一种基于AntNet改进的QoS路由算法 被引量：6

1

作者 潘达儒 袁艳波 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2006年第7期1169-1174,共6页

对具有NP完全难度的网络状态动态变化下的路由问题,提出了一种基于蚁群网络(A n tnet)的蚁群优化分布式Q oS路由算法.算法的主要特点是:(1)采用了动态更新的概率表替代传统的路由表;(2)采用了智能的初始化方法;(3)采用了一种新颖的信息... 对具有NP完全难度的网络状态动态变化下的路由问题,提出了一种基于蚁群网络(A n tnet)的蚁群优化分布式Q oS路由算法.算法的主要特点是:(1)采用了动态更新的概率表替代传统的路由表;(2)采用了智能的初始化方法;(3)采用了一种新颖的信息素更新机制;(4)采用一种新的节点选择机制;(5)引入蚂蚁相遇机制.与标准的A n tN et相比,该算法具有更快的收敛速度和较好的吞吐能力.另外,算法同时考虑了满足Q oS度量和负载平衡等问题. 展开更多

关键词 蚁群优化算法 服务质量 路由算法 蚁群网络

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长链树状无线传感器网络中遗传蚁群路由优化算法 被引量：2

2

作者 朱永利 李丽芬 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第4期833-838,共6页

为提高长链树状无线传感器网络的服务质量(QoS),本文用云遗传蚁群网络算法对无线传感器网络路由进行优化.算法中将正向蚂蚁根据节点负载情况发现的可行路径作为遗传算法的初始种群进行染色体编码,用路径时延、跳数及链路质量定义的适应... 为提高长链树状无线传感器网络的服务质量(QoS),本文用云遗传蚁群网络算法对无线传感器网络路由进行优化.算法中将正向蚂蚁根据节点负载情况发现的可行路径作为遗传算法的初始种群进行染色体编码,用路径时延、跳数及链路质量定义的适应度函数对染色体进行评价;利用正态云发生器实现路径的交叉和变异操作,逆向蚂蚁对优化后的路径进行信息素更新.仿真结果表明该路由算法能够满足无线传感器网络的实时性、可靠性等方面的要求,实现了网络的负载平衡及拥塞控制机制. 展开更多

关键词 无线传感器网络 QOS路由 云遗传算法 蚁群网络

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蚁群BP神经网络在云制造知识服务组合优化中的应用 被引量：1

3

作者 蔡安江 王艺 +1 位作者 郭师虹 潘伟 《Journal of Measurement Science and Instrumentation》 CAS CSCD 2023年第1期74-84,共11页

为实现针对复杂零件在云制造环境下知识资源的服务组合优化,建立了以QoS服务需求为优化目标的服务组合优化模型。首先,利用灰色关联分析对制造资源进行预处理以减小知识资源搜索范围,降低搜索成本。其次,利用改进的蚁群算法对知识资源... 为实现针对复杂零件在云制造环境下知识资源的服务组合优化,建立了以QoS服务需求为优化目标的服务组合优化模型。首先,利用灰色关联分析对制造资源进行预处理以减小知识资源搜索范围,降低搜索成本。其次,利用改进的蚁群算法对知识资源进行全局优化分析,以提高匹配速度。最后,利用蚁群BP神经网络算法对解空间中最优解进行再次优化以提高知识服务组合的学习效率和学习精度。实验结果表明,灰色关联分析、改进的蚁群算法以及BP神经网络的使用,可缩短知识服务的搜索时间,提高匹配精确度,有效解决知识服务组合优化问题。 展开更多

关键词 柴油机 云制造 灰色关联分析 蚁群BP网络 知识服务组合优化

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基于小波分析—蚁群BP网络的木构件缺陷无损检测 被引量：1

4

作者 周国雄 周先雁 +1 位作者 王解军 黄特 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2015年第11期2804-2810,共7页

