CPSO-NP优化算法及其在TE过程中应用
Chaotic Particle Swarm Optimization with Natural Selection and Predatory Search(CPSO-NP) and Its Application in TE Process作者机构：辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 苏州卡瑞电子科技公司江苏苏州215200
出 版 物：《测控技术》 (Measurement & Control Technology)
年 卷 期：2018年第37卷第7期
页 面：32-36,41页
学科分类：12[管理学] 1201[管理学-管理科学与工程(可授管理学、工学学位)] 081104[工学-模式识别与智能系统] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0811[工学-控制科学与工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）]
基 金：国家自然科学基金资助项目(51274118) 辽宁省教育厅科学研究一般项目(LJYL013) 辽宁省创新团队基金项目(LT2010047)
摘 要：为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法。该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以提高算法的收敛速度;且捕食搜索策略调节限制级别平衡全局搜索和局部搜索,优化搜索性能;通过函数测试和化工TE的故障诊断,结果表明:所提算法计算精度高、收敛速度快,能准确地对SVM的参数进行寻优,提高了故障诊断的准确性。
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