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基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测 被引量：39
1
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 龙祖强 李朝辉 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第11期3408-3414,共7页
提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法。该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找... 提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法。该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型。将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71%,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61%和1.05%。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 蚁群优化算法 参数优化 短期负荷预测
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基于混沌优化和最速下降法的一种混合算法 被引量：25
2
作者 李文 梁昔明 《计算技术与自动化》 2003年第2期12-14,共3页
将混沌优化和最速下降法有机地结合起来,构造出一种混合优化算法,该算法既具有混沌优化算法的全局收敛性,又有最速下降法的快速收敛性,数值试验表明算法是有效的。
关键词 混合优化算法 混沌优化算法 最速下降法 非线性系统 随机函数
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未知环境中移动机器人SLAM问题的研究进展 被引量：25
3
作者 贺伟 梁昔明 《微计算机信息》 北大核心 2005年第3期179-180,共2页
移动机器人的定位与地图创建是机器人研究中一个基础且重要的问题。本文对该领域的最新进展进行了综述,特别侧重于未知环境中机器人并发定位与地图创建(SLAM)问题;比较详细地分析了地图表示方法、定位和环境特征的提取、不确定信息的表... 移动机器人的定位与地图创建是机器人研究中一个基础且重要的问题。本文对该领域的最新进展进行了综述,特别侧重于未知环境中机器人并发定位与地图创建(SLAM)问题;比较详细地分析了地图表示方法、定位和环境特征的提取、不确定信息的表示和处理等关键技术;同时对几种典型的SLAM方法进行了介绍;阐述了移动机器人SLAM问题研究中所面临的主要问题,并探讨了将来的发展方向。 展开更多
关键词 移动机器人 未知环境 SLAM问题 不确定信息
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动态调整惯性权重的粒子群优化算法 被引量：28
4
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 董淑华 阎纲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第8期2240-2242,共3页
针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法。首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数。利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发... 针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法。首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数。利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发,并分析了惯性权重随种群多样性的变化关系。在算法后期计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,以加快算法的收敛速度。对高维测试函数的实验表明,算法提高了全局搜索能力。 展开更多
关键词 改进适应度函数 惯性权重矩阵 粒子群优化 维变异
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基于MSP430单片机的红外遥控器设计 被引量：25
5
作者 阎纲 梁昔明 《微计算机信息》 北大核心 2006年第10Z期223-225,共3页
本文首先介绍了红外通信的基本原理;然后简要介绍了TI公司的MSP430单片机的功能特点;最后介绍了一种基于MSP430单片机的红外遥控器的设计方案,并给出了硬件电路和程序流程图。
关键词 红外通信 MSP430单片机 红外遥控器
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一种多精英保存策略的遗传算法 被引量：23
6
作者 朱灿 梁昔明 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第4期939-941,共3页
根据种子到当前最优点的距离将种群分成两部分,小于或等于某一自适应距离值的种子归入当前最优种群,大于该距离值的次优种子形成次优种群集合。对此两个种群分别按照不同的进化策略协同进化并重组。通过界定最优种群边界来提高遗传算法... 根据种子到当前最优点的距离将种群分成两部分,小于或等于某一自适应距离值的种子归入当前最优种群,大于该距离值的次优种子形成次优种群集合。对此两个种群分别按照不同的进化策略协同进化并重组。通过界定最优种群边界来提高遗传算法局部搜索能力,通过对次优种群自适应变异,比较好地平衡种群的"选择压力"和"种群多样性"。数值结果表明了本方法的有效性和稳定性。 展开更多
