基于骨干粒子群算法优化LSSVM的边坡位移预测

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作者 王操 《黑龙江交通科技》 2024年第8期46-49,54,共5页

为实现边坡位移的精准预测,提出了一种基于改进骨干粒子群算法优化最小二乘支持向量机的边坡位移预测模型。采用动态惯性权重对骨干粒子群算法进行了改进,并基于改进算法对LSSVM位移预测模型进行了参数调优,以洪辰边坡工程边坡位移监控... 为实现边坡位移的精准预测,提出了一种基于改进骨干粒子群算法优化最小二乘支持向量机的边坡位移预测模型。采用动态惯性权重对骨干粒子群算法进行了改进,并基于改进算法对LSSVM位移预测模型进行了参数调优,以洪辰边坡工程边坡位移监控数据为例验证了该模型的可行性。结果表明:改进骨干粒子群算法相较于标准算法收敛速度和精度更高;提出的新模型相较于原始模型对边坡位移数据的拟合误差更小,预测位移相对误差仅为0.012,均方根误差仅为0.095。 展开更多

关键词 边坡工程 位移预测 骨干粒子群算法 最小二乘支持向量机

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基于自适应搜索中心的骨干粒子群算法 被引量：52

2

作者 王东风 孟丽 赵文杰 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第12期2652-2667,共16页

该文在对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和骨干粒子群算法(Bare Bones Particle Swarm Optimization,BBPSO)中粒子位置的概率密度函数进行分析比较的基础上,对BBPSO进行了改进,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优... 该文在对标准粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)和骨干粒子群算法(Bare Bones Particle Swarm Optimization,BBPSO)中粒子位置的概率密度函数进行分析比较的基础上,对BBPSO进行了改进,并证明了改进算法以概率1收敛于全局最优解.在改进算法中,主要包括如下策略:(1)基于粒子间适应值的差异,提出一种对粒子位置高斯采样均值的自适应调整策略,分析了其作用机理,提出的搜索中心自适应调整策略增加了粒子分布中心的分散度,减缓粒子在中心的聚集趋势;(2)提出了一种"镜像墙"的越界粒子处理方法,该方法能够大幅度地提高算法找到最优解的概率;(3)粒子在不同的进化时期按不同的拓扑结构选取榜样粒子:算法前期主要采用随机结构以增加群体的多样性,算法后期主要采用全局结构以使得搜索更加精细.将该文提出的算法与多种形式的改进PSO,如GPSO(Global PSO)、LPSO(Local PSO)、FIPS(Fully Informed Particle Swarm)、CLPSO(Comprehensive Learning PSO)、HPSO-TVAC(Hierarchical PSO with Time-Varying Acceleration Coefficients)、APSO(Adaptive PSO)、DMS-PSO(Dynamic Multi-Swarm PSO)、OPSO(Orthogonal PSO)、OLPSO(Orthogonal Learning PSO)、ALC-PSO(PSO with an Aging Leader and Challengers)等,以及BBPSO的标准版本和改进版本,如BBJ2(BBPSO with Jumps)、ABPSO(Adaptive BBPSO)、SMA-BBPSO(BBPSO with Scale Matrix Adaptation)等,对CEC2013标准函数进行测试,对实验数据进行非参数检验,结果表明该文改进算法的综合表现要优于其他算法. 展开更多

关键词 粒子群算法 骨干粒子群算法 概率密度 搜索中心 全局收敛

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并行协作骨干粒子群优化算法 被引量：9

3

作者 申元霞 曾传华 +1 位作者 王喜凤 汪小燕 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第7期1643-1648,共6页

为解决骨干粒子群优化(Bare-Bone Particle Swarm Optimization,BBPSO)的早期收敛问题,本文通过粒子的运动行为分析了导致BBPSO早期收敛的因素,并提出并行协作BBPSO,该算法采用并行的主群和从群之间的协作学习来平衡勘探和开采能力.为... 为解决骨干粒子群优化(Bare-Bone Particle Swarm Optimization,BBPSO)的早期收敛问题,本文通过粒子的运动行为分析了导致BBPSO早期收敛的因素,并提出并行协作BBPSO,该算法采用并行的主群和从群之间的协作学习来平衡勘探和开采能力.为了增强主群的勘探能力,提出动态学习榜样策略以保持群体多样性;同时提出随机反向学习机制以实现从群的从全局到局部的自适应搜索功能.在14个不同特征的测试函数上将本文算法与6种知名的BBPSO算法进行对比,仿真结果和统计分析表明本文算法在收敛速度和精度上都有显著提高. 展开更多

