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基于引力场的粒子滤波算法
被引量：
9
1
作者
陈世明
肖娟
+1 位作者
李海英
聂森
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期709-714,共6页
为了避免传统粒子滤波算法中粒子贫化与退化现象,提出一种基于引力场的粒子滤波算法,利用引力场算法改进粒子滤波的重采样过程,该算法中提出的移动因子能使粒子集朝着高似然区域分布移动,从而使粒子快速集中地分布在真实状态附近,同时...
为了避免传统粒子滤波算法中粒子贫化与退化现象,提出一种基于引力场的粒子滤波算法,利用引力场算法改进粒子滤波的重采样过程,该算法中提出的移动因子能使粒子集朝着高似然区域分布移动,从而使粒子快速集中地分布在真实状态附近,同时提出的自转因子使分布在真实状态周围的粒子随机保持一定距离,避免过度集中,从而增加粒子的多样性.仿真结果表明,所提出算法不仅具有有效性,而且估计精度高,收敛速度快,鲁棒性较好.
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关键词
粒子滤波
星云模拟
引力场算法
优化计算
原文传递
基于引力场粒子滤波算法估算锂电池健康状态
被引量：
2
2
作者
林娜
朱武
邓安全
《科技创新与应用》
2019年第25期32-33,共2页
针对粒子滤波算法(PF)估算锂电池健康状态(SOH)时易发生粒子退化的问题,提出基于引力场算法优化的粒子滤波算法估算锂电池SOH,估算锂电池SOH。实验与仿真结果表明,与优化前的粒子滤波算法估算结果比较,该混合算法的仿真结果有更多的数...
针对粒子滤波算法(PF)估算锂电池健康状态(SOH)时易发生粒子退化的问题,提出基于引力场算法优化的粒子滤波算法估算锂电池SOH,估算锂电池SOH。实验与仿真结果表明,与优化前的粒子滤波算法估算结果比较,该混合算法的仿真结果有更多的数据落在合理区间[0.045,0.055]内,更具优越性。
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关键词
粒子滤波算法(PF)
锂电池
健康状态(SOH)
引力场算法
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职称材料
基于引力场算法的基因调控网络构建
被引量：
1
3
作者
郑明
刘桂霞
+1 位作者
周柚
周春光
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期427-432,共6页
为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高且效率低下的问题,使用一种基于微分方程的新型网络构建算法。算法分为奇异值分解和引力场算法两部分,奇异值分解策略用来缩小解空间范围,提高运行效率。引力场算法是本文核心,共分初始化、...
为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高且效率低下的问题,使用一种基于微分方程的新型网络构建算法。算法分为奇异值分解和引力场算法两部分,奇异值分解策略用来缩小解空间范围,提高运行效率。引力场算法是本文核心,共分初始化、解空间分解、移动算子和吸收算子4步骤。分解策略采用随机分组法,移动算子采用元素逐个移动法,并可根据收敛效果重新移动。最后,将本文算法与另两种启发式搜索算法下的网络构建进行比较,构建模拟和真实的基因调控网络。实验结果显示:本文算法具有更高的执行效率。
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关键词
人工智能
引力场算法
基因调控网络
优化算法
奇异值分解
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职称材料
神经网络融合引力场的超宽带定位模型
4
作者
王安义
曹茜
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2022年第3期555-561,共7页
为研究非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,以BP神经网络优化超宽带定位模型为基础,针对BP神经网络用于超宽带定位收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,利用引力场算法改进BP神经网络的初始权值和阈值。模型利用BP...
为研究非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,以BP神经网络优化超宽带定位模型为基础,针对BP神经网络用于超宽带定位收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,利用引力场算法改进BP神经网络的初始权值和阈值。模型利用BP神经网络训练的预测值和期望值之间的绝对误差衡量灰尘质量,确定中心灰尘;利用移动因子,周围灰尘快速向中心灰尘靠拢,加快BP神经网络的收敛速度;通过自转因子作用,避免灰尘过度集中于中心灰尘,改善BP神经网络易陷入局部最优的问题。以IEEE802.15.4a标准下CM4超宽带信道模型模拟室内NLOS环境,结果表明:定位模型的均方根误差为7.95 cm,较基于粒子群优化BP网络定位模型减少了53%,较传统BP神经网络超宽带定位模型减少了64.41%;同时,90%定位误差控制在12.75 cm以内,较粒子群优化BP网络定位精度提升50.92%,较传统BP神经网络超宽带定位精度提升64.55%。定位模型定位误差小、收敛速度快、鲁棒性好,对实现实际室内复杂环境下高精度定位具有一定的参考价值。
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关键词
引力场算法
BP神经网络
到达时间差
非视距
超宽带室内定位
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职称材料
题名
基于引力场的粒子滤波算法
被引量：
9
1
作者
陈世明
肖娟
李海英
聂森
机构
华东交通大学电气与电子工程学院
出处
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017年第4期709-714,共6页
基金
国家自然科学基金项目(61364017)
研究生创新基金项目(YC2015-S244)
文摘
为了避免传统粒子滤波算法中粒子贫化与退化现象,提出一种基于引力场的粒子滤波算法,利用引力场算法改进粒子滤波的重采样过程,该算法中提出的移动因子能使粒子集朝着高似然区域分布移动,从而使粒子快速集中地分布在真实状态附近,同时提出的自转因子使分布在真实状态周围的粒子随机保持一定距离,避免过度集中,从而增加粒子的多样性.仿真结果表明,所提出算法不仅具有有效性,而且估计精度高,收敛速度快,鲁棒性较好.