关键词 遗传算法 多精英保存 种群划分 进化策略 自适应变异
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PSO-LSSVM灰色组合模型在地下水埋深预测中的应用 被引量：27
7
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 龙祖强 阎纲 《系统工程理论与实践》 EI CSSCI CSCD 北大核心 2013年第1期243-248,共6页
针对LSSVM参数难以确定和单一方法预测精度不高的问题,提出一种基于粒子群优化LSSVM灰色组合预测模型的学习方法.利用粒子群算法的收敛速度快和全局优化能力,优化L,SSVM模型的惩罚因子和核函数参数.避免了人为选择参数的盲目性.在同一... 针对LSSVM参数难以确定和单一方法预测精度不高的问题,提出一种基于粒子群优化LSSVM灰色组合预测模型的学习方法.利用粒子群算法的收敛速度快和全局优化能力,优化L,SSVM模型的惩罚因子和核函数参数.避免了人为选择参数的盲目性.在同一时刻利用不同长度序列的灰色预测方法对历史数据进行初步预测,将初步预测结果的组合作为LSSVM的输入,该时刻的实际值作为输出,进行训练建立灰色LSSVM组合预测模型,提高了模型的推广预测能力.选取三江平原某地区1985年至2006年地下水埋深实测数据,建立PSO-LSSVM组合预测模型.通过两种方式对模型进行检验,与其他模型相比,该组合模型具有较高的预测精度. 展开更多
关键词 粒子群优化 灰色预测 最小二乘支持向量机 组合模型 地下水埋深预测
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一种求解约束优化问题的遗传算法 被引量：25
8
作者 梁昔明 秦浩宇 龙文 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第14期147-149,共3页
提出一种求解约束优化问题的遗传算法。通过可行解与不可行解算术交叉的方法对问题的决策空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别按照适应度和约束违反度进行选择。传统变异操作使得解往往偏离了约束区域,因此引入对可行解的边界变异... 提出一种求解约束优化问题的遗传算法。通过可行解与不可行解算术交叉的方法对问题的决策空间进行搜索,对可行种群和不可行种群分别按照适应度和约束违反度进行选择。传统变异操作使得解往往偏离了约束区域,因此引入对可行解的边界变异和对不可行解的非均匀变异,并通过维变异方法保持种群的多样性。数值实验结果说明该算法的有效性。 展开更多
关键词 约束优化问题 可行解 不可行解 遗传算法
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基于ICA与HMM的表情识别 被引量：22
9
作者 周书仁 梁昔明 +1 位作者 朱灿 杨秋芬 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2008年第12期2321-2328,共8页
独立分量分析(independent component analysis,ICA)是一种盲源分离的有效方法,为了进一步有效提取表情图像中隐藏的信息和提高表情识别率,可将它应用于人脸表情识别。由于脸部表情为人类情感、认知过程的研究提供了极为重要的测量依据... 独立分量分析(independent component analysis,ICA)是一种盲源分离的有效方法,为了进一步有效提取表情图像中隐藏的信息和提高表情识别率,可将它应用于人脸表情识别。由于脸部表情为人类情感、认知过程的研究提供了极为重要的测量依据,因此表情特征的提取和特征序列所代表的表情状态是表情识别过程中的重要步骤。为了更好地进行表情和情感的分类,提出了一种ICA结合隐马尔可夫模型(HMM)识别表情的情感分类系统,该系统首先利用ICA算法进行表情特征提取,为了加快特征提取的速度,这里采用了FastICA算法;然后通过7个训练好的HMM进行表情识别。实验结果显示,该系统使人脸表情识别的整体效果有了提高,取得了令人满意的效果,可以用来识别人脸表情。 展开更多
关键词 盲源分离 独立分量分析 表情识别 隐马尔可夫模型
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基于混合PSO优化的LSSVM锅炉烟气含氧量预测控制 被引量：22
10
作者 龙文 梁昔明 龙祖强 《中南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第3期980-985,共6页
烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(... 烟气含氧量是影响火电厂锅炉运行安全性和经济性的一个重要因素,影响锅炉烟气含氧量的因素多而复杂,对烟气含氧量特性进行建模与控制是实现锅炉正常运行的基础。借助现场运行数据,根据锅炉烟气含氧量的特性,建立基于最小二乘支持向量机(LSSVM)的锅炉烟气含氧量预测模型。在此基础上结合全局寻优的混合粒子群算法(PSO),对锅炉烟气含氧量进行控制。仿真结果表明:该方法能够比较准确地对火电厂锅炉烟气含氧量进行测量和控制,为锅炉燃烧系统的闭环控制与优化运行提供了新的手段。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 粒子群算法 烟气含氧量 预测控制
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基于种群个体可行性的约束优化进化算法 被引量：21
11
作者 梁昔明 龙文 +2 位作者 秦浩宇 李山春 阎纲 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2010年第8期1129-1132,1138,共5页