关键词 骨干粒子群优化 协作学习 反向学习 多样性

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基于骨干粒子群的混合遗传算法及其应用 被引量：8

4

作者 雷阳 李树荣 +1 位作者 张强 张晓东 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第36期7-10,共4页

采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结... 采用骨干粒子群的位置更新操作改进遗传算法的变异算子,提出一种新的混合遗传算法。利用三个benchmark函数测试了新的混合遗传算法的性能,并将测试结果与标准遗传算法进行比较。利用该方法,对聚合物驱最优控制问题的进行了仿真求解,结果表明该方法优于标准遗传算法。 展开更多

关键词 混合遗传算法 骨干粒子群 最优控制 聚合物驱

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三目标混合骨干粒子群算法的电力系统无功优化 被引量：7

5

作者 马立新 王继银 +1 位作者 项庆 黄阳龙 《电力科学与工程》 2015年第11期18-23,共6页

电力系统无功优化通常以降低有功网损和减小电压偏移为目标,建立了综合考虑有功网损和电压偏移最小及电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型。首次引入混合骨干粒子群算法用于解决电力系统无功优化问题。该算法利用关于粒子个体极值和... 电力系统无功优化通常以降低有功网损和减小电压偏移为目标,建立了综合考虑有功网损和电压偏移最小及电压稳定裕度最大的三目标无功优化模型。首次引入混合骨干粒子群算法用于解决电力系统无功优化问题。该算法利用关于粒子个体极值和全局极值的高斯分布对粒子位置进行更新,再通过K-均值聚类的方式,引入单纯形法对有代表性的粒子进行单纯形搜索,使算法既能够具备较强的全局搜索能力,又能够提高收敛速度和精度。将该算法和其他算法应用于IEEE-14节点系统中进行无功优化,通过数据的计算和比较,结果验证了该模型和算法用于解决多目标电力系统无功优化问题的优越性和实用性。 展开更多

关键词 骨干粒子群 K-均值 单纯形 三目标优化 电压稳定裕度

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骨干粒子群算法两种不同实现的优化特性 被引量：3

6

作者 张震 潘再平 潘晓弘 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第7期1350-1357,共8页

总结了骨干粒子群算法(BBPSO)的一般形式,指出决定BBPSO算法本质的4个要素.BBPSO在实施中,粒子不同维度采用的随机变量值相同或不同,这将导致算法的特性及适合的优化对象不同.记相同的为I型实现,不同的为II型实现,通过实验指出2种实现... 总结了骨干粒子群算法(BBPSO)的一般形式,指出决定BBPSO算法本质的4个要素.BBPSO在实施中,粒子不同维度采用的随机变量值相同或不同,这将导致算法的特性及适合的优化对象不同.记相同的为I型实现,不同的为II型实现,通过实验指出2种实现的差别:I型实现有各向同性的优点,但是粒子多样性差;II型粒子多样性更优,但各向异性,使用高斯、柯西、指数和均匀分布形式的II型BBPSO都倾向于沿坐标轴寻解.从理论上分析了这些差别的成因,指出I型实现总体性能较差,只适合优化梯度变化明显的单峰函数;II型实现总体性能较好,擅长求解峰的方向平行于坐标轴的单峰或多峰函数. 展开更多