关键词
粒子滤波
星云模拟
引力场算法
优化计算
Keywords
particle
filter
solar
nebular
disk
model
gravitation
field
algorithm
optimization
operation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
原文传递
题名
基于引力场粒子滤波算法估算锂电池健康状态
被引量：
2
2
作者
林娜
朱武
邓安全
机构
上海电力大学电子与信息工程学院
出处
《科技创新与应用》
2019年第25期32-33,共2页
基金
上海市地方能力建设项目(编号:15110500900)
上海市教委科研创新重点项目(编号:11ZZ173)
文摘
针对粒子滤波算法(PF)估算锂电池健康状态(SOH)时易发生粒子退化的问题,提出基于引力场算法优化的粒子滤波算法估算锂电池SOH,估算锂电池SOH。实验与仿真结果表明,与优化前的粒子滤波算法估算结果比较,该混合算法的仿真结果有更多的数据落在合理区间[0.045,0.055]内,更具优越性。
关键词
粒子滤波算法(PF)
锂电池
健康状态(SOH)
引力场算法
Keywords
particle
filter(PF)
algorithm
Li-ion
battery
state
of
health(SOH)
gravitation
field
algorithm
分类号
TM912 [电气工程—电力电子与电力传动]
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职称材料
题名
基于引力场算法的基因调控网络构建
被引量：
1
3
作者
郑明
刘桂霞
周柚
周春光
机构
吉林大学计算机科学与技术学院
出处
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第2期427-432,共6页
基金
国家自然科学基金项目(60973092
60903097
+2 种基金
61175023)
吉林大学'985工程'项目
吉林大学研究生创新项目(20121109)
文摘
为了解决传统基因调控网络构建算法准确度不高且效率低下的问题,使用一种基于微分方程的新型网络构建算法。算法分为奇异值分解和引力场算法两部分,奇异值分解策略用来缩小解空间范围,提高运行效率。引力场算法是本文核心,共分初始化、解空间分解、移动算子和吸收算子4步骤。分解策略采用随机分组法,移动算子采用元素逐个移动法,并可根据收敛效果重新移动。最后,将本文算法与另两种启发式搜索算法下的网络构建进行比较,构建模拟和真实的基因调控网络。实验结果显示:本文算法具有更高的执行效率。
关键词
人工智能
引力场算法
基因调控网络
优化算法
奇异值分解
Keywords
artificial
intelligence
gravitation
field
algorithm
gene
regulatory
networks
optimal
algorithm
singular
value
decomposition
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
神经网络融合引力场的超宽带定位模型
4
作者
王安义
曹茜
机构
西安科技大学通信与信息工程学院
出处
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2022年第3期555-561,共7页
基金
国家自然科学基金联合基金项目(U19B2015)
陕西省重点研发计划项目(2019ZDLSF07-06)。
文摘
为研究非视距(NLOS)误差对超宽带(UWB)室内定位系统定位精度的影响,以BP神经网络优化超宽带定位模型为基础,针对BP神经网络用于超宽带定位收敛速度慢、易陷入局部极值等问题,利用引力场算法改进BP神经网络的初始权值和阈值。模型利用BP神经网络训练的预测值和期望值之间的绝对误差衡量灰尘质量,确定中心灰尘;利用移动因子,周围灰尘快速向中心灰尘靠拢,加快BP神经网络的收敛速度;通过自转因子作用,避免灰尘过度集中于中心灰尘,改善BP神经网络易陷入局部最优的问题。以IEEE802.15.4a标准下CM4超宽带信道模型模拟室内NLOS环境,结果表明:定位模型的均方根误差为7.95 cm,较基于粒子群优化BP网络定位模型减少了53%,较传统BP神经网络超宽带定位模型减少了64.41%;同时,90%定位误差控制在12.75 cm以内,较粒子群优化BP网络定位精度提升50.92%,较传统BP神经网络超宽带定位精度提升64.55%。定位模型定位误差小、收敛速度快、鲁棒性好,对实现实际室内复杂环境下高精度定位具有一定的参考价值。
关键词
引力场算法
BP神经网络
到达时间差
非视距
超宽带室内定位
Keywords
gravitation
field
algorithm
BP
neural
network
time
difference
of
arrival
non-line
of
sight
ultra-wideband
indoor
positioning
分类号
TP393.0 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于引力场的粒子滤波算法
陈世明
肖娟
李海英
聂森
《控制与决策》
EI
CSCD
北大核心
2017
9
原文传递
2
基于引力场粒子滤波算法估算锂电池健康状态
林娜
朱武
邓安全
《科技创新与应用》
2019
2
下载PDF
职称材料
3
基于引力场算法的基因调控网络构建
郑明
刘桂霞
周柚
周春光
《吉林大学学报（工学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
1
下载PDF
职称材料
4
神经网络融合引力场的超宽带定位模型
王安义
曹茜
《西安科技大学学报》
CAS
北大核心
2022
0
下载PDF
职称材料
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