提出一种新的求解约束优化问题的进化算法.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.基于种群中个体的可行性,分别采用3种不同的交叉方式和混合变异机制用于指导算法快速搜索过程.为了求解位于边界附近的全局最优解,引... 提出一种新的求解约束优化问题的进化算法.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.基于种群中个体的可行性,分别采用3种不同的交叉方式和混合变异机制用于指导算法快速搜索过程.为了求解位于边界附近的全局最优解,引入一种不可行解保存和替换机制,允许一定比例的最好不可行解进入下一代种群.标准测试问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性. 展开更多
关键词 约束优化问题 进化算法 可行性 交叉
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基于蚁群算法和LSSVM的锅炉燃烧优化预测控制 被引量：21
12
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 龙祖强 李朝辉 《电力自动化设备》 EI CSCD 北大核心 2011年第11期89-93,共5页
火电厂锅炉燃烧过程是一个复杂的多输入/多输出系统,具有高度非线性、强耦合的特点。借助燃烧特性试验数据,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立锅炉燃烧模型,使用非线性模型预测控制(MPC)算法对锅炉燃烧过程进行优化和控制。提出一种改... 火电厂锅炉燃烧过程是一个复杂的多输入/多输出系统,具有高度非线性、强耦合的特点。借助燃烧特性试验数据,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立锅炉燃烧模型,使用非线性模型预测控制(MPC)算法对锅炉燃烧过程进行优化和控制。提出一种改进蚁群算法用于求解预测控制算法中的非线性优化问题,采用动态随机抽取方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索。实例表明,该方法对锅炉燃烧过程具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 蚁群算法 燃烧 优化 预测控制 电厂 支持向量机
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NAT技术分析及其在防火墙中的应用 被引量：18
13
作者 贺抒 梁昔明 《微计算机信息》 北大核心 2005年第1期167-168,共2页
本文介绍了三种NAT技术静态NAT、动态NAT和端口级NAT,分析了NAT技术的工作原理和实现方法及其在应用中的优缺点,并提出了一些解决方案;重点介绍了NAT技术在防火墙中的应用。NAT和防火墙技术的结合,不但节约了IP资源,更增强了防火墙的安... 本文介绍了三种NAT技术静态NAT、动态NAT和端口级NAT,分析了NAT技术的工作原理和实现方法及其在应用中的优缺点,并提出了一些解决方案;重点介绍了NAT技术在防火墙中的应用。NAT和防火墙技术的结合,不但节约了IP资源,更增强了防火墙的安全防御策略。 展开更多
关键词 网络地址转换 防火墙 IP地址 端口
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聚类佳点集交叉的约束优化混合进化算法 被引量：18
14
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 徐松金 陈富 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1753-1761,共9页
提出一种基于聚类佳点集多父代交叉和自适应约束处理技术的混合进化算法用于求解约束优化问题.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用佳点集方法构造初始化种群,使个体能够均匀地分布在整个搜索空间.然后根据父代个体的相似度将种群... 提出一种基于聚类佳点集多父代交叉和自适应约束处理技术的混合进化算法用于求解约束优化问题.新算法的主要特点是:在搜索机制方面,利用佳点集方法构造初始化种群,使个体能够均匀地分布在整个搜索空间.然后根据父代个体的相似度将种群个体进行聚类分析,从聚类中随机选择个体进行佳点集多父代交叉操作,利用多个父代个体所携带的信息产生新的具有代表性的子代个体,能够维持和增加种群的多样性.另外,引入局部搜索策略以提高算法局部搜索能力和收敛速度.在约束处理技术上,新算法引入了一个自适应约束处理技术,即根据当前种群中可行解的比例自适应选择不同的个体比较准则.通过15个标准测试函数验证了新算法的有效性. 展开更多
关键词 约束优化 进化算法 聚类 自适应 佳点集
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钢筋混凝土深梁非线性有限元分析 被引量：4
15
作者 郭德发 梁昔明 王芳 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 1997年第6期84-88,共5页
首次将双剪统一强度三参数准则用于钢筋混凝土深梁的非线性有限元分析．采用等效单轴应力应变关系，将混凝土弹塑性破坏准则与混凝土的正交各向异性结合起来，计算结果与实验符合较好．
关键词 深梁 非线性 钢筋混凝土 梁 有限元
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一种动态分级的混合粒子群优化算法 被引量：18
16
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 肖金红 阎纲 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2009年第10期1513-1516,1521,共5页
针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法.该算法采取3种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目.在全局搜索中,将... 针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法.该算法采取3种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目.在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优.仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能. 展开更多
