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基于变权重PSO-Elman神经网络的路面附着系数估计

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浙江大学学报（工学版） 2024年第3期58卷 622-634页

作者：王骏骋王法慧浙江理工大学机械工程学院浙江杭州310018

针对传统神经网络权值更新不稳定导致路面附着系数预估精度不高的问题,提出基于变权重粒子群优化(PSO)-Elman神经网络的路面附着系数估计方法.搭建基于7自由度汽车动力学模型的神经网络模型,在Elman神经网络模型中引入粒子群算法降低训... 详细信息

针对传统神经网络权值更新不稳定导致路面附着系数预估精度不高的问题,提出基于变权重粒子群优化(PSO)-Elman神经网络的路面附着系数估计方法.搭建基于7自由度汽车动力学模型的神经网络模型,在Elman神经网络模型中引入粒子群算法降低训练绝对误差,并使用线性权重递减策略对粒子群算法中的权重进行改变,平衡粒子全局和局部搜索能力,实现网络权值矩阵优化;采用傅里叶函数方法拟合出理想滑移率-路面附着系数相关曲线;通过理论分析和仿真验证,证明采用该方法能够提升路面附着系数预估精度.仿真结果表明:在定附和变附路面行驶工况下,相比于传统Elman神经网络,采用变权重PSO-Elman神经网络的路面附着系数估计方法获得的路面附着系数均方根误差分别平均降低了35.62%和19.20%,有效提升了防抱死控制效果.

关键词：车辆状态路面附着系数神经网络粒子群防抱死控制

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基于问题特征变化引导的动态鲁棒优化算法

计算机工程与应用 2024年第6期60卷 130-146页

作者：李二超赵凤凯兰州理工大学电气工程与信息工程学院兰州730050

随着时间的推移,鲁棒优化是解决动态优化问题的一种新方法,其目标是找到在很长一段时间内仍然可以接受的解决方案。该领域中大多试图根据其未来预测适应度值来寻找新的鲁棒解决方案,然而,预测未来的适应度值的误差往往偏大,对其寻求较... 详细信息

随着时间的推移,鲁棒优化是解决动态优化问题的一种新方法,其目标是找到在很长一段时间内仍然可以接受的解决方案。该领域中大多试图根据其未来预测适应度值来寻找新的鲁棒解决方案,然而,预测未来的适应度值的误差往往偏大,对其寻求较好的鲁棒解造成较大的困难。针对这一问题,提出了一个基于问题特征变化引导的算法框架(ROOT-PFCG)来进行动态鲁棒优化。其问题特征变化情况主要参考解在当前环境下的目标函数值和相应相邻环境下的目标函数浮动值,由此提出三个重要指标。在预测和非预测的情况下,基于指标分别提出了三种不同的适应度决策规则来选解,保证其所选解受预测误差影响较小或不受影响,以此寻找更优的鲁棒解,并在此基础上提出了新的性能评价指标。在基准问题上的实验结果表明,所提出的算法能更好地提升鲁棒解的性能,并对不同情况下的指标进一步分析了其对性能的影响,在此基础上分析了更好的指标结合方法。

关键词：动态鲁棒优化粒子群特征变化预测误差引导个体

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基于改进粒子群的时差测向最优阵列布局

航空学报 2023年第2期44卷 237-251页

作者：蒋平屈秉男丁华泽马润泽何为中国科学院上海微系统与信息技术研究所、中国科学院无线传感网与通信重点实验室上海201800 上海科技大学信息科学与技术学院上海201210 中国科学院大学北京100049

为了减小阵列布局对测向算法精度的影响,提升在特定场景下目标的测向精度,提出基于竞争策略和差分进化策略的粒子群优化(PSO-CDE)算法,并基于PSO-CDE实现时差测向阵列优化。首先,基于时差测向的原理,以位置约束和基线约束设计传感器阵列... 详细信息