关键词 骨干粒子群算法(BBPSO) 量子粒子群算法(QPSO) 粒子多样性 各向异性算法

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基于骨干粒子群的弹性稀疏人脸识别 被引量：5

7

作者 李光早 王士同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第17期143-148,共6页

由于稀疏表示方法在人脸分类算法中的成功使用,基于此研究人员提出了一种新的分类方法即基于稀疏表示的分类方法(SRC)。因此寻求最优的稀疏表示方法就成为了人脸识别研究的重点。由于粒子群算法具有原理简单、参数较少和效率较高等优点... 由于稀疏表示方法在人脸分类算法中的成功使用,基于此研究人员提出了一种新的分类方法即基于稀疏表示的分类方法(SRC)。因此寻求最优的稀疏表示方法就成为了人脸识别研究的重点。由于粒子群算法具有原理简单、参数较少和效率较高等优点,因此将基于剪枝策略的骨干粒子群算法(NPSO)应用于稀疏解的寻优过程。选择弹性网络估计(Elastic Network)作为NPSO算法的适应度函数,提出了一种稀疏解优化方法即En NPSO。该方法具有很高的全局收敛性和稳定性,还具有很强的处理高维小样本和强相关性变量数据的能力。仿真实验表明该算法提高了人脸识别率,具有更高的适应性。 展开更多

关键词 稀疏表示 弹性网络 人脸识别 粒子群算法 骨干粒子群算法 剪枝策略

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基于分布估计的离散差分骨干粒子群优化

8

作者 周雅兰 王甲海 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2009年第29期1-6,17,共7页

粒子群优化(PSO)和差分演化(DE)是两种新兴的优化技术,已经成功地应用于连续优化问题,但是它们至今尚不能像解决连续优化问题那样有效地处理组合优化问题。最近,有人提出差分骨干PSO(DBPSO)用于解决连续优化问题。首先提出离散DBPSO用... 粒子群优化(PSO)和差分演化(DE)是两种新兴的优化技术,已经成功地应用于连续优化问题,但是它们至今尚不能像解决连续优化问题那样有效地处理组合优化问题。最近,有人提出差分骨干PSO(DBPSO)用于解决连续优化问题。首先提出离散DBPSO用于组合优化问题,然后在离散DBPSO中引入分布估计算法(EDA)来提高性能,把EDA抽样得到的全局统计信息和DBPSO获得的局部演化信息相结合来产生新解,形成基于EDA的离散DBPSO。实验结果表明EDA能大大提高离散DBPSO的性能。 展开更多

关键词 离散差分骨干粒子群优化 分布估计 无约束二进制二次规划问题 组合优化

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一种基于拟蒙特卡罗法的骨干粒子群改进算法

9

作者 朱雅敏 薛鹏翔 《北华大学学报（自然科学版）》 CAS 2016年第2期266-269,共4页

针对骨干粒子群算法因受粒子初始化位置分布不均影响易陷入局部最优的问题,提出一种基于拟蒙特卡罗法的初始化策略,用以确保粒子初始位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升骨干粒子群算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子... 针对骨干粒子群算法因受粒子初始化位置分布不均影响易陷入局部最优的问题,提出一种基于拟蒙特卡罗法的初始化策略,用以确保粒子初始位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升骨干粒子群算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子群算法相比,采用拟蒙特卡罗法进行初始化的改进算法搜索能力有所增强,问题求解精度有明显提升. 展开更多

关键词 骨干粒子群 拟蒙特卡罗法 随机初始化

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一种基于Logistic混沌映射的骨干粒子群改进算法 被引量：1

10

作者 朱雅敏 薛鹏祥 《西安文理学院学报（自然科学版）》 2016年第1期1-4,11,共5页

针对骨干粒子群算法因受初始化位置分布不均影响,易陷入局部最优的问题,提出一种基于Logistic混沌映射的改进算法,改进算法通过采用Logistic混沌映射控制来保证粒子初始化位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升算法的搜索能力.仿... 针对骨干粒子群算法因受初始化位置分布不均影响,易陷入局部最优的问题,提出一种基于Logistic混沌映射的改进算法,改进算法通过采用Logistic混沌映射控制来保证粒子初始化位置在搜索空间内保持随机分布,从而有效提升算法的搜索能力.仿真实验表明:与经典骨干粒子群算法相比,改进算法搜索能力有所增强,问题求解精度有明显提升. 展开更多

关键词 骨干粒子群 LOGISTIC混沌映射 随机初始化

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基于约束骨干粒子群算法的化工过程动态多目标优化 被引量：6

