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基于GMKL-SVM的模拟电路故障诊断方法 被引量：26
1
作者 张朝龙 何怡刚 +2 位作者 袁莉芬 李志刚 项胜 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第9期1989-1995,共7页
提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机(GMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,应用Haar小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量,并生成样本数据;然后,基于样本数据,应用量子粒子群算法对GMKL-SVM的参数进行优化,... 提出了一种新颖的基于广义多核支持向量机(GMKL-SVM)的模拟电路故障诊断方法。首先,应用Haar小波分析提取被测电路时域响应信号的小波系数作为特征参量,并生成样本数据;然后,基于样本数据,应用量子粒子群算法对GMKL-SVM的参数进行优化,并以此建立基于GMKL-SVM的故障诊断模型,用于区分模拟电路的各个故障。实例电路的单故障和双故障诊断实验结果表明,所提出的GMKL-SVM方法能较好地实现模拟电路故障诊断,与传统的GMKL-SVM方法相比,表现出了更好的性能,获得了更高的故障诊断正确率。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 小波变换 广义多核支持向量机 量子粒子群算法
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基于量子粒子群算法求解整数规划 被引量：17
2
作者 刘静 须文波 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第3期79-81,105,共4页
通过引入量子行为来增强粒子的全局收敛能力,提出了量子粒子群优化算法(QPSO),并用于求解整数规划问题。测试函数的仿真结果表明,通过适当的参数设置,并将每次迭代所生成的实数值截至整数值后进行下一次迭代,可以保证QPSO算法求解的精度... 通过引入量子行为来增强粒子的全局收敛能力,提出了量子粒子群优化算法(QPSO),并用于求解整数规划问题。测试函数的仿真结果表明,通过适当的参数设置,并将每次迭代所生成的实数值截至整数值后进行下一次迭代,可以保证QPSO算法求解的精度,提高收敛速度且能有效避免早熟。 展开更多
关键词 粒子群算法 量子粒子群算法 整数规划
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基于RFID传感标签及QPSO-RVM的变压器绕组故障在线诊断技术 被引量：20
3
作者 邓芳明 温开云 +3 位作者 何怡刚 李兵 汪涛 吴翔 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2018年第24期7183-7193,共11页
该文提出了一种基于无源射频识别(radio frequency identification,RFID)振动传感标签及量子粒子群算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)--相关向量机(relevance vector machine,RVM)的变压器绕组故障在线诊断技术... 该文提出了一种基于无源射频识别(radio frequency identification,RFID)振动传感标签及量子粒子群算法(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)--相关向量机(relevance vector machine,RVM)的变压器绕组故障在线诊断技术。首先设计一种双天线无源RFID振动传感器标签结构,可以稳定工作在无源模式下。针对变压器绕组振动信号包含大量噪声的特点,利用奇异熵对原始信号进行降噪处理,并提出基于QPSO优化的RVM的故障诊断算法。测试结果表明:该文所设计的标签能够可靠地完成变压器绕组振动信号采集以及传输,QPSO-RVM算法能够快速而准确地定位出故障所在,与国内外现有监测技术相比,具有低成本、功耗低,故障定位迅速准确的优点。 展开更多
关键词 变压器绕组 射频识别 故障诊断 奇异熵 相关向量机 量子粒子群算法
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基于RFID传感器标签与深度学习的变压器状态监测方法研究 被引量：18
4
作者 何怡刚 汪涛 +1 位作者 施天成 童晋 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2018年第9期72-79,共8页
