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粒子群优化人工免疫粒子滤波器

四川大学学报（工程科学版） 2013年第1期45卷 146-151页

作者：杜正聪冯大海牛高远电子科技大学电子工程学院四川成都610054 攀枝花学院四川攀枝花617000 西华大学电气信息学院四川成都610039

为解决粒子滤波算法中存在的粒子退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法。利用粒子群优化思想促使采样粒子向高似然区域移动,减缓粒子权值的退化;再通过人工免疫算法中的变异操作扩大算法寻找最优值的范围并增加粒子的多样性,避... 详细信息

为解决粒子滤波算法中存在的粒子退化和样本枯竭问题,提出一种新的粒子滤波算法。利用粒子群优化思想促使采样粒子向高似然区域移动,减缓粒子权值的退化;再通过人工免疫算法中的变异操作扩大算法寻找最优值的范围并增加粒子的多样性,避免算法陷入局部最优,增强算法的全局搜索能力,进而缓解样本枯竭。实验表明,该算法比标准粒子滤波的状态估计精度提高近40倍,比扩展卡尔曼粒子滤波提高近28倍,比无迹卡尔曼粒子滤波提高近6倍,滤波效率为37.523%,是标准粒子滤波的37倍,该算法具有更好的实时性和更高的状态估计精度,能有效缓解粒子的退化和样本的枯竭。

关键词：粒子群优化人工免疫粒子滤波

粒子群优化的Kriging近似模型及其在可靠性分析中的应用

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航空动力学报 2011年第7期26卷 1522-1530页

作者：陈志英任远白广忱高阳北京航空航天大学能源与动力工程学院北京100191 中国航空工业集团公司贵州航空发动机研究所贵州平坝561102

将粒子群优化(PSO)算法引入Kriging建模过程,依靠PSO算法的群体搜索能力克服了模式搜索法单点序列搜索方式的局限性以及严重依赖于初猜解的缺点,保证了在任意初始条件下都能获取极大似然意义下的最优相关参数,从而有效确保了Kriging预... 详细信息

将粒子群优化(PSO)算法引入Kriging建模过程,依靠PSO算法的群体搜索能力克服了模式搜索法单点序列搜索方式的局限性以及严重依赖于初猜解的缺点,保证了在任意初始条件下都能获取极大似然意义下的最优相关参数,从而有效确保了Kriging预测结果的最优无偏性.涡轮盘低循环疲劳可靠性分析实例表明,粒子群优化的Kriging(PSO-Kriging)近似模型对危险点周向应变变程的预测精度相对神经网络有数量级上的优势(最大误差由5.94%降低到0.09%),可不牺牲精度地代替有限元程序进行Monte Carlo模拟;同时PSO-Kriging建模与预测的总时间不及一次有限元分析的1/10.由于预测精度高(其最优无偏性由PSO算法保证)且计算开销不大,提出的PSO-Kriging对于实际工程结构的可靠性分析有一定应用价值.

关键词：粒子群优化近似模型 Kriging方法涡轮盘疲劳可靠性

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粒子群优化算法在电力系统中的应用

电网技术 2004年第19期28卷 14-19页

作者：袁晓辉王乘张勇传袁艳斌华中科技大学湖北省武汉市430074 武汉理工大学湖北省武汉市430071

粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全... 详细信息

粒子群优化方法是一种基于群体智能的新型演化计算技术。它在函数优化、神经网络设计、分类、模式识别、信号处理、机器人技术等许多领域已取得了成功应用,但在电力系统中应用的研究起步较晚,关于它实际应用的报道尚不多见。文章较为全面地详述了粒子群优化方法在配电网扩展规划、检修计划、机组组合、负荷经济分配、最优潮流计算与无功优化控制、谐波分析与电容器配置、配电网状态估计、参数辨识、优化设计等方面应用的主要研究成果。随着粒子群优化理论研究的深入,它还将在电力市场竞价交易、投标策略以及电力市场仿真等领域发挥巨大的应用潜力。