为了减小阵列布局对测向算法精度的影响,提升在特定场景下目标的测向精度,提出基于竞争策略和差分进化策略的粒子群优化(PSO-CDE)算法,并基于PSO-CDE实现时差测向阵列优化。首先,基于时差测向的原理,以位置约束和基线约束设计传感器阵列,以均方误差构建适应度评价函数;其次,提出PSO-CDE算法来提高粒子群性能和鲁棒性,并基于PSO-CDE算法对阵列布局进行策略优化;最后,通过仿真靶场环境,得到不同条件下的优化阵列布局。仿真结果表明:优化后的阵列较规则阵列具有更高的目标测向精度。同时,对比分析最优阵列中阵列基线、阵元数量和时延误差对测向精度的影响,为实际场景中阵列布局优化策略的选择提供相应的参考依据。

关键词：时差测向阵列优化粒子群差分进化竞争策略

基于粒子群参数优化的O-VMD数据处理方法研究

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仪器仪表学报 2023年第4期44卷 304-313页

作者：邢燕好于昊张佳桂珺孙盈沈阳工业大学信息科学与工程学院沈阳110870 中国兵器工业集团航空弹药研究院有限公司哈尔滨150030

针对电磁超声测厚换能器保护提离距过大导致回波信号微弱且信噪比低,难以在时域内直接准确提取渡越时间得到精确厚度值的问题,提出频域内粒子群(PSO)优化变分模态分解(VMD)参数的O-VMD渡越时间提取方法。分别对分解层数和惩罚因子选取... 详细信息

针对电磁超声测厚换能器保护提离距过大导致回波信号微弱且信噪比低,难以在时域内直接准确提取渡越时间得到精确厚度值的问题,提出频域内粒子群(PSO)优化变分模态分解(VMD)参数的O-VMD渡越时间提取方法。分别对分解层数和惩罚因子选取固定参数,及基于峭度与功率谱熵联合适应度函数的PSO算法获取VMD遍历优化参数,进行双次VMD处理,滤除高频及低频噪声;选取能量最大模态进行信号重构,并应用希尔伯特变换获取回波信号时差。在不同提离条件下,对不同厚度铝板检测数据采用O-VMD、经验模态分解(EMD)等方法进行信号对比处理,结果表明,提离距在0~2.1 mm,O-VMD方法最大误差为0.67%,且误差与提离距成正比,为精确获取高提离距测厚数据提供依据。

关键词：电磁超声粒子群参数优化变分模态分解 O-VMD

融合粒子群与双边长短窗能量差的心电P波检测

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东北大学学报（自然科学版） 2022年第4期43卷 488-495页

作者：徐礼胜苏宇剑谭浚宜方喜冬东北大学医学与生物信息工程学院辽宁沈阳110169 沈阳东软智能医疗科技研究院有限公司辽宁沈阳110167

心电P波蕴含了人体丰富的生理、病理信息,但P波幅值较小、形态多变,检测十分困难.本文提出一种双边长短窗能量差法来检测多形态P波边界,并使用粒子群算法优化其参数.从LUE数据库和QT数据库中分别选取4363个和1936个心电节拍,其中70%作... 详细信息

心电P波蕴含了人体丰富的生理、病理信息,但P波幅值较小、形态多变,检测十分困难.本文提出一种双边长短窗能量差法来检测多形态P波边界,并使用粒子群算法优化其参数.从LUE数据库和QT数据库中分别选取4363个和1936个心电节拍,其中70%作为训练集,30%作为测试集,并与基于动态规划的参数混合高斯拟合法和无相位平稳小波变换法对比,正向与负向P波的结果误差明显小于上述两种方法,该算法可检测出双向P波,同时还具有一定抗噪能力.

关键词：心电信号 P波检测多形态心电P波双边长短窗能量差法粒子群

基于粒子群-AK-MCS法的结构可靠性分析

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计算力学学报 2023年第6期40卷 872-878页

作者：姜封国于正白丽丽周玉明黑龙江科技大学建筑工程学院哈尔滨150022 哈尔滨工程大学航天与建筑工程学院哈尔滨150001

Kriging代理模型由于其良好的非线性拟合能力,在可靠性分析领域得到了广泛的应用。为提高Kriging模型的建模效率,本文提出一种混合粒子群算法的AK-MCS法,该方法在保证模型精度的前提下减少了构建代理模型时的迭代次数,且提高了模型的全... 详细信息