变压器的状态直接决定了电网运行的可靠性。在现有的变压器状态监测方法的基础上,提出基于射频识别(RFID)传感器标签和深度学习的变压器状态监测手段。首先提出了一种基于自取能RFID传感器标签的变压器振动信号采集方法,该方法具有成本... 变压器的状态直接决定了电网运行的可靠性。在现有的变压器状态监测方法的基础上,提出基于射频识别(RFID)传感器标签和深度学习的变压器状态监测手段。首先提出了一种基于自取能RFID传感器标签的变压器振动信号采集方法,该方法具有成本低,便利性强,寿命长,可实现快速定位等优点。针对于变压器信号成分复杂,信噪比低等特点,利用深度学习技术在复杂数据处理方面的优势,采用堆叠去噪自编码器(SDA)信号进行特征提取,并采用相关向量机(RVM)对提取的特征数据进行故障诊断,最后采用量子粒子群算法(QPSO)对SDA与RVM进行参数寻优。实验结果表明,方法能够可靠地获取变压器振动信号,同时,能够取得99. 75%的故障诊断准确度,且诊断时间仅需要0. 98 s。 展开更多
关键词 变压器 射频识别技术 堆叠去噪自编码器 量子粒子群优化
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一种求解多峰函数优化问题的量子行为粒子群算法 被引量：15
5
作者 赵吉 孙俊 须文波 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期2956-2960,共5页
介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此,在QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜... 介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此,在QPSO中引进一种物种形成策略,该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索,从而保证每个峰值都有同等机会被找到,因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明,基于物种形成的QPSO算法可以尽可能多地找到峰值点,峰值收敛性能优于PSO。 展开更多
关键词 量子行为粒子群算法 粒子群算法 物种形成策略 多峰寻优
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量子行为粒子群优化算法的布局问题研究 被引量：12
6
作者 黄建江 须文波 +1 位作者 孙俊 董洪伟 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第12期3015-3018,共4页
基于多边形扫描转换的启发式底左(HBL)算法,将量子行为的粒子群算法(QPSO)应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法(SAGA)进行布局优化比较,验证了该算法求解... 基于多边形扫描转换的启发式底左(HBL)算法,将量子行为的粒子群算法(QPSO)应用于布局问题——二维不规则多边形优化排样,给出了该问题的粒子构造方法及其布局优化过程。通过与模拟退火遗传算法(SAGA)进行布局优化比较,验证了该算法求解布局优化问题的有效性。 展开更多
关键词 量子行为粒子群算法 布局优化 二维不规则多边形 模拟退火遗传算法 启发式底左算法
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基于量子粒子群优化算法的无人艇航线规划 被引量：16
7
作者 金建海 孙俊 +1 位作者 张安通 张波 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2020年第3期352-361,共10页
针对目前无人艇主流航线规划算法存在效率低、收敛速度慢或易陷入局部最优等问题,文章将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解无人艇最优航线规划并结合人工势场思想进行针对性改进应用,仿真实验结果表明,该方法寻... 针对目前无人艇主流航线规划算法存在效率低、收敛速度慢或易陷入局部最优等问题,文章将具有较强全局搜索能力的量子粒子群优化(QPSO)算法用于求解无人艇最优航线规划并结合人工势场思想进行针对性改进应用,仿真实验结果表明,该方法寻优能力强、收敛速度快、稳定性好,可较好地适用于不同环境下无人艇航线规划。 展开更多
关键词 无人艇 航线规划 量子粒子群优化算法 势场法
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一种基于改进QPSO的机器人路径规划算法 被引量：14
8
作者 胡章芳 孙林 +1 位作者 张毅 鲍合章 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第4期281-287,共7页
针对量子行为粒子群优化(QPSO)算法在移动机器人路径规划中出现早熟收敛的问题,提出一种基于聚集度因子和阶段变异策略的改进QPSO算法。根据目标函数计算粒子的适应度值,在压缩扩张因子中引入改进聚集度因子划分搜索阶段,利用分阶段变... 针对量子行为粒子群优化(QPSO)算法在移动机器人路径规划中出现早熟收敛的问题,提出一种基于聚集度因子和阶段变异策略的改进QPSO算法。根据目标函数计算粒子的适应度值,在压缩扩张因子中引入改进聚集度因子划分搜索阶段,利用分阶段变异策略更新个体位置,并对算法进行性能测试。实验结果表明,与FE-PSO算法相比,该算法具有较高的收敛精度与较好的稳定性。 展开更多
