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基于改进QPSO算法的电网规划网架计算和辅助分析
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作者 张晓东 伍伟斌 +3 位作者 徐文娟 石庆松 曹现峰 李裕珺 《微型电脑应用》 2024年第11期307-309,共3页
当前新型电力系统的电网运行方式存在多样性,容易导致传统规划网架校核方式不再适用。因此,采用改进量子粒子群算法(QPSO)进行电网规划网架的计算和辅助分析。实验发现,禁忌QPSO混合算法的成功率极高,接近100%。并且,该算法在降低电网... 当前新型电力系统的电网运行方式存在多样性,容易导致传统规划网架校核方式不再适用。因此,采用改进量子粒子群算法(QPSO)进行电网规划网架的计算和辅助分析。实验发现,禁忌QPSO混合算法的成功率极高,接近100%。并且,该算法在降低电网购电成本和网架规划总成本上都表现出优势,分别降低至66.74万元和498.37万元,显著低于现有计算方法。结果表明禁忌QPSO混合算法在电网网架规划中的性能优异且经济效益显著。 展开更多
关键词 qpso算法 电网网架 禁忌搜索算法 网架规划
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改进的QPSO算法在电网故障诊断系统中的应用 被引量:3
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作者 李凤莲 李园园 +1 位作者 金铖 陈晓磊 《计算机测量与控制》 北大核心 2014年第12期3860-3863,共4页
电网故障诊断系统通常基于建立的解析模型,通过分析保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置,从而识别保护与断路器的故障元件和误动作;根据保护动作原理,构建了一种改进的解析模型,并采用改进的量子粒子群算法对其目标函数进行优... 电网故障诊断系统通常基于建立的解析模型,通过分析保护和断路器的动作信息来推断可能的故障位置,从而识别保护与断路器的故障元件和误动作;根据保护动作原理,构建了一种改进的解析模型,并采用改进的量子粒子群算法对其目标函数进行优化求解;该模型不仅充分考虑到了保护和断路器的误动与拒动、断路器失灵保护等问题,且能辨识告警信息的误报和漏报;实验结果表明改进的算法不仅使故障诊断结果更精确,并能使故障情况很清晰地表示出来,有利于故障的及时恢复,同时使模型的运算速度和稳定性也进一步得到了提高。 展开更多
关键词 电力系统 改进的qpso算法 故障诊断 目标函数
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融合QPSO算法的多精度布料仿真建模方法 被引量:4
3
作者 靳雁霞 王贺 +2 位作者 程思岳 张晋瑞 程琦甫 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期154-160,共7页
在布料建模领域,如何快速模拟布料形变之后的褶皱细节是研究的热点。通过使用多精度布料建模方法,在布料的不同形变区域使用不同精度的网格,可以有效平衡建模的精度和速度,已有的工作主要是在布料形变过程中,动态计算出布料质点邻域的曲... 在布料建模领域,如何快速模拟布料形变之后的褶皱细节是研究的热点。通过使用多精度布料建模方法,在布料的不同形变区域使用不同精度的网格,可以有效平衡建模的精度和速度,已有的工作主要是在布料形变过程中,动态计算出布料质点邻域的曲率,依据人为设定的阈值,划分出布料的多精度区域,而在大部分场景中,布料的变形模式没有规律,固定不变的阈值可能会影响布料的仿真效果。针对该问题,首先将基于量子行为的粒子群算法引入建模过程,通过粒子群算法对布料表面的搜索,提高了布料弯曲部位的搜索效率,优化了多精度布料的建模速度和精度,其次针对布料仿真运动过程进行研究,参考布料受空气阻力的数学模型,以及粒子动力学中的数值积分方法,优化布料运动的仿真计算方法。实验证明,与现有布料多精度方法相比,该方法能较快检测到布料褶皱区域并判断是否需要细化,且能较好地表现出布料仿真过程中空气阻力对布料造成的形变。 展开更多
关键词 布料仿真 qpso算法 多精度布料 虚拟现实技术
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动态多子群QPSO算法及其在机车粘着优化控制中的应用 被引量:2
4
作者 李宁洲 冯晓云 卫晓娟 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第10期3020-3023,3027,共5页