关键词：电力系统配电网最优潮流计算无功优化机组组合谐波分析电容器粒子群优化群体智能机器人技术

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粒子群优化的多尺度形态滤波器消噪方法

重庆大学学报（自然科学版） 2012年第7期35卷 7-12页

作者：董绍江汤宝平陈法法重庆大学机械传动国家重点实验室重庆400044

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子... 详细信息

针对传统的形态学滤波器难以适应机械设备振动信号的冲击、非线性和背景噪声较大等特点,提出了基于粒子群优化的多尺度形态滤波器构造方法。根据形态学算法的特性,构造了多尺度形态学滤波器,对于形态学滤波运算中的重要参数形态结构算子,采用具有全局优化性能的粒子群算法根据信号的特点自适应选取,实现了最优滤波器的构造;将噪声信号通过不同尺度的形态学滤波器进行滤波,将获得的多个滤波信号根据权值运算获得最终的去噪信号。通过仿真实验和轴承故障信号的分析表明,该形态学滤波器能够实现较好的滤波效果,可以有效地对机械设备的故障信号进行消噪。

关键词：多尺度形态学滤波器粒子群优化结构元素消噪

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粒子群优化算法实现仿射不变性形状识别

重庆大学学报（自然科学版） 2010年第3期33卷 65-71页

作者：毛玉星韩倍涛冯莲王豪徐少志郝远洋重庆大学输配电装备及系统安全与新技术国家重点实验室重庆400044

针对形状识别过程中,轮廓图像会因为视点改变发生仿射变换的问题,提出了一种新的仿射不变特征提取方法及匹配策略。首先,对所有边界点计算其与质心的距离及方向角,并在给定的角度邻域内进行平均以消除噪声干扰;然后,计算方向角相差180... 详细信息

针对形状识别过程中,轮廓图像会因为视点改变发生仿射变换的问题,提出了一种新的仿射不变特征提取方法及匹配策略。首先,对所有边界点计算其与质心的距离及方向角,并在给定的角度邻域内进行平均以消除噪声干扰;然后,计算方向角相差180°的边界点质心距离之比作为形状特征,该特征具有仿射不变性。由于仿射变换图像间各轮廓点的方向角具有非线性变化特征,质心距离比需要重采样以建立对应关系,笔者将其转化为一个路径规划问题,并用粒子群优化算法得以解决。实验表明该方法对形状识别中的平移、旋转、缩放、拉伸和噪声干扰具有良好的效果。

关键词：形状识别仿射变换质心距离比粒子群优化

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粒子群优化结构测量矩阵的遥感压缩成像

光学精密工程 2016年第11期24卷 2821-2829页

作者：陶会锋杨星陈杰凌永顺殷松峰电子工程学院脉冲功率激光技术国家重点实验室安徽合肥230037 电子工程学院红外与低温等离子体安徽省重点实验室安徽合肥230037 安徽建筑大学电子与信息工程学院安徽合肥230601

针对块循环测量矩阵应用于遥感压缩成像存在图像重构性能不理想的问题,本文把粒子群智能优化算法引入到块循环矩阵优化中,实现了在保持矩阵结构不变的同时对块循环矩阵的优化。首先以相关系数的Welch界为阈值约束Gram矩阵非对角元素构... 详细信息

针对块循环测量矩阵应用于遥感压缩成像存在图像重构性能不理想的问题,本文把粒子群智能优化算法引入到块循环矩阵优化中,实现了在保持矩阵结构不变的同时对块循环矩阵的优化。首先以相关系数的Welch界为阈值约束Gram矩阵非对角元素构造目标矩阵;然后以Gram矩阵逼近目标矩阵的方式建立目标函数,将优化对象改为构造块循环矩阵的自由元向量。为提高优化效率,文中采用权重自适应更新的方式提高粒子搜索能力。开展了相关重构对比实验,结果表明,优化后的块循环测量矩阵在保持矩阵结构的同时,降低了与稀疏变换矩阵的相关性,其与稀疏变换矩阵的最大相关系数、平均相关系数和阈值平均相关系数分别降低了0.027 3、0.017 5和0.004 6,得到的结果显示优化的块循环矩阵提高了图像的重构性能。