关键词 路径规划 群智能算法 量子行为粒子群优化 聚集度因子 早熟收敛
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基于改进的量子粒子群优化小波神经网络的网络流量预测 被引量：14
9
作者 孟飞 兰巨龙 胡宇翔 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2015年第5期1450-1453,共4页
为了改善小波神经网络(WNN)进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法(QPSO)搜索后期的早熟收敛缺陷,提出了一种改进的QPSO。该算法定义粒子群聚拢度,改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数并服从随机分布,以使粒子群具有动态自适应... 为了改善小波神经网络(WNN)进行流量预测的性能及避免量子粒子群算法(QPSO)搜索后期的早熟收敛缺陷,提出了一种改进的QPSO。该算法定义粒子群聚拢度,改进收缩—扩张系数使其表示为聚拢度的函数并服从随机分布,以使粒子群具有动态自适应性,避免陷入局部最优,并通过搜索使用WNN待优化参数编码位置向量的粒子群的全局最优位置来实现目标参数的优化,使用本算法优化WNN参数,建立了基于改进的QPSO优化WNN的网络流量预测模型。使用真实网络流量通过两组对比实验对其预测精度进行验证,证明了该方法的可用性。实验结果表明,该方法的预测精度优于WNN和QPSO-WNN方法。 展开更多
关键词 小波神经网络 量子粒子群优化 聚拢度 流量预测 收缩—扩张系数
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基于改进的QPSO训练BP网络的网络流量预测 被引量：11
10
作者 王鹏 刘渊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第1期299-301,共3页
为了提高网络流量预测的精度,采用一种改进的QPSO算法训练BP神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模预测。针对标准的QPSO算法不可避免地出现早熟的不足,提出一种新的基于参数自适应的QPSO算法,较好地避免了粒子群的早熟,提高了算法... 为了提高网络流量预测的精度,采用一种改进的QPSO算法训练BP神经网络对网络流量数据的时间序列进行建模预测。针对标准的QPSO算法不可避免地出现早熟的不足,提出一种新的基于参数自适应的QPSO算法,较好地避免了粒子群的早熟,提高了算法的全局收敛性能。仿真实验结果表明,与PSO训练的BP网络、QPSO训练的BP网络作为预测模型相比,该模型具有更高的预测精度及很好的稳定性。 展开更多
关键词 量子粒子群优化算法 粒子群优化算法 早熟 神经网络 网络流量预测
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非线性PID控制器参数优化方法 被引量：9
11
作者 孙伟 周阳花 奚茂龙 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第28期244-248,共5页
分析了非线性PID控制器各部分参数对于误差的理想变化过程,构造出一种非线性PID控制器;整定参数较多时,传统的参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,在分析量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了随机选择最优个体的思想,提出使用改进... 分析了非线性PID控制器各部分参数对于误差的理想变化过程,构造出一种非线性PID控制器;整定参数较多时,传统的参数优化方法容易产生振荡和较大的超调量,在分析量子粒子群算法(QPSO)的基础上,引入了随机选择最优个体的思想,提出使用改进的量子粒子群算法(GQPSO)优化非线性PID控制器参数。将改进量子粒子群算法与量子粒子群算法、粒子群算法通过benchmark测试函数进行了比较。最后,通过典型传递函数实例,分别使用Z-N、PSO、QPSO方法和改进的量子粒子群算法进行了PID控制器参数优化设计,并对结果进行了分析。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 随机选择 非线性PID控制器 参数优化
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基于量子粒子群求解混合整数非线性规划 被引量：9
12
作者 张兰 邢志栋 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第9期49-50,82,共3页
在经典微粒群算法的基础上提出一种有较高收敛性能的智能算法:量子粒子群(QPSO)算法。并用于求解混合整数非线性规划问题。实验室证明QPSO算法收敛性能好、速度快,为求解混合整数非线性规划开辟了新途径。