针对列车重载和高速运行时轮轨间粘着存在极限状态以及此时最优粘着利用能否获得的问题,利用所提出的动态多子群QPSO算法训练神经网络,并基于训练好的神经网络设计了机车粘着智能优化控制器,通过对电机转矩的动态调整,实现了轮轨间粘着... 针对列车重载和高速运行时轮轨间粘着存在极限状态以及此时最优粘着利用能否获得的问题,利用所提出的动态多子群QPSO算法训练神经网络,并基于训练好的神经网络设计了机车粘着智能优化控制器,通过对电机转矩的动态调整,实现了轮轨间粘着的最优利用。仿真研究中,利用典型测试函数对所提出的动态多子群QPSO算法进行性能测试,证明该算法具有相对较高的寻优精度和效率,能有效提高神经网络的收敛速度和学习能力,将该算法应用于机车粘着优化控制中,得到了良好的控制效果。 展开更多
关键词 智能计算 动态多子群qpso算法 神经网络 粘着优化控制
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小波神经网络和B-QPSO算法在Ad Hoc异常检测中的应用
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作者 刘渊 张端 冯华丽 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2009年第8期113-116,共4页
引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更... 引入一种基于边界变异的QPSO算法,即B-QPSO算法.首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络,再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于Ad Hoc异常检测中.仿真实验结果表明,该算法与梯度下降法、PSO算法和QPSO算法相比,收敛速度快,具有更好的全局收敛性,提高了异常检测的准确性,并且降低了对正常情况的误判率. 展开更多
关键词 Ad HOC无线网络 小波神经网络 B-qpso 算法 qpso算法 梯度下降法 PSO算法 异常检测
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基于BPSO和QPSO算法的智能小区用电控制
6
作者 刘凯 程宜风 +1 位作者 李文佩 方华亮 《科技通报》 北大核心 2016年第3期140-144,共5页
针对电动汽车负荷接入智能小区,可能进一步加剧用电无序性,造成高峰负荷和高电费问题,需要对小区进行智能用电控制。在对小区负荷进行分类基础上,提出可平移负荷用电需求模型和电动汽车充放电需求模型。基于分时电价提出改进电价模型,... 针对电动汽车负荷接入智能小区,可能进一步加剧用电无序性,造成高峰负荷和高电费问题,需要对小区进行智能用电控制。在对小区负荷进行分类基础上,提出可平移负荷用电需求模型和电动汽车充放电需求模型。基于分时电价提出改进电价模型,进一步建立智能用电控制模型。通过BPSO和QPSO算法求解智能用电控制模型,实现可平移负荷和电动汽车负荷协调有序用电。以100户的智能小区为例,分析比较优化前后负荷曲线和用户电费,结果验证了智能小区用电控制的有效性和可行性。 展开更多
关键词 有序用电 可平移负荷 电价模型 BPSO和qpso算法
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QPSO算法识别环境激励下结构模态参数
7
作者 刘大山 常军 +1 位作者 巩文龙 康晓明 《苏州科技学院学报(工程技术版)》 CAS 2013年第4期11-15,共5页
实际工程中,系统的输入一般是未知的或者是不可测量的,识别结构的模态参数只能采用响应信号。并且一般环境激励下结构的输入信号是可以假设为白噪声激励,其信号的功率谱可以视为一常数。笔者利用量子行为粒子群优化(Quantum-behaved Par... 实际工程中,系统的输入一般是未知的或者是不可测量的,识别结构的模态参数只能采用响应信号。并且一般环境激励下结构的输入信号是可以假设为白噪声激励,其信号的功率谱可以视为一常数。笔者利用量子行为粒子群优化(Quantum-behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)算法将环境激励下结构模态参数识别问题转化为一个多维优化问题。最后采用一数值模拟的三层框架对该方法进行验证。结果表明,量子粒子群算法可以有效地识别结构模态参数。该研究结果可作为结构损伤识别的基础。 展开更多
关键词 qpso算法 互功率谱 环境激励 模态参数识别
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基于QPSO算法的模糊逻辑系统的设计及应用 被引量:2
8
作者 范秋枫 王涛 张智峰 《辽宁工业大学学报(自然科学版)》 2016年第6期356-360,共5页
将TSK模糊逻辑系统与神经网络结合,设计五层模糊神经网络系统,采用量子粒子群(QPSO)智能算法调整模糊逻辑系统的参数,将所设计的智能系统应用于国际黄金价格的预测中。通过比较QPSO和BP算法的性能,预测性能指标和仿真结果表明所提出的... 将TSK模糊逻辑系统与神经网络结合,设计五层模糊神经网络系统,采用量子粒子群(QPSO)智能算法调整模糊逻辑系统的参数,将所设计的智能系统应用于国际黄金价格的预测中。通过比较QPSO和BP算法的性能,预测性能指标和仿真结果表明所提出的设计方法是有效的,与BP算法相比取得了更好的效果。 展开更多