关键词：遥感图像压缩成像图像重构块循环矩阵粒子群优化

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粒子群优化同步电机分数阶鲁棒励磁控制器

中国电机工程学报 2010年第21期30卷 91-97页

作者：姚舜才潘宏侠中北大学信息与通信工程学院山西省太原市030051

为提高同步电机励磁调节器的响应速度及鲁棒性,提出一种基于粒子群优化方法的同步电机分数阶鲁棒励磁控制器的设计方法。将同步电机的励磁系统进行线性化处理,使用分数阶系统理论推导了同步电机励磁调节器的分数阶传递函数模型;将分数... 详细信息

为提高同步电机励磁调节器的响应速度及鲁棒性,提出一种基于粒子群优化方法的同步电机分数阶鲁棒励磁控制器的设计方法。将同步电机的励磁系统进行线性化处理,使用分数阶系统理论推导了同步电机励磁调节器的分数阶传递函数模型;将分数阶系统进行加权,形成相应的增广系统,并提出了相关控制系统的鲁棒性能指标;在此基础上使用粒子群优化算法对分数阶PIλDμ控制器的参数进行优化整定,得出了结果。经实验验证,与使用传统传递函数模型及常规PID励磁调节器相比,所提出的控制方法响应速度明显提高,且具有较强的鲁棒性。

关键词：粒子群优化分数阶PID 同步电机励磁鲁棒性

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粒子群优化算法中的位置矢量的评价策略

四川大学学报（工程科学版） 2009年第1期41卷 139-146页

作者：胡建李志蜀欧鹏蔡彪乔少杰四川大学计算机学院四川成都610065

为了解决粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)在解决高维多极值问题时容易陷入局部最优而早熟及位置矢量的评价策略存在的"两进一退"和"两退一进"的问题,提出了一种新的评价策略,对各粒子的位置矢量逐维进行评价,使粒... 详细信息

为了解决粒子群优化算法(particle swarm optimization,简称PSO)在解决高维多极值问题时容易陷入局部最优而早熟及位置矢量的评价策略存在的"两进一退"和"两退一进"的问题,提出了一种新的评价策略,对各粒子的位置矢量逐维进行评价,使粒子向目标最优位置"稳步前进",具有和标准PSO一样的收敛性分析过程,没有增加对PSO的理解难度,并定义了广义评价策略,实验证明,可以有效地在收敛速度和防止早熟之间平衡以达到很好的优化性能。

关键词：粒子群优化评价策略群体智能收敛性

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粒子群优化的多群蚂蚁算法

哈尔滨工业大学学报 2010年第5期42卷 766-769页

作者：喻学才张田文哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院哈尔滨150001 浙江师范大学交通学院浙江金华321004

设计多蚁群算法的关键是群间的信息交换规则.利用粒子群优化中粒子移动的基本思想研究了蚁群间信息交换的新规则,定义了新的多蚁群优化算法.新算法的信息交换所占用的数据通信量要远低于现有的信息交换方法.将新算法用于求解带时间窗的... 详细信息

设计多蚁群算法的关键是群间的信息交换规则.利用粒子群优化中粒子移动的基本思想研究了蚁群间信息交换的新规则,定义了新的多蚁群优化算法.新算法的信息交换所占用的数据通信量要远低于现有的信息交换方法.将新算法用于求解带时间窗的车辆路由问题并和以前的最好的多蚁群算法做比较,计算结果表明:新算法的性能超过了已有的方法.采用群体智能中个体的移动思想来设计群间信息交换规则能改进多蚁群算法的求解性能.

关键词：蚁群优化粒子群优化带时间窗的车辆路由问题