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群体智能算法总体模式的形式化研究
被引量：
8
1
作者
汪镭
康琦
吴启迪
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2004年第6期694-697,702,共5页
在对群体智能算法给出形式化定义的基础上 ,给出了群体智能算法的总体模式框图 ,并以微粒群优化算法实例进行了具体算法模式的形式化描述 .
关键词
群体智能
算法模式
微粒群优化
形式化
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职称材料
基于随机森林与粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质类型自适应决策
被引量：
5
2
作者
刘明阳
陶建峰
+2 位作者
覃程锦
余宏淦
刘成良
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期1311-1324,共14页
考虑到隧道掘进机的性能对地质条件比较敏感且其操作依赖于司机经验,提出基于随机森林和粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质条件自适应决策方法。利用随机森林(RF)分别建立地质类型、操作参数与推进速度、刀盘转矩的映射关系模型;结合...
考虑到隧道掘进机的性能对地质条件比较敏感且其操作依赖于司机经验,提出基于随机森林和粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质条件自适应决策方法。利用随机森林(RF)分别建立地质类型、操作参数与推进速度、刀盘转矩的映射关系模型;结合映射关系模型,构建以盾构机推进速度最大为目标,以刀盘转速、螺旋输送机转速、总推力、土仓压力4个操作参数为控制变量的优化方程;利用粒子群算法(PSO)求解各地质类型地层中的最优操作参数决策结果。通过新加坡某地铁工程施工数据验证所提方法的有效性和优越性。研究结果表明:建立的随机森林模型中推进速度和刀盘转矩预测的决定系数R^(2)分别达到0.936和0.961,均大于adaboost、多元线性回归、岭回归、支持向量回归和深度神经网络模型中相应的R2;基于粒子群算法的操作参数决策方法能够准确求解操作参数最优解,寻优用时均比遗传算法、蚁群算法和穷举法的短。本文所提决策方法使隧道掘进机在该施工段的福康宁卵石地层、句容地层IV、句容地层V、海洋黏土地层中的推进速度分别提升了67.2%、41.8%、53.6%和15.0%。
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关键词
隧道掘进机
操作参数决策
随机森林
粒子群优化
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职称材料
基于粒子群优化算法的自适应图像分割方法
被引量：
2
3
作者
闫晓珂
史彩成
何佩琨
《光学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期889-892,共4页
提出了一种基于粒子群优化算法的图像分割新方法。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短了寻找阈值的时间。将PSO用于基于改进的最佳加权熵阈值法的图像分割中,试验结果...
提出了一种基于粒子群优化算法的图像分割新方法。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短了寻找阈值的时间。将PSO用于基于改进的最佳加权熵阈值法的图像分割中,试验结果表明,该方法不仅能够避免陷入局部极值,而且其速度得到了明显的改善,是一种有效的图像分割新方法。
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关键词
粒子群优化算法
最佳熵阈值
图像分割
原文传递
题名
群体智能算法总体模式的形式化研究
被引量：
8
1
作者
汪镭
康琦
吴启迪
机构
同济大学电子与信息工程学院
出处
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2004年第6期694-697,702,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目 (70 2 710 3 5
60 10 40 0 4)
+1 种基金
上海市启明星计划资助项目 (0 3QG14 0 5 3 )
国家 973计划资助项目(2 0 0 2CB3 12 2 0 2 ) .
文摘
在对群体智能算法给出形式化定义的基础上 ,给出了群体智能算法的总体模式框图 ,并以微粒群优化算法实例进行了具体算法模式的形式化描述 .
关键词
群体智能
算法模式
微粒群优化
形式化
Keywords
swarm
intelligence
algorithm
mode
particle
swarm
opt
imization
formalization
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
基于随机森林与粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质类型自适应决策
被引量：
5
2
作者
刘明阳
陶建峰
覃程锦
余宏淦
刘成良
机构
上海交通大学机械与动力工程学院
出处
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第4期1311-1324,共14页
基金
国家重点研发计划项目(2018YFB1702503)。
文摘
考虑到隧道掘进机的性能对地质条件比较敏感且其操作依赖于司机经验,提出基于随机森林和粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质条件自适应决策方法。利用随机森林(RF)分别建立地质类型、操作参数与推进速度、刀盘转矩的映射关系模型;结合映射关系模型,构建以盾构机推进速度最大为目标,以刀盘转速、螺旋输送机转速、总推力、土仓压力4个操作参数为控制变量的优化方程;利用粒子群算法(PSO)求解各地质类型地层中的最优操作参数决策结果。通过新加坡某地铁工程施工数据验证所提方法的有效性和优越性。研究结果表明:建立的随机森林模型中推进速度和刀盘转矩预测的决定系数R^(2)分别达到0.936和0.961,均大于adaboost、多元线性回归、岭回归、支持向量回归和深度神经网络模型中相应的R2;基于粒子群算法的操作参数决策方法能够准确求解操作参数最优解,寻优用时均比遗传算法、蚁群算法和穷举法的短。本文所提决策方法使隧道掘进机在该施工段的福康宁卵石地层、句容地层IV、句容地层V、海洋黏土地层中的推进速度分别提升了67.2%、41.8%、53.6%和15.0%。
关键词
隧道掘进机
操作参数决策
随机森林
粒子群优化
Keywords
tunnel
boring
machine
operating
parameter
decision
random
forest
particle
swarm
opt
imization
分类号
TH17 [机械工程—机械制造及自动化]
TU62 [建筑科学—建筑技术科学]
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职称材料
题名
基于粒子群优化算法的自适应图像分割方法
被引量：
2
3
作者
闫晓珂
史彩成
何佩琨
机构
北京理工大学信息科学技术学院电子工程系
出处
《光学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第6期889-892,共4页
基金
国家部委预研课题(2002AA803032)
文摘
提出了一种基于粒子群优化算法的图像分割新方法。粒子群优化(PSO)算法是一类随机全局优化技术,它通过粒子间的相互作用发现复杂搜索空间中的最优区域缩短了寻找阈值的时间。将PSO用于基于改进的最佳加权熵阈值法的图像分割中,试验结果表明,该方法不仅能够避免陷入局部极值,而且其速度得到了明显的改善,是一种有效的图像分割新方法。
关键词
粒子群优化算法
最佳熵阈值
图像分割
Keywords
particle
swarm
opt
imization
（PSO）
opt
imal
entropic
threshold
image
segmentation
分类号
TN911.73 [电子电信—通信与信息系统]
原文传递
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
群体智能算法总体模式的形式化研究
汪镭
康琦
吴启迪
《信息与控制》
CSCD
北大核心
2004
8
下载PDF
职称材料
2
基于随机森林与粒子群算法的隧道掘进机操作参数地质类型自适应决策
刘明阳
陶建峰
覃程锦
余宏淦
刘成良
《中南大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023
5
下载PDF
职称材料
3
基于粒子群优化算法的自适应图像分割方法
闫晓珂
史彩成
何佩琨
《光学技术》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
2
原文传递
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