关键词 模糊逻辑系统 qpso算法 BP算法 国际黄金价格
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QPSO算法在天线阵列波形优化中的应用研究 被引量:1
9
作者 金磊 赵平 +2 位作者 王耀武 梁鹏程 刘言 《电子设计工程》 2014年第12期130-132,137,共4页
基于优化天线阵列波形的目的,本文采用QPSO算法,对建立的九天线圆阵列模型进行波束赋形优化。本文通过九天线圆阵列模型进行MATLAB仿真实验,结果表明,经过QPSO算法进行优化后,主瓣方向还是保持一致,主瓣增益增大了6 dB;而采用QPSO算法... 基于优化天线阵列波形的目的,本文采用QPSO算法,对建立的九天线圆阵列模型进行波束赋形优化。本文通过九天线圆阵列模型进行MATLAB仿真实验,结果表明,经过QPSO算法进行优化后,主瓣方向还是保持一致,主瓣增益增大了6 dB;而采用QPSO算法对本文提出的九天线圆阵列与八天线圆阵列进行波形优化的仿真实验表明,主瓣方向还是保持一致,主瓣增益增大了19 dB,并且降低旁瓣个数,验证了模型的可行性。 展开更多
关键词 qpso算法 天线阵列 波束赋形 增益优化
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基于QPSO算法的信号子空间拟合DOA估计
10
作者 岳云 夏克文 +1 位作者 王停 王健 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2012年第1期14-19,共6页
针对信号子空间拟合DOA估计过程中由于需要进行多维非线性搜索而计算量巨大的问题,提出了一种基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化(QPSO)算法的信号子空间拟合测向方法,即在子空间测向中,QPSO算法采用量子位对粒子当前位置进行编码,... 针对信号子空间拟合DOA估计过程中由于需要进行多维非线性搜索而计算量巨大的问题,提出了一种基于量子位概率幅编码的量子粒子群优化(QPSO)算法的信号子空间拟合测向方法,即在子空间测向中,QPSO算法采用量子位对粒子当前位置进行编码,用量子旋转门实现对粒子最优位置的搜索,用量子非门实现粒子位置的变异以避免早熟.通过典型实际应用,结果表明采用这样新的DOA估计方法是切实可行的,而且精度高、运行速度快、稳定性好,具有很好的推广能力. 展开更多
关键词 DOA估计 信号子空间拟合 量子位概率幅编码 qpso算法
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基于一种QPSO算法的阵列天线方向图综合
11
作者 贾茂力 董轶 +1 位作者 李凯 王停 《电子设计工程》 2013年第22期26-29,共4页
方向图综合技术是智能天线中的一项关键技术。由于采用普通粒子群算法存在着易于早熟和局部寻优能力不足等缺点,为此本文提出一种基于量子位概率幅编码QPSO算法的阵列天线方向图综合技术,即在方向图综合中,QPSO算法采用量子位对粒子当... 方向图综合技术是智能天线中的一项关键技术。由于采用普通粒子群算法存在着易于早熟和局部寻优能力不足等缺点,为此本文提出一种基于量子位概率幅编码QPSO算法的阵列天线方向图综合技术,即在方向图综合中,QPSO算法采用量子位对粒子当前位置进行编码,用量子旋转门实现对粒子最优位置的搜索,用量子非门实现粒子位置的变异以避免早熟。实际应用表明基于量子位概率福编码QPSO的方向图综合技术是切实可行的,在多零点和低旁瓣约束情况下均可以取得良好的优化效果,具有很好的推广能力。 展开更多
关键词 智能天线 方向图综合 量子位概率幅 qpso算法
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QPSO算法和Powell法结合的多分辨率医学图像配准 被引量:3
12
作者 潘婷婷 陆丽婷 顾绮芳 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第7期237-240,共4页
图像配准一直是图像研究领域的热点话题,互信息的配准方法由于其精度高、鲁棒性强等特点,成为图像配准中的常用方法。但其目标函数存在局部极值问题。针对这个问题,提出一种量子行为的粒子群优化算法(QPSO)和Powell法相结合的多分辨率... 图像配准一直是图像研究领域的热点话题,互信息的配准方法由于其精度高、鲁棒性强等特点,成为图像配准中的常用方法。但其目标函数存在局部极值问题。针对这个问题,提出一种量子行为的粒子群优化算法(QPSO)和Powell法相结合的多分辨率搜索优化算法。QPSO参数个数少,其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间,能保证算法的全局收敛,因此可以有效地解决Powell算法的缺点。该算法将量子行为的粒子群优化算法(QPSO)与Powell法结合起来对二维的MRI图像进行配准。实验结果表明,该方法能够有效地克服互信息函数的局部极值问题,并提高了配准精度和速度。 展开更多