11

作者 王珊珊 杜文莉 +2 位作者 陈旭 徐斌 钱锋 《华东理工大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2014年第4期449-457,共9页

大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优... 大多数化工过程是动态过程,需同时优化多个目标,从而带来复杂的约束多目标动态优化问题。因此提出了一种动态约束多目标骨干粒子群算法,即采用一种新型约束处理方法,结合Pareto支配和ε约束支配技术的双档集机制;针对约束优化问题寻优难度更大,更易陷入局部最优的特点,采用局部搜索和混合变异策略,并自适应调整搜索步长,提高算法的探索和开发能力;采用分段线性函数参数化方法,构建一种动态约束多目标粒优化算法,并将其用于解决间歇反应器的动态多目标优化问题。测试实验表明:与NSGA-II和自适应差分进化算法(SADE-εCD)比较,该算法具有更优秀的收敛性与分布性;应用到化工过程多目标动态优化问题实例进行比较表明,多目标骨干粒子群算法在约束多目标动态优化问题的求解中表现出更好的应用前景。 展开更多

关键词 约束处理 动态多目标优化 骨干粒子群算法 化工过程

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基于冯诺依曼拓扑结构的骨干粒子群优化算法 被引量：5

12

作者 王明慧 戴月明 +1 位作者 田娜 王艳 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2017年第8期1552-1561,共10页

为了改善骨干粒子群优化BBPSO算法的易早熟、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种基于冯诺依曼拓扑结构的改进骨干粒子群优化VBBPSO算法。新算法提出"兼顾落后粒子"概念,通过应用冯诺依曼拓扑结构构造邻域,用邻域最优解取代全... 为了改善骨干粒子群优化BBPSO算法的易早熟、易陷入局部最优解等缺点,提出了一种基于冯诺依曼拓扑结构的改进骨干粒子群优化VBBPSO算法。新算法提出"兼顾落后粒子"概念,通过应用冯诺依曼拓扑结构构造邻域,用邻域最优解取代全局最优解,引入中心项调节系数,在邻域范围内调整BBPSO算法的进化中心项与离散控制项,提高了算法全局探索能力与局部开发能力。实验结果表明,较几种经典的BBPSO算法,VBBPSO算法的综合性能有明显提升。 展开更多

关键词 骨干粒子群优化算法 冯诺依曼拓扑结构 中心项调节系数 落后粒子

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求解约束优化问题的ε-骨干粒子群优化算法 被引量：2

13

作者 陈健 申元霞 +1 位作者 汪小燕 李颖 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第10期2318-2323,共6页

为了提高复杂约束优化问题的收敛精度,提出了基于ε约束的骨干粒子群优化算法(Bare-bones Particle Swarm Optimization basedεconstrained简称ε-BPSO).首先,设计了时变的约束放松参数ε,使算法前期充分利用不可行解的有效信息;其次,... 为了提高复杂约束优化问题的收敛精度,提出了基于ε约束的骨干粒子群优化算法(Bare-bones Particle Swarm Optimization basedεconstrained简称ε-BPSO).首先,设计了时变的约束放松参数ε,使算法前期充分利用不可行解的有效信息;其次,为了避免早期收敛,提出动态学习BPSO算法,算法中粒子可以随机地向群体的优秀个体学习,并通过自适应学习权重使群体从全局勘探转向局部利用.最后,依概率采用梯度突变策略,将不可行域中的粒子引入可行域,加快搜索可行域的效率.在36个测试函数上测试并将本文算法与多种进化算法进行对比,实验结果和统计分析表明本文算法在求解约束优化问题上具有优越性. 展开更多

关键词 骨干粒子群算法 约束优化 ε约束 梯度突变

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基于核模糊聚类的动态多子群协作骨干粒子群优化 被引量：1

14

作者 杨国锋 戴家才 +2 位作者 刘向君 吴晓龙 田延妮 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2018年第9期2568-2574,2609,共8页

