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基于AFSA和PSO融合优化的AdaBoost人脸检测算法 被引量：13
1
作者 任克强 高晓林 谢斌 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第4期861-865,共5页
针对传统Ada Boost人脸检测算法存在的不足,提出一种将人工鱼群算法、粒子群优化算法和Ada Boost算法相结合的人脸检测算法.该算法利用人工鱼群算法的最佳寻优特性,弥补粒子群优化算法易陷入局部最优的不足,改善粒子样本的枯竭和退化;在... 针对传统Ada Boost人脸检测算法存在的不足,提出一种将人工鱼群算法、粒子群优化算法和Ada Boost算法相结合的人脸检测算法.该算法利用人工鱼群算法的最佳寻优特性,弥补粒子群优化算法易陷入局部最优的不足,改善粒子样本的枯竭和退化;在Ada Boost训练框架中扩展了Haar-like特征,以排除相关度较低的Haar-like人脸样本特征;采用融合优化的AdaBoost算法寻找弱分类器权重系数的最优值,组合最佳弱分类器,级联形成最终的强分类器.实验结果表明,该算法能够有效提高检测精确率、降低训练时间,取得了较好的人脸检测效果. 展开更多
关键词 人脸检测 人工鱼群优化 权重系数 最优弱分类器
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基于IGSO优化LM网络的变压器故障诊断方法 被引量：5
2
作者 黄新波 宋桐 +1 位作者 王娅娜 李文君子 《中国电力》 CSCD 北大核心 2014年第9期60-65,共6页
针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表... 针对现今电力变压器故障诊断方法中存在编码边界区间过于绝对、准确率不高等一系列问题,提出了一种自适应搜索萤火虫算法(IGSO)优化列文伯格·马夸尔特(LevenbergMaquardt,LM)网络的变压器故障诊断方法。该方法采用萤火虫个体代表神经网络的权值和阈值、LM网络的均方误差函数作为萤火虫个体的适应度函数,利用改进萤火虫算法迭代寻优得到LM网络的最优权值和阈值。同时,运用模糊理论对改良三比值法的边界模糊化,将得到的特征气体比值编码作为网络模型的输入,不仅有利于去除冗余信息,并且克服了编码边界区间过于绝对的缺点。然后,建立基于自适应搜索萤火虫算法优化的神经网络模型,并将典型变压器故障数据代入仿真,通过与贝叶斯正则化神经网络模型以及粒子群模型的仿真结果对比,表明该方法具有较好的分类效果,准确率达到88.57%。 展开更多
关键词 电力系统 故障诊断 自适应搜索 萤火虫算法 模糊理论 改进神经网络 贝叶斯正则化 粒子群
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计及需求响应的风电储能两阶段调度优化模型及求解算法 被引量：60
3
作者 鞠立伟 于超 谭忠富 《电网技术》 EI CSCD 北大核心 2015年第5期1287-1293,共7页
为解决风电功率不确定性对系统稳定运行带来的影响,在含风电的系统优化调度问题中引入需求响应和储能系统。首先利用区间法模拟风电场景并构建了基于Kantorovich距离的场景削减策略,然后分别在需求侧和发电侧引入需求响应和储能系统,结... 为解决风电功率不确定性对系统稳定运行带来的影响,在含风电的系统优化调度问题中引入需求响应和储能系统。首先利用区间法模拟风电场景并构建了基于Kantorovich距离的场景削减策略,然后分别在需求侧和发电侧引入需求响应和储能系统,结合2阶段优化理论,以风电日前预测功率和超短期预测功率作为随机变量及其实现,构建了计及需求响应的风电储能2阶段调度优化模型。为求解该模型,在传统二进制粒子群算法中引入混沌搜索,构建了混沌二进制粒子群算法。最后,以IEEE 36节点10机系统进行算例仿真。结果表明,混沌二进制粒子群算法能够得到全局最优解,适用于风电储能系统2阶段模型求解;利用需求响应和储能系统的协作效应,可以抑制风电功率的不确定性,提高系统风电利用效率,降低系统发电煤耗水平,因此综合效益显著。 展开更多
关键词 需求响应 储能系统 风电 2阶段调度 混沌搜索 二进制粒子群算法
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基于GA-IPSO算法的柔性生产线高级计划排程方法研究 被引量：8
4
作者 吴永明 张晗 +1 位作者 徐艳霞 赵旭东 《组合机床与自动化加工技术》 北大核心 2019年第4期10-13,19,共5页