关键词 图像配准 互信息 量子行为的粒子群优化算法(qpso) Powell法
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基于QPSO算法的智能网联汽车路径跟踪控制研究 被引量:2
13
作者 曹青松 易星 许力 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2022年第6期133-139,共7页
路径跟踪问题是智能网联汽车的研究热点之一,路径跟踪控制器设计的好坏直接影响智能网联汽车跟踪行驶时的可靠性。综合考虑车辆的路径跟踪精度和横向稳定性,建立两自由度汽车操纵动力学模型和路径跟踪位姿误差模型。通过反推法确定期望... 路径跟踪问题是智能网联汽车的研究热点之一,路径跟踪控制器设计的好坏直接影响智能网联汽车跟踪行驶时的可靠性。综合考虑车辆的路径跟踪精度和横向稳定性,建立两自由度汽车操纵动力学模型和路径跟踪位姿误差模型。通过反推法确定期望横摆角速度表达式,运用二次型最优控制方法设计路径跟踪控制器。采用量子粒子群算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO),对期望横摆角速度表达式中的参数c_(1)、c_(2)和k进行优化。以车辆换道和弯曲道路行驶为例,仿真研究控制器参数优化后的控制效果,以及不同车速和不同路径曲率的频率下控制器的鲁棒性。结果表明:参数c_(1)、c_(2)和k优化后,控制器改善了车辆质心侧偏角和横摆角速度的控制效果;当车速和路径曲率的频率变化时,控制器具有较明显的鲁棒性。能够进一步改善车辆的路径跟踪精度和横向稳定性,为智能网联汽车的路径跟踪控制研究提供一定的参考。 展开更多
关键词 车辆工程 智能网联汽车 路径跟踪 qpso算法 最优控制 横摆角速度 质心侧偏角
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基于改进QPSO算法的GEO卫星时频资源调度
14
作者 高威 瞿连政 王磊 《无线电工程》 北大核心 2022年第11期1922-1932,共11页
元启发式算法已广泛应用于GEO通信卫星时频资源调度问题,但常见的任务资源窗口更新方法和基于任务路径的蚁群算法存在计算复杂度过高的问题。针对该问题,提出了一种基于资源矩阵更新的调度策略,通过将任务资源匹配过程转化为矩阵的Hadam... 元启发式算法已广泛应用于GEO通信卫星时频资源调度问题,但常见的任务资源窗口更新方法和基于任务路径的蚁群算法存在计算复杂度过高的问题。针对该问题,提出了一种基于资源矩阵更新的调度策略,通过将任务资源匹配过程转化为矩阵的Hadamard乘积运算,有效降低了资源匹配过程的计算复杂度。在此基础上,设计了一种采用实数编码、最小位置值规则解码和初始解优化的改进量子粒子群算法,将连续型元启发式算法应用于任务序列的优化,实现了计算复杂度的进一步降低和优化解的提升。仿真实验结果表明,提出的改进算法在执行时间、优化质量和任务完成率等指标上均表现出较好的性能。 展开更多
关键词 资源调度 静止轨道通信卫星 时频资源 改进qpso算法 资源矩阵更新
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基于时程响应QPSO算法识别结构损伤的研究
15
作者 巩文龙 刘文波 +1 位作者 胡皞 常军 《苏州科技大学学报(工程技术版)》 CAS 2017年第2期26-30,共5页
提出将结构损伤的物理参数辨识问题转化为识别损伤位置和损伤程度的优化问题,利用结构时程响应的唯一性,通过预测结构模型与实际损伤结构构建目标函数,采用QPSO算法全局优化定位定量进行结构损伤识别,最后通过六层框架的数值模拟验证该... 提出将结构损伤的物理参数辨识问题转化为识别损伤位置和损伤程度的优化问题,利用结构时程响应的唯一性,通过预测结构模型与实际损伤结构构建目标函数,采用QPSO算法全局优化定位定量进行结构损伤识别,最后通过六层框架的数值模拟验证该方法的有效性。 展开更多
关键词 物理参数 时程响应 qpso算法 损伤识别
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基于改良型QPSO算法的反时限过电流保护优化协调
16
作者 尹海海 王宝华 《电工电气》 2013年第7期10-12,29,共4页
反时限电流保护与定时限保护相比,存在着与其他保护配合困难且有可能因此影响到相邻保护速动性的缺点。对此,提出了基于改进型QPSO算法的智能保护方案,以系统中的继电器特性参数设置值为决策变量,进而对继电保护系统的协调配合进行优化... 反时限电流保护与定时限保护相比,存在着与其他保护配合困难且有可能因此影响到相邻保护速动性的缺点。对此,提出了基于改进型QPSO算法的智能保护方案,以系统中的继电器特性参数设置值为决策变量,进而对继电保护系统的协调配合进行优化,全盘考虑整个电力系统的稳定。算例表明,相比标准PSO算法,改良型QPSO算法更稳定也更有效,有很好的研究前景。 展开更多
关键词 保护配合 过电流保护 qpso算法