关键词 动态分级 粒子群优化算法 混沌 单纯形法
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基于混合进化算法的RBF神经网络时间序列预测 被引量：17
17
作者 龙文 梁昔明 +1 位作者 龙祖强 秦浩宇 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2012年第8期1265-1268,1272,共5页
提出一种基于梯度下降法的混合进化算法,用于确定径向基函数(RBF)神经网络结构和优化其参数.在进化算法中嵌入梯度下降算子,对每一代中若干个精英个体以一定概率利用梯度下降法进行搜索,以加强算法的局部搜索能力.利用混合进化算法对RB... 提出一种基于梯度下降法的混合进化算法,用于确定径向基函数(RBF)神经网络结构和优化其参数.在进化算法中嵌入梯度下降算子,对每一代中若干个精英个体以一定概率利用梯度下降法进行搜索,以加强算法的局部搜索能力.利用混合进化算法对RBF网络结构和参数同时进行训练和优化,对网络节点数和参数进行混合编码.仿真实验结果表明该RBF网络具有较强的泛化能力. 展开更多
关键词 径向基函数神经网络 进化算法 梯度下降法 非线性时间序列预测
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基于最小二乘支持向量机和混沌优化的非线性预测控制 被引量：14
18
作者 梁昔明 阎纲 +2 位作者 李山春 龙文 龙祖强 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2010年第2期129-135,共7页
针对非线性多入多出(MIMO)系统,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和混沌优化的预测控制策略.预测模型是预测控制的三要素之一.本文给出了基于混沌优化的Chaos-LSSVM算法,在可行域内反复搜索,从而得到最优的LSSVM算法参数,以及最优... 针对非线性多入多出(MIMO)系统,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和混沌优化的预测控制策略.预测模型是预测控制的三要素之一.本文给出了基于混沌优化的Chaos-LSSVM算法,在可行域内反复搜索,从而得到最优的LSSVM算法参数,以及最优的LSSVM模型.在线优化是另一个要素.提出了基于变尺度混沌优化的MSC-MPC(变尺度混沌-模型预测控制)算法,可根据控制误差的大小,决定是否缩小搜索范围,从而迅速收敛到最优解.该算法计算简单,容易实现,避免了同类方法复杂的求导、求逆运算.仿真结果显示:Chaos-LSSVM算法和MSC-MPC算法分别具有良好的建模、控制性能. 展开更多
关键词 最小二乘支持向量机 混沌优化 预测控制 变尺度混沌优化
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改进蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测 被引量：14
19
作者 王雪松 梁昔明 《计算技术与自动化》 2015年第2期95-99,共5页
针对支持向量机参数优化问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种变异蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型(MACO-SVM)。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,并将网络入侵检测率为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力... 针对支持向量机参数优化问题,为了提高网络入侵检测率,提出一种变异蚁群算法优化支持向量机的网络入侵检测模型(MACO-SVM)。首先采用蚁群搜索路径节点代表支持向量机参数,并将网络入侵检测率为目标函数,然后通过蚁群算法的全局寻优能力和反馈机制寻找最优参数,并对蚂蚁进行高斯变异,克服蚁群陷入局部极值,最后将最优路径上的节点连接起来得到SVM的最优参数,建立最优网络入侵检测模型。采用KDD99数据集对模型进行仿真实验,仿真结果表明,MACO-SVM的网络入侵检测速度要快于其它网络入侵检测模型,而且提高了网络入侵检测率。 展开更多
关键词 网络入侵 蚁群优化算法 支持向量机 参数优化
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嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法 被引量：13
20
作者 梁昔明 李德生 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第4期835-839,共5页
针对标准粒子群算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法.算法有效结合了粒子群优化算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精细的局部搜索能力,在基本粒子群算法得到的最优解的基础上引入共轭梯度... 针对标准粒子群算法收敛速度慢和精度低的问题,提出了一种嵌入共轭梯度法的混合粒子群优化算法.算法有效结合了粒子群优化算法较强的全局搜索能力和共轭梯度法快速精细的局部搜索能力,在基本粒子群算法得到的最优解的基础上引入共轭梯度法,加快了算法的收敛速度,克服了基本粒子群算法收敛慢的弊端.相比于基本粒子群算法,它能够以较高精度和较快速度收敛到所求无约束优化问题的全局最优解.数值实验结果表明,所得混合算法是一种求解高维多峰连续函数无约束优化问题的高效方法. 展开更多
关键词 混合粒子群优化算法 共轭梯度法 无约束优化问题 数值实验
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