码为粒子,并利用粒子群优化算法对电路进行优化,从而搜索出在图像分类任务上表现优异的电路结构。基于Fashion MNIST和MNIST标准数据集的仿真实验表明,该模型具有较强的学习能力和良好的泛化性能,准确率分别可达94.7%和99.05%。相较于现有量子卷积神经网络模型,平均分类精度最高分别提升了4.14%和1.43%。

关键词：量子光学量子卷积神经网络粒子群优化算法量子机器学习参数化量子电路

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改进粒子群优化算法和双分支网络的耦合效率预测

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重庆邮电大学学报(自然科学版) 2025年第1期37卷 76-84页

作者：赖春红陈先勤姜小明陈帅王悦刘思创邹林熹重庆邮电大学光电工程学院重庆400065 重庆邮电大学生命健康信息科学与工程学院重庆400065

针对混合波导结构耦合效率分析中软件仿真所需时间长、资源占用大的问题,提出神经网络模型对混合波导结构耦合效率进行预测,减少时间资源的占用。为解决多变量问题中不同自变量间步长差距较大导致单一网络特征提取能力受限的问题,提出... 详细信息

针对混合波导结构耦合效率分析中软件仿真所需时间长、资源占用大的问题,提出神经网络模型对混合波导结构耦合效率进行预测,减少时间资源的占用。为解决多变量问题中不同自变量间步长差距较大导致单一网络特征提取能力受限的问题,提出针对不同变量使用双分支网络进行特征提取,使用改进后的粒子群优化算法对双分支网络超参数进行全自动优化,进一步提高模型预测精度。在混合波导结构耦合效率数据集上的实验表明,提出的改进粒子群优化-双分支网络的均方误差比支持向量机算法与循环神经网络分别降低了88.17百分点、21.17百分点,比标准粒子群优化算法降低了16.81百分点,验证了模型以及改进算法的有效性和优越性。

关键词：粒子群优化算法双分支神经网络混合波导结构耦合效率

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基于简化粒子群优化算法的EPB制动最佳滑移率在线辨识方法

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舰船电子工程 2025年第1期45卷 111-117页

作者：孙旭睿樊智敏青岛科技大学机电工程学院青岛266100

针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬... 详细信息

针对固定目标滑移率的ABS控制器在复杂路面制动时无法跟踪复杂路面最佳滑移率的问题,提出了一种车辆制动最佳滑移率的辨识方法,以进一步增大车辆制动时的纵向力,提高制动稳定性并缩短制动距离。首先,考虑车辆制动过程中的轴荷转移和悬架变形,建立了包含前后轮7自由度1/2车半主动悬架模型的车辆模型,该模型能够根据车速、轮速和制动力矩准确计算出车辆制动时的车轮纵向力和垂向力。提出基于简化粒子群优化算法的最佳滑移率辨识方法,对Pacejka轮胎-路面模型进行实时参数辨识,辨识出最大纵向力对应的最佳滑移率。最后,基于车辆EPB动态紧急制动工况,在Matlab/Simulink平台进行了仿真试验,证明了论文所提方法的有效性。

关键词： EPB动态紧急制动 Pacejka轮胎-路面模型粒子群优化算法最佳滑移率辨识半主动悬架

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基于粒子群优化算法的LED调控光谱技术研究

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照明工程学报 2025年第2期36卷 104-110页

作者：陈亚勇普瑞光电(厦门)股份有限公司福建厦门361101

本研究基于粒子群优化BP组合神经网络算法,构建模拟太阳光的多通道LED调控光谱模型,实现LED照明光谱与不同时段太阳光谱相匹配。实验验证4通道白光LED与红绿蓝RGB单色光SMD型LED集成封装器件的光电性能,优化各通道输入功率占比调控光谱... 详细信息

本研究基于粒子群优化BP组合神经网络算法,构建模拟太阳光的多通道LED调控光谱模型,实现LED照明光谱与不同时段太阳光谱相匹配。实验验证4通道白光LED与红绿蓝RGB单色光SMD型LED集成封装器件的光电性能,优化各通道输入功率占比调控光谱输出,以不同目标色温下的光谱拟合度系数e(GFC)、光效、显色指数等为优化评估值。结果显示,仿真与实测得到的e(GFC)偏差控制在±0.5%以内。该优化算法在大功率4通道RGBW的COB集成LED封装器件上得到进一步测试验证。该研究适用于多光色集成LED封装器件为发出接近太阳光谱的各通道光功率占比的最优参数设置,对推动LED全光谱健康白光照明产业化应用具有探索和实践意义。

关键词： LED调控光谱 LED集成封装器件粒子群优化算法光谱拟合度系数 LED全光谱白光照明

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基于粒子群优化算法的建筑电气照明系统节能控制

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电气应用 2025年第2期44卷 23-29页

作者：马有新浙江工贸职业技术学院浙江温州325000

常规的建筑电气照明系统节能控制方法主要使用DIALux软件构建RoomElement建筑节能模型,但该方法易受照明计算光通量密度影响,导致节能控制指标不佳。因此提出了一种基于粒子群优化算法的建筑电气照明系统节能控制方法。利用粒子群优化... 详细信息

常规的建筑电气照明系统节能控制方法主要使用DIALux软件构建RoomElement建筑节能模型,但该方法易受照明计算光通量密度影响,导致节能控制指标不佳。因此提出了一种基于粒子群优化算法的建筑电气照明系统节能控制方法。利用粒子群优化算法构建照明系统节能控制模型,设计节能模糊控制器,生成节能时钟芯片控制流程,从而实现了节能控制。实验结果表明,在不同节能控制时间段内,所提方法的各项控制指标良好,具有可靠性和应用价值,为满足能源使用要求、推动建筑绿色可持续发展作出了贡献。

关键词：粒子群优化算法建筑电气照明系统节能控制

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基于粒子群优化算法的地埋管换热性能预测研究

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区域供热 2025年第1期 107-116页

作者：魏善明贾寒冰曹嘉琪田彦法毕栋威聂玉朋山东省地矿工程勘察院(山东省地质矿产勘查开发局八〇一水文地质工程地质大队) 山东济南250013 山东建筑大学山东济南250101 山东省产品质量检验研究院山东济南250101 山东华科规划建筑设计有限公司山东聊城252000

为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPN... 详细信息

为了对聊城某地源热泵工程换热器的换热性能进行预测,利用BP神经网络(BPNN)模型和粒子群优化算法(PSO)建立了地埋管换热性能预测模型。通过皮尔逊相关性分析确定影响地埋管出口温度的关键参数,进而预测换热器性能。利用粒子群算法对BPNN模型进行优化,以提升学习效率和收敛速度。模型预测结果显示,BPNN和PSO-BPNN均能有效预测地埋管出口温度,PSO-BPNN在预测精度和稳定性方面更优,其均方根误差(RMSE)为0.1073,平均相对误差(MRE)为0.0049,决定系数(R2)为0.96757,均优于BPNN模型的相应指标。通过建立预测模型,可以对地埋管换热器的出口温度进行短期预测,进而预测换热器在未来一段时间内的性能表现,并提前做出调整,确保地源热泵系统稳定、高效地运行。通过这种方式,可以最大限度地发挥地源热泵系统的性能,同时避免因温度波动导致的性能下降或系统不稳定。

关键词：地源热泵 BP神经网络粒子群优化算法地埋管换热器换热性能

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