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基于评估选取的QPSO算法在斜齿轮多目标设计中的应用
17
作者 李盘荣 《现代计算机》 2009年第9期29-32,36,共5页
量子粒子群优化算法是基于量子行为对粒子群优化算法进行改进的优化算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多目标多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,提出一种基于评估选取来改良QPSO优化求解的方法,实践表明能够快速、有效求... 量子粒子群优化算法是基于量子行为对粒子群优化算法进行改进的优化算法,规则简单、收敛速度快、易于编程实现。对于多目标多约束条件的斜齿轮传动的优化设计,提出一种基于评估选取来改良QPSO优化求解的方法,实践表明能够快速、有效求得优化解,是求解齿轮优化设计问题的一个较好方案。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法(qpso) 多目标优化 评估选取 斜齿轮
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QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用 被引量:3
18
作者 于国龙 赵勇 +1 位作者 吴恋 崔忠伟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2021年第10期154-162,共9页
为了提升标准量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信... 为了提升标准量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络(Depth Belief Network,DBN)模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络(LQ_DBN)应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN网络模型对比表明,LQ_DBN模型在蛋黄形状检测实验中的识别准确率比CC-PSO-DBN、PSO_MDBN和标准DBN模型都要高,且检测识别准确率的稳定性也是四种对比模型中最高的,表明基于改进的QPSO算法的DBN网络模型取得了较好的优化效果。 展开更多
关键词 深度置信网络(DBN) 量子粒子群算法(qpso) 形状检测 深度学习
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基于KQPSO聚类算法的网络异常检测 被引量:1
19
作者 马汝辉 刘渊 林星 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2008年第11期127-128,167,共3页
提出一种基于KQPSO聚类算法的网络异常检测模型.该模型利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据间的Euclidean(欧几里德)距离。再通过量子粒子群优化算法(QPSO)寻找聚类中心。最后进行仿真模拟,实验结果表明,... 提出一种基于KQPSO聚类算法的网络异常检测模型.该模型利用K-Means聚类算法的结果重新初始化粒子群,聚类过程都是根据数据间的Euclidean(欧几里德)距离。再通过量子粒子群优化算法(QPSO)寻找聚类中心。最后进行仿真模拟,实验结果表明,该模型对网络异常检测是有效的。 展开更多
关键词 qpso算法 网络异常检测 K—Means Kqpso
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QPSO与K-Medoids相结合的带障碍空间聚类新算法 被引量:2
20
作者 杨腾飞 张雪萍 刘亚威 《电子设计工程》 2011年第2期74-77,80,共5页
分析了现有的带障碍约束空间聚类算法,针对基于PSO优化的带障碍约束的K-Medoids聚类分析方法的不足,提出了QPSO与K-Medoids算法结合的带障碍空间聚类新算法(QKSCO)。在带障碍约束的空间条件下,该算法依据蚁群格网障碍距离作为聚类依据,... 分析了现有的带障碍约束空间聚类算法,针对基于PSO优化的带障碍约束的K-Medoids聚类分析方法的不足,提出了QPSO与K-Medoids算法结合的带障碍空间聚类新算法(QKSCO)。在带障碍约束的空间条件下,该算法依据蚁群格网障碍距离作为聚类依据,引入了QPSO的快速全局收敛的特性,使之与K-Medoids算法的局部收敛特性相得益彰。实验结果表明该算法比PSO优化的带障碍约束的K-Medoids聚类算法更加稳定,聚类效果更好。 展开更多
关键词 空间聚类 障碍约束 K—Medoids算法 qpso算法
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