Kriging代理模型由于其良好的非线性拟合能力,在可靠性分析领域得到了广泛的应用。为提高Kriging模型的建模效率,本文提出一种混合粒子群算法的AK-MCS法,该方法在保证模型精度的前提下减少了构建代理模型时的迭代次数,且提高了模型的全局寻优能力。以一10杆桁架结构为研究对象,通过建立结构控制位移与杆件截面面积和集中荷载之间的代理模型,快速求解桁架结构的失效概率。研究表明,本文方法有效提高了Kriging模型建模效率和建模精度,在计算复杂工程结构时具有一定的可行性。

关键词：代理模型失效概率粒子群桁架结构可靠性分析

基于粒子群的工业大数据雾计算多目标优化任务调度算法

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南京理工大学学报 2023年第1期47卷 48-55页

作者：朱琳沈杨周川郭健程永南京理工大学自动化学院江苏南京210094 北京青苔数据科技有限公司北京100072

针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题,提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标,采用一种非线性递减的方法更新惯性... 详细信息

针对工业生产中基于软件定义网络的雾计算架构大数据处理场景中的独立任务调度问题,提出了基于粒子群的多目标优化任务调度算法。该算法同时考虑优化任务的完成时间与异构雾集群的负载均衡值两个指标,采用一种非线性递减的方法更新惯性权重值,解决基本粒子群算法后期权值较大导致局部收敛能力较弱的问题。通过MATLAB仿真验证了所提算法的有效性。试验结果表明,在前期获得更大搜索空间的同时该算法提高了后期的收敛速率。

关键词：雾计算大数据粒子群任务调度多目标算法优化

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高速磁浮列车导向系统优化控制方法研究

西南交通大学学报 2024年

作者：王志强郭伟鹏桑孜良李博文龙志强李晓龙国防科技大学智能科学学院中国人民解放军95369部队国防科技大学军政基础教育学院

本文以高速磁浮列车导向系统为研究对象，在基于搭接结构的导向系统的数学模型基础上进行导向控制器的设计和仿真实验。主要针对高速磁浮列车在通过弯道时的情况进行分析，设定了2种工作条件，即以不同速度通过弯道及在速度相同的情况... 详细信息

本文以高速磁浮列车导向系统为研究对象，在基于搭接结构的导向系统的数学模型基础上进行导向控制器的设计和仿真实验。主要针对高速磁浮列车在通过弯道时的情况进行分析，设定了2种工作条件，即以不同速度通过弯道及在速度相同的情况下通过弯道时受到不同大小的干扰力。建立了考虑扰动的导向系统数学模型，采用线性二次型最优控制方法设计了导向系统标称控制器，并利用粒子群优化算法对控制器参数进行优化。建立了导向系统的仿真模型，通过仿真平台对导向系统在两种特定工作条件下的导向间隙与电流进行仿真，将优化前后算法进行了对比，证明该方法一定程度上提升了导向系统性能。

关键词：磁浮列车导向系统粒子群优化控制

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基于图神经网络和粒子群算法的技术预测模型

情报学报 2023年第4期42卷 420-435页

作者：连芷萱王芳康佳袁畅南开大学商学院信息资源管理系天津300072

制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势,专利申请书能够细粒度地表述技术特征,对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象,构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型,... 详细信息

制定科技产业政策需要科学预测技术发展趋势,专利申请书能够细粒度地表述技术特征,对专利申请书进行分析并构建技术预测模型有助于提高技术预测准确率。本文以专利申请书为研究对象,构建一种基于粒子群算法和图神经网络的技术预测模型,以人工智能领域中美国公司在华布局的594项专利申请书作为研究对象,在技术预测任务上以指数平滑法、平均移动法、SVR(support vector regression)、GRU(gate recurrent unit)、RNN(recurrent neural network)等算法为基线进行实验。结果表明,本文模型的准确性优于现有技术预测模型,可揭示技术新特征的形成过程。采用此模型对人工智能领域美国在华专利布局进行预测,并对重点领域的具体技术特征进行分析,得出了当前美国在华技术布局的趋势、具体特征与空白点。该模型能够提升技术预测准确性,可为科技产业布局与科研人力物力投入提供决策依据。

关键词：专利图神经网络技术预测人工智能粒子群