关键词 混合整数非线性规划(MNLP) 量子粒子群(qpso) 粒子群(PSO)
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QPSO算法优化BP网络的网络流量预测 被引量：10
13
作者 冯华丽 刘渊 陈冬 《计算机工程与应用》 CSCD 2012年第3期102-104,共3页
网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,... 网络流量预测对于大规模网络的规划设计和网络资源管理等方面都具有积极的意义,是网络流量工程重要组成部分。结合QPSO算法和BP神经网络的优势,采用QPSO算法对BP神经网络的权值和阈值进行优化,并利用历史记录训练BP网络。仿真实验表明,与PSO训练的BP网络以及直接用BP网络进行预测的模型相比,基于QPSO训练的BP网络流量预测模型具有更好的预测能力。 展开更多
关键词 量子粒子群算法 粒子群算法 神经网络 网络流量 预测
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基于QPSO—RBF NN的混沌时间序列预测 被引量：7
14
作者 陈伟 冯斌 孙俊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2007年第5期68-70,共3页
提出一种基于量子粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行混沌时间序列预测的新方法。在确定径向基函数网络的隐层节点数后,将相应网络的参数,包括隐层基函数中心、扩展常数,以及输出权值和偏移编码成学习算法中的粒子个体,在全局空... 提出一种基于量子粒子群优化算法训练径向基函数神经网络进行混沌时间序列预测的新方法。在确定径向基函数网络的隐层节点数后,将相应网络的参数,包括隐层基函数中心、扩展常数,以及输出权值和偏移编码成学习算法中的粒子个体,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。实例仿真证实了该方法的有效性。 展开更多
关键词 混沌时间序列 预测 量子粒子群优化算法 径向基函数神经网络
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混沌理论与BP网络融合的稻瘟病预测模型 被引量：8
15
作者 邱靖 吴瑞武 +2 位作者 黄雁鸿 杨毅 彭莞云 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第S2期88-93,共6页
为了能更有效地预测稻瘟病的发生,将混沌理论(G-P算法)与BP人工神经网络融合建立了稻瘟病预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷。运用G-P算法对云南省凤庆县历年稻瘟病发病情况的历史数据进行了... 为了能更有效地预测稻瘟病的发生,将混沌理论(G-P算法)与BP人工神经网络融合建立了稻瘟病预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络,避免了BP算法易陷入局部极小值的缺陷。运用G-P算法对云南省凤庆县历年稻瘟病发病情况的历史数据进行了研究。研究发现最小嵌入空间维及K熵都为正数,故稻瘟病的发生具有一定的混沌特性,从而确定了模型输入层的个数。应用该模型对2001-2009年稻瘟病发生程度进行预测,并与其他预测模型进行比较。结果表明:该模型预测的准确率和收敛速度明显高于其他预测模型,且预测结果有效可行,为解决预测、分类及模式识别等问题提供了新的解决途径。 展开更多
关键词 混沌理论 BP算法 神经网络 量子粒子群优化算法 稻瘟病预测模型
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基于量子行为微粒群优化算法的图像增强方法 被引量：6
16
作者 孙勇强 须文波 孙俊 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第1期202-204,共3页
为了提高图像增强的自适应性和通用性,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。并且使用了一种新的目标函数评价算法的性能。QPSO没有过多参数需要调整,随机性强,能够保证算法... 为了提高图像增强的自适应性和通用性,提出了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像增强方法,将图像增强作为最优化问题来明确地表示。并且使用了一种新的目标函数评价算法的性能。QPSO没有过多参数需要调整,随机性强,能够保证算法的高效性和全局收敛性。实例仿真证实了QPSO在图像增强上的有效性和优越性。 展开更多
关键词 图像增强 基于量子行为的微粒群优化算法 目标函数
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基于QPSO‐MPE的滚动轴承故障识别方法 被引量：8
17
作者 王望望 邓林峰 +1 位作者 赵荣珍 张爱华 《振动．测试与诊断》 EI CSCD 北大核心 2021年第1期62-68,200,201,共9页