针对骨干粒子群优化(BBPSO)算法易陷入局部最优、收敛速度低等问题,提出了基于核模糊聚类的动态多子群协作骨干粒子群优化(KFC-MSBPSO)算法。该算法在标准骨干粒子群算法的基础上,首先,采用核模糊聚类方法将主群分割为多个子群,令各个... 针对骨干粒子群优化(BBPSO)算法易陷入局部最优、收敛速度低等问题,提出了基于核模糊聚类的动态多子群协作骨干粒子群优化(KFC-MSBPSO)算法。该算法在标准骨干粒子群算法的基础上,首先,采用核模糊聚类方法将主群分割为多个子群,令各个子群协同寻优,提高了算法的搜索效率。然后,引入非线性动态变异因子,根据子群内粒子数以及收敛情况动态调节子群粒子变异概率,通过变异的方式使子群粒子重新回到主群,提高了算法的探索能力;进一步采用主群粒子吸收策略与子群合并策略加强了主群与子群之间、子群与子群之间的信息交流,提高了算法的稳定性。最后,利用子群重建策略,结合主群与子群搜索到的最优解,调节子群重建的间隔代数。通过Sphere等6个标准测试函数进行对比实验,结果表明,KFC-MSBPSO算法和经典BBPSO算法以及反向骨干粒子群优化(OBBPSO)算法等改进算法相比寻优准确率至少提高了约11.1%,在高维解空间内测试结果的最佳均值占到83.33%并且具有更高的收敛速度。这说明KFC-MSBPSO算法具有良好的搜索性能与鲁棒性,可应用于高维复杂函数的优化问题中。 展开更多

关键词 骨干粒子群优化 核模糊聚类 多子群 协作寻优 动态重组

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求解动态优化问题的多种群骨干粒子群算法 被引量：4

15

作者 陈健 申元霞 纪滨 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第19期45-50,108,共7页

针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization,MBBPSO)。通过设置环境勘探粒子及时检... 针对动态优化问题(Dynamic Optimization Problem,DOP)中所面临的过时记忆和多样性丧失的挑战,提出了一种改进的多种群骨干粒子群优化算法(Multi-swarms Bare Bones Particle Swarm Optimization,MBBPSO)。通过设置环境勘探粒子及时检测环境的变化,避免了错误信息误导种群的进化方向;环境改变后,利用上一个环境搜索的信息初始化新的种群,提高MBBPSO快速追踪到当前环境的优秀解的能力;当种群陷入停滞时,采用新的进化方程以加强粒子的活性和多种群策略维持群体的多样性。仿真实验表明,MBBPSO在解决动态环境问题中具有较强的竞争力。 展开更多

关键词 动态优化问题 骨干粒子群算法 过时记忆 多样性丧失 多种群

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基于突变策略的自适应骨干粒子群算法

16

作者 张嘉文 舒慧生 阚秀 《理论数学》 2023年第3期694-711,共18页

骨干粒子群算法是由标准粒子群算法演变而来的,其在粒子位置更新方面采用了高斯采样策略。针对骨干粒子群算法在解决高维优化问题时存在的易陷入局部最优的问题,文中引入了具有下降趋势的时变因子,提出了一种基于突变策略的带有自适应... 骨干粒子群算法是由标准粒子群算法演变而来的,其在粒子位置更新方面采用了高斯采样策略。针对骨干粒子群算法在解决高维优化问题时存在的易陷入局部最优的问题,文中引入了具有下降趋势的时变因子,提出了一种基于突变策略的带有自适应扰动值的骨干粒子群算法。该算法在高斯分布的均值项中引入两个服从均匀分布的随机数,在高斯分布的标准差中引入了一个自适应扰动值,且给出了突变策略进一步保证粒子收敛到全局最优解。改进后的算法与其他5种粒子群算法在9个经典测试函数上进行仿真实验,结果表明改进的算法在收敛速度和收敛精度方面的综合表现都优于其它算法。 展开更多

关键词 骨干粒子群算法 自适应扰动 突变策略 时变因子 全局收敛

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基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程优化控制 被引量：2

17

作者 周红标 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2017年第9期1488-1498,共11页