针对目前制造型企业的柔性生产线调度排程问题,以最小化生产完成时间、控制生产成本为生产线排程的综合优化目标,基于高级计划排程方法,提出一种结合租赁生产线的生产排程优化模型。其次,设计了一种求解排程模型的GA-IPSO算法,针对基本... 针对目前制造型企业的柔性生产线调度排程问题,以最小化生产完成时间、控制生产成本为生产线排程的综合优化目标,基于高级计划排程方法,提出一种结合租赁生产线的生产排程优化模型。其次,设计了一种求解排程模型的GA-IPSO算法,针对基本粒子群算法较易陷入局部最优的弊端,在粒子搜索过程中加入交叉、变异等操作,同时在迭代过程中动态地改变惯性权重,以增添粒子的多样性,提升算法的寻优能力和求解精度,防止优化结果陷入局部最优。最后,通过实例验证了该排程模型及优化算法可以有效地提高企业排程效率。 展开更多
关键词 高级计划排程 粒子群算法 生产线 调度
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基于FDNN的电力系统短期负荷预测模型研究 被引量：5
5
作者 金士琛 薛会 +1 位作者 林霞 张智晟 《青岛大学学报（工程技术版）》 CAS 2017年第4期12-16,共5页
针对电力系统短期负荷预测,本文提出了基于模糊深度神经网络的电力系统短期负荷预测模型,将模糊处理与深度神经网络相结合。首先利用隶属度函数对气象因素进行模糊化处理,并在此基础上,构建了深度神经网络预测模型,通过增加隐含层数,使... 针对电力系统短期负荷预测,本文提出了基于模糊深度神经网络的电力系统短期负荷预测模型,将模糊处理与深度神经网络相结合。首先利用隶属度函数对气象因素进行模糊化处理,并在此基础上,构建了深度神经网络预测模型,通过增加隐含层数,使神经网络具有更强的非线性,对受限玻尔兹曼机进行预训练,同时利用粒子群优化算法,对初始化的深度神经网络进行权值和阈值优化,并通过实际算例进行分析。分析结果表明,模糊深度神经网络预测模型的平均绝对误差和最大相对误差分别达到了1.72%和6.24%,具有较高的预测精度。该研究为基于模糊深度神经网络的电力系统短期负荷预测模型的实际应用奠定了理论基础。 展开更多
关键词 模糊深度神经网络 短期负荷预测 粒子群优化算法 电力系统
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一种综合优势下的空空导弹接力制导混合优化方法 被引量：3
6
作者 李波 范盘龙 +1 位作者 李卿莹 高晓光 《宇航学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期191-198,共8页
基于综合制导优势函数提出了一种接力制导的遗传粒子群混合优化方法。通过建立飞机对导弹的优势模型、飞机对目标的态势优势模型、敌方飞机对我方飞机的威胁度模型以及作战飞机效能优势模型四个子模型,给出了作战飞机综合制导优势评估... 基于综合制导优势函数提出了一种接力制导的遗传粒子群混合优化方法。通过建立飞机对导弹的优势模型、飞机对目标的态势优势模型、敌方飞机对我方飞机的威胁度模型以及作战飞机效能优势模型四个子模型,给出了作战飞机综合制导优势评估模型。结合接力制导约束条件,建立以综合制导优势最大为目标的空空导弹中制导权移交决策模型,并给出了基于遗传粒子群混合算法的空空导弹接力制导优化方法。最后,对八架飞机接力制导四枚空空导弹的情况进行仿真,验证了该模型及算法的有效性和正确性。 展开更多
关键词 协同空战 接力制导 综合制导优势 遗传粒子群混合算法
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一种新的混合优化粒子滤波算法
7
作者 陈志敏 薄煜明 石杰 《火炮发射与控制学报》 北大核心 2011年第3期1-4,共4页
针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波。在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局... 针对标准粒子滤波算法的精度不高,对噪声变化敏感的缺点,将一种新的混合智能优化算法引入粒子滤波。在粒子滤波中将人工鱼群算法全局搜索与微粒群算法的局部搜索相结合,融合最新的观测值,使粒子更准确地向高似然区域移动,既保证了全局收敛性,又保证了较快的收敛速度。实验表明该方法具有精度高,抗噪声干扰能力强并且鲁棒性高的特点。 展开更多
关键词 人工智能 粒子滤波 人工鱼群算法 微粒群算法 混合算法
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