为准确辨识滚动轴承故障类型,提出了一种基于量子粒子群优化多尺度排列熵(quantum⁃behaved particle swarm optimization and multi⁃scale permutation entropy,简称QPSO⁃MPE)的滚动轴承故障识别方法。首先,对滚动轴承的原始振动信号进... 为准确辨识滚动轴承故障类型,提出了一种基于量子粒子群优化多尺度排列熵(quantum⁃behaved particle swarm optimization and multi⁃scale permutation entropy,简称QPSO⁃MPE)的滚动轴承故障识别方法。首先,对滚动轴承的原始振动信号进行集成经验模态分解(ensemble empirical mode decomposition,简称EEMD),得到一系列内禀模态分量(intrinsic mode function,简称IMF)和一个趋势项,并以峭度作为度量指标筛选出含有主要故障特征信息的IMF来重构振动信号;然后,利用量子粒子群优化算法对多尺度排列熵的关键参数进行优化,得到其模型计算重构信号的多尺度排列熵,从而构建轴承故障的多尺度排列熵特征集;最后,将故障特征集输入GG(Gath⁃Geva)模糊聚类算法进行聚类识别。实验结果表明,基于QPSO⁃MPE的滚动轴承故障识别方法可实现滚动轴承典型故障的准确辨识,证明了QPSO⁃MPE在故障特征提取方面的有效性。 展开更多
关键词 滚动轴承故障识别 量子粒子群优化 多尺度排列熵 集成经验模态分解 GG模糊聚类
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量子粒子群优化算法在摄像机标定中的应用 被引量：6
18
作者 郁钱 孙俊 须文波 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第14期200-203,共4页
摄像机标定是三维重构中最关键的一步,它的精度直接决定了三维重构结果的逼真程度。为了能够提高摄像机标定的精度,克服传统优化算法易陷入局部最小,反投影误差大等缺点,首次将量子粒子群优化算法(Quantum-Behaved Particle Swarm Optim... 摄像机标定是三维重构中最关键的一步,它的精度直接决定了三维重构结果的逼真程度。为了能够提高摄像机标定的精度,克服传统优化算法易陷入局部最小,反投影误差大等缺点,首次将量子粒子群优化算法(Quantum-Behaved Particle Swarm Optimization,QPSO)应用于摄像机标定中。该方法利用传统的线性方法求得初始值,利用QPSO对初始值进行优化。实验数据表明,基于QPSO的摄像机标定的平均反投影误差小于一个像素,是一种可行的方法,且与智能优化算法PSO相比,基于QPSO的摄像机标定具有更小的误差。 展开更多
关键词 三维重构 最子粒子群优化算法(qpso) 量子粒子群优化算法 摄像机标定
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基于QPSO算法的信道分配方法 被引量：6
19
作者 池越 赵东明 +1 位作者 夏克文 武睿 《通信技术》 2009年第2期204-206,209,共4页
由于传统的信道分配方法存在频率利用率低下和处理速度慢的缺点,为此,提出基于量子计算的PSO算法(QPSO)来快速实现信道最优化分配方法。这种优化方法利用了量子计算的并行计算能力强、全局收敛、运算速度极快等特点,主要包括初始化代表... 由于传统的信道分配方法存在频率利用率低下和处理速度慢的缺点,为此,提出基于量子计算的PSO算法(QPSO)来快速实现信道最优化分配方法。这种优化方法利用了量子计算的并行计算能力强、全局收敛、运算速度极快等特点,主要包括初始化代表每个信道的粒子的速度和位置,根据信道分配的数学模型计算保证信道各种约束条件的适应度函数,根据量子粒子群的规律进行粒子位置更新,直至找到最佳信道分配方案等步骤。仿真结果表明其方法是行之有效的,优化效果优于基于遗传算法和PSO算法的信道分配方法。 展开更多
关键词 移动通信 信道分配 粒子群优化 遗传算法 量子粒子群优化(qpso)
原文传递
基于量子粒子群优化的属性约简 被引量：6
20
作者 吕士颖 郑晓鸣 王晓东 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2008年第18期65-66,69,共3页
量子粒子群优化(QPSO)算法改进了粒子进化策略,使粒子具有更大搜索空间,可更好地避免陷入局部最优。该文将普通QPSO算法转化为二进制QPSO算法,提出基于QPSO优化的属性约简算法。实验结果表明,二进制QPSO算法的约简结果优于Hu算法和粒子... 量子粒子群优化(QPSO)算法改进了粒子进化策略,使粒子具有更大搜索空间,可更好地避免陷入局部最优。该文将普通QPSO算法转化为二进制QPSO算法,提出基于QPSO优化的属性约简算法。实验结果表明,二进制QPSO算法的约简结果优于Hu算法和粒子群优化约简算法。 展开更多
关键词 量子粒子群优化 粗糙集 属性约简
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