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一个修改的混沌蚁群优化算法 被引量:2
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作者 刘乐柱 张季谦 +2 位作者 许贵霞 梁立嗣 黄守芳 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2013年第17期59-64,共6页
本文提出一个用于混沌蚁群优化算法的算法结束条件,并将算法结束条件加入混沌蚁群优化算法.通过数值试验,验证其有效性.数值试验表明混沌蚁群优化算法可以得到较高精度的最优解.修改的混沌蚁群优化算法可以通过多次混沌搜寻,逐步逼近最... 本文提出一个用于混沌蚁群优化算法的算法结束条件,并将算法结束条件加入混沌蚁群优化算法.通过数值试验,验证其有效性.数值试验表明混沌蚁群优化算法可以得到较高精度的最优解.修改的混沌蚁群优化算法可以通过多次混沌搜寻,逐步逼近最优解,可以用来求解复杂连续空间优化问题. 展开更多
关键词 混沌蚁群优化算法 优化 数值模拟
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基于混沌蚁群优化小波阈值法地磁信号噪声压制 被引量:10
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作者 刘军 陈磊 +6 位作者 李文灿 孟宪武 刘郁聪 刘迪仁 徐学恭 方江雄 杨凤 《科学技术与工程》 北大核心 2020年第25期10177-10181,共5页
地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,基于混沌蚁群优化的小波... 地磁信号测量广泛应用于资源勘探、地质勘查和管线探测等领域。由于实际测量地磁信号易受到外界环境因素干扰,影响后期地磁数据资料解释。针对常规去噪算法需要获取噪声信号的统计特性,难以达到较好的去噪效果,基于混沌蚁群优化的小波阈值方法,将信号小波分解后,使用广义交叉验证函数选取阈值,结合混沌蚁群算法迭代寻优,确定最优阈值,进而实现地磁信号的噪声压制。通过对合成正弦信号和实测地磁信号进行去噪处理,与常用方法去噪法对比,本文方法去噪效果明显提升。 展开更多
关键词 地磁信号 噪声 小波阈值法 混沌蚁群优化算法
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一种新的地磁信号去噪算法研究
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作者 吴婉楠 应允翔 +5 位作者 胡志文 马隆庆 方震 胡惟 周志 朱厚林 《科技资讯》 2024年第14期22-24,共3页
地磁观测数据应用十分广泛。由地磁观测数据对各种环境因素的敏感性,严重影响了地磁数据的处理和利用。如果使用传统的噪声消除算法,难以获得良好的噪声消除效果。混沌序列可以提供一定的随机性和非线性特性,以帮助优化算法更好地搜索... 地磁观测数据应用十分广泛。由地磁观测数据对各种环境因素的敏感性,严重影响了地磁数据的处理和利用。如果使用传统的噪声消除算法,难以获得良好的噪声消除效果。混沌序列可以提供一定的随机性和非线性特性,以帮助优化算法更好地搜索最优解。地磁信号则是需要去噪的原始信号。通过使用混沌蚁群算法构建目标函数,可以对地磁信号进行优化和去噪处理。算法会根据目标函数的设定,通过模拟蚁群行为和混沌序列的引导,逐步调整信号的参数和特征,以达到减小噪声、提取有效信息的目的。 展开更多
关键词 地磁数据 噪声信号 混沌序列 混沌蚁群优化算法
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基于支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断 被引量:34
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作者 马超 陈西宏 +1 位作者 徐宇亮 姚懿玲 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第3期660-666,共7页
针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法。首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然... 针对模拟电路故障数据存在大量无关或冗余特征的特点,为进一步提高故障诊断准确率,提出支持向量机属性约简集成的模拟电路故障诊断新方法。首先证明一致决策表属性约简与集合覆盖的等价性,将最优属性约简问题转化成最小集合覆盖问题;然后在结合混沌优化产生初始信息素分布和进行混沌扰动的基础上,设计求解最小集合覆盖问题的混沌蚁群算法;最后给出基于属性约简集成的模拟电路故障诊断模型。用双二次滤波电路对算法进行验证,取得97.8%的故障诊断准确率,与其他方法进行比较,结果显示了本文方法的优越性。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 支持向量机集成 属性约简 混沌蚁群优化算法 集合覆盖
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转盘跟踪试验系统的控制策略研究 被引量:1
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作者 王慧芬 张艳兵 +1 位作者 孙志瑞 高夏翔 《电光与控制》 CSCD 北大核心 2020年第4期68-72,共5页
为创建精确、稳定的试件二维加速度过载环境,提高对转盘跟踪试验系统的控制精度,对系统矢量转盘进行建模,采用自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器,解决RBF神经网络权值优化较慢的问题,有效缩短神经网络学习时间,提高PID控制器的... 为创建精确、稳定的试件二维加速度过载环境,提高对转盘跟踪试验系统的控制精度,对系统矢量转盘进行建模,采用自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器,解决RBF神经网络权值优化较慢的问题,有效缩短神经网络学习时间,提高PID控制器的在线自适应能力,使转盘跟踪试验系统快速跟踪目标。仿真结果表明:自适应混沌蚁群优化的RBF神经网络PID控制器优于传统的RBF神经网络PID控制器,具有很好的准确性和快速性,对于转盘跟踪试验系统设计具有较大的工程意义。 展开更多
关键词 伺服控制 转盘跟踪试验系统 自适应混沌蚁群优化算法 径向基神经网络
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