为了取得污水处理过程能耗和出水水质这对冲突目标之间的最佳平衡,提出一种基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程智能优化控制方法。首先,利用数据驱动的思想建立能耗和出水水质的模糊神经网络预测模型;其次,利用带自适应扰动的约束... 为了取得污水处理过程能耗和出水水质这对冲突目标之间的最佳平衡,提出一种基于约束多目标骨干粒子群的污水处理过程智能优化控制方法。首先,利用数据驱动的思想建立能耗和出水水质的模糊神经网络预测模型;其次,利用带自适应扰动的约束多目标骨干粒子群优化算法对溶解氧和硝态氮浓度的设定值进行动态寻优,并利用模糊隶属函数法设计智能决策系统用于从Pareto最优解集中确定最优设定值;最后,利用模糊逻辑控制器实现底层跟踪控制。基于国际基准平台BSM1实验结果表明,建立的数据驱动模型能够有效辨识污水处理过程;同时,所提的多目标优化控制方法在保证出水水质参数达标前提下,能够有效地降低污水处理过程的能耗。 展开更多

关键词 污水处理过程 数据驱动 优化控制 多目标优化 骨干粒子群

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基于适用性骨干粒子群优化算法的特征选择实现

18

作者 徐逸 李家源 +2 位作者 曹雪虹 焦良葆 孟琳 《计算机与数字工程》 2022年第11期2533-2537,2580,共6页

图像的特征选择需要筛除大量噪声节点,在像素较高的图像内处理效率低下,为减少图像特征选择的处理时间,设计基于适用性骨干粒子群优化算法的图像特征选择方法。提取图像视觉特征参数,包括颜色参数、纹理参数以及形状参数。获取分类面的... 图像的特征选择需要筛除大量噪声节点,在像素较高的图像内处理效率低下,为减少图像特征选择的处理时间,设计基于适用性骨干粒子群优化算法的图像特征选择方法。提取图像视觉特征参数,包括颜色参数、纹理参数以及形状参数。获取分类面的线性判别函数,建立最优超平面,得到满足约束条件的目标函数以及特征选择的适应度函数,基于适用性骨干粒子群引入粒子位置与速度更新机制,设计特征选择算法,得到一个新的图像特征选择处理方法。获取不同阈值以及不同学习效率下的最优特征数量,分别测试四种数据集内特征选择算法的运行时间,实验结果显示,在四种数据集内,适用性骨干粒子群优化算法的运行时间均小于其他算法,可见该算法为相同图像相同参数下的最优算法。 展开更多

关键词 适用性骨干粒子群优化算法 最优超平面 特征选择 图像预处理

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基于改进骨干粒子群算法的光储一体化5G基站优化调度模型 被引量：1

19

作者 黄建丰 李毅 +2 位作者 龙澜 沈文霞 吴小虎 《电信工程技术与标准化》 2023年第S01期275-279,共5页

随着能源互联网技术的发展,在5G基站中配置分布式光伏和储能电池将成为通信基站能耗高和用电成本大的潜在解决方案。本文提出一种基于自适应搜索中心的改进骨干粒子群算法的光储一体化基站日前优化调度策略,综合考虑光储一体化基站系统... 随着能源互联网技术的发展,在5G基站中配置分布式光伏和储能电池将成为通信基站能耗高和用电成本大的潜在解决方案。本文提出一种基于自适应搜索中心的改进骨干粒子群算法的光储一体化基站日前优化调度策略,综合考虑光储一体化基站系统的日运维成本和储能电池老化,制定出各电力单元逐时的能量调度计划,保证5G基站的经济稳定可靠运行。 展开更多

关键词 光储一体化5G基站 改进骨干粒子群算法 储能电池

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基于骨干粒子群的配电网重构问题研究

20

作者 李丁 杨旭冬 +2 位作者 彭丹阳 白苏赫 张铭飞 《信息与电脑》 2021年第20期68-70,93,共4页

配电网重构是通过改变电网结构达到降低输电网损、改善节点电压的目的。本文针对粒子群算法存在的问题,使用寻优效果更优的骨干粒子群算法,建立以网损最小为目标函数的配电网重构模型,结合IEEE33节点系统对重构结果进行对比分析。

关键词 配电网重构 分布式电源 骨干粒子群算法

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