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计及停电损失和网损的微电网选址与定容

科技创新与应用 2016年第13期6卷 23-24页

作者：吴宇万洪西华大学电气与电子信息学院四川成都610039

微电网的规模化接入会对配电网的潮流分布、可靠性等带来影响,文章采用蒙特卡洛法评估配电系统可靠性,利用前推回代法计算系统节点电压和网损,获得适合微电网接入的负荷节点,以不同负荷的停电损失和系统网损费用最低为目标函数,经改进... 详细信息

微电网的规模化接入会对配电网的潮流分布、可靠性等带来影响,文章采用蒙特卡洛法评估配电系统可靠性,利用前推回代法计算系统节点电压和网损,获得适合微电网接入的负荷节点,以不同负荷的停电损失和系统网损费用最低为目标函数,经改进细菌觅食算法得出微电网规划方案。仿真结果表明,合理的微电网选址和定容能减小配电网网损和停电损失,提高系统的可靠性和节点电压水平。

关键词：微电网停电损失网损可靠性细菌觅食算法

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AI好书推荐——《智能算法导论》

智能系统学报 2021年第6期16卷 1038-1038页

智能算法是在进化计算、模糊逻辑、神经网络三个分支发展相对成熟的基础上,通过相互之间的有机融合而形成的新的科学方法,也是智能理论和技术发展的崭新阶段。本书对智能算法的前沿领域进行了详细的论述,主要内容包括:遗传算法、免疫算... 详细信息

智能算法是在进化计算、模糊逻辑、神经网络三个分支发展相对成熟的基础上,通过相互之间的有机融合而形成的新的科学方法,也是智能理论和技术发展的崭新阶段。本书对智能算法的前沿领域进行了详细的论述,主要内容包括:遗传算法、免疫算法、Memetic算法、粒子群算法、蚁群算法、狼群算法、蜂群算法、细菌觅食算法、分布估计算法、差分进化算法、模拟退火、贪心算法、雨滴算法、禁忌搜索算法、量子算法、最小二乘法、A*算法、神经网络算法、深度学习算法、混合智能算法。

关键词：细菌觅食算法分布估计算法混合智能算法贪心算法狼群算法进化计算蜂群算法差分进化算法

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基于BFA-GRNN的飞行绩效预测

电光与控制 2018年第4期25卷 78-82页

作者：刘文萌钱晨黄丹上海交通大学航空航天学院上海200240 上海交通大学电子信息与电气工程学院上海200240

通过对飞行员多维生理信号的分析来预测飞行绩效是飞行安全的重要研究内容之一。基于细菌觅食算法(BFA)优化的广义回归神经网络(GRNN)建立飞行绩效预测模型,对飞行员多维生理信号进行训练,从而预测模拟飞行实验中的飞行绩效。通过对比... 详细信息

通过对飞行员多维生理信号的分析来预测飞行绩效是飞行安全的重要研究内容之一。基于细菌觅食算法(BFA)优化的广义回归神经网络(GRNN)建立飞行绩效预测模型,对飞行员多维生理信号进行训练,从而预测模拟飞行实验中的飞行绩效。通过对比模型预测结果与飞行绩效真值,验证了该方法的有效性,为飞行绩效的预测提供了一条新途径。

关键词：飞行绩效预测飞行安全广义回归神经网络细菌觅食算法多维生理信号

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基于改进BFO的蛋白质三维结构预测

电子技术与软件工程 2015年第7期 181-181页

作者：敖培李明杨百顺赵四方张金涛李延强河南师范大学计算机与信息工程学院河南省新乡市453007 河南师范大学软件学院河南省新乡市453007 河南师范大学政治与公共管理学院河南省新乡市453007

本文首先将交叉和变异算子引入到传统BFO算法的繁殖操作中,以克服标准BFO易早熟的缺陷。然后基于AB非格点模型,将改进后的BFO应用在蛋白质三维结构预测问题中。实验结果表明,与其他方法相比,本文方法不仅可以得到相应蛋白质链的近似最... 详细信息

本文首先将交叉和变异算子引入到传统BFO算法的繁殖操作中,以克服标准BFO易早熟的缺陷。然后基于AB非格点模型,将改进后的BFO应用在蛋白质三维结构预测问题中。实验结果表明,与其他方法相比,本文方法不仅可以得到相应蛋白质链的近似最优构型,而且对于长序列预测有一定的优势。

关键词：细菌觅食算法蛋白质三维结构预测

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基于BFO聚类算法的T-S模糊模型辨识

数字技术与应用 2015年第1期33卷 128-128页

作者：敖培李怀芝任化娟陶长青李明杨百顺赵四方李延强河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学软件学院河南新乡453007 河南师范大学政治与公共管理学院河南新乡453007

针对非线性系统的辨识问题,本文提出一种基于BFO聚类算法的T-S模糊模型辨识方法。首先通过BFO聚类算法自动地从已知的输入输出数据中确定模糊模型的结构和前件参数,然后用BFO算法估计模糊模型的后件参数。仿真结果表明,该方法辨识精度高... 详细信息

针对非线性系统的辨识问题,本文提出一种基于BFO聚类算法的T-S模糊模型辨识方法。首先通过BFO聚类算法自动地从已知的输入输出数据中确定模糊模型的结构和前件参数,然后用BFO算法估计模糊模型的后件参数。仿真结果表明,该方法辨识精度高,得到的模糊模型简单、模糊规则少,很好地解决了现有算法复杂、输入空间难以划分或者带来的高维问题等,因而具有很好的实用性和有效性。

关键词：细菌觅食算法聚类 T-S模型辨识

基于BFO-FCM聚类算法的排水管网监测点优化

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科技创新导报 2015年第10期12卷 86-86页

作者：敖培李明杨百顺赵四方李延强河南师范大学计算机与信息工程学院河南新乡453007 河南师范大学软件学院河南新乡453007 河南师范大学政治与公共管理学院河南新乡453007

为了克服FCM算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺陷,本文提出一种基于BFO的FCM聚类算法。即引入BFO求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解。将该算法用于排水管网监测点优化,实验... 详细信息

为了克服FCM算法易陷入局部最优和对初始值敏感的缺陷,本文提出一种基于BFO的FCM聚类算法。即引入BFO求得最优解作为FCM算法的初始聚类中心,然后利用FCM算法优化初始聚类中心,最后求得全局最优解。将该算法用于排水管网监测点优化,实验结果表明,该算法可以快速、有效的优选监测点。

关键词：细菌觅食算法模糊C均值聚类监测点优化