针对木材构件的胶缝缺陷,提出一种基于小波分析—蚁群BP网络的木结构无损检测方法,首先采用超声波测试仪对木材试件进行测试,获取测试信号,为消除探伤时由于测试仪增益调节及缺陷尺寸、角度的变化对测试缺陷回波波高的影响,将缺陷信号... 针对木材构件的胶缝缺陷,提出一种基于小波分析—蚁群BP网络的木结构无损检测方法,首先采用超声波测试仪对木材试件进行测试,获取测试信号,为消除探伤时由于测试仪增益调节及缺陷尺寸、角度的变化对测试缺陷回波波高的影响,将缺陷信号幅值归一化。利用小波的频域带通特性,将木材构件超声探伤信号分解到不同的频率通道,考察这些分解信号的时频、能量等特性,从中提取出表征原始信号在不同频率通道下的特征参数,并采用蚁群神经网络对小波信号特征参数进行网络训练,检测木材构件胶缝位置。测试结果表明了该方法的有效性。 展开更多

关键词 木构件 胶缝缺陷 小波变换 蚁群BP网络

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蚁群神经网络算法在电动车用直流电机起动过程中的应用 被引量：15

5

作者 王旭东 刘金凤 张雷 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第24期95-100,共6页

电动车用直流电机控制器系统在电动车起动过程中具有非线性、快时变的特点,常规的比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制方法很难满足系统非线性、参数摄动的要求,即使采用了前向神经网络算法进行PID整定,也... 电动车用直流电机控制器系统在电动车起动过程中具有非线性、快时变的特点,常规的比例-积分-微分(proportion-integration-differentiation,PID)控制方法很难满足系统非线性、参数摄动的要求,即使采用了前向神经网络算法进行PID整定,也由于结构复杂,训练速度慢等原因而很难满足实时控制的要求。于是提出了采用蚁群神经网络(ant colony algorithm neural network,ACANN)整定PID控制策略,用蚁群算法学习多层前馈(back propagation,BP)神经网络的权系,建立了基于该算法的BP神经网络训练模型,因而兼有了神经网络的广泛映射能力和蚁群算法的快速全局收敛以及启发式学习等特点,该控制策略可以补偿系统参数摄动、非线性和外界扰动对系统控制性能的影响,达到电动车平稳快速起动的目的。仿真和实验结果证明,该控制策略对电动车起动过程中电机起动电流的控制具有快速性、稳定性和鲁棒性。 展开更多

关键词 电动车 直流电机 起动过程 鲁棒稳定性 蚁群神经网络

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基于蚁群神经网络的裂缝开合度预测模型 被引量：9

6

作者 张立新 蒋裕丰 董良 《水力发电》 北大核心 2010年第5期31-33,共3页

大坝裂缝开合度是体现大坝安全的重要参量。针对传统裂缝开合度预测模型的不足,提出了基于蚁群神经网络的裂缝开合度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高了学习速度,加快了收敛速度,缩短了... 大坝裂缝开合度是体现大坝安全的重要参量。针对传统裂缝开合度预测模型的不足,提出了基于蚁群神经网络的裂缝开合度预测模型,该模型克服了传统模型容易陷入局部极小和运算迭代量大的缺点,有效地提高了学习速度,加快了收敛速度,缩短了训练时间,并通过实例验证了其拟合预报精度,说明该方法具有较强的实用性。 展开更多

关键词 裂缝开合度 蚁群神经网络 预测模型 混合编程

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基于蚁群神经网络的泵车主泵轴承性能评估 被引量：6

7

作者 孙旺 李彦明 +2 位作者 杜文辽 苑进 刘成良 《上海交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2012年第4期596-600,共5页

针对BP神经网络、遗传神经网络等智能算法在机械设备关键部件的性能评估过程中训练收敛速度慢,且会遇到局部极小的问题,提出一种运用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值的混合智能算法——蚁群神经网络.将蚁群神经网络应用于混凝土泵车... 针对BP神经网络、遗传神经网络等智能算法在机械设备关键部件的性能评估过程中训练收敛速度慢,且会遇到局部极小的问题,提出一种运用蚁群算法训练神经网络的权值和阈值的混合智能算法——蚁群神经网络.将蚁群神经网络应用于混凝土泵车主泵系统中主泵轴承的模式识别和性能评估.结果表明,蚁群神经网络能很好地解决收敛速度慢、局部极小的问题,提高了分类精度,展现了良好的应用前景. 展开更多

关键词 泵车主泵轴承 状态性能评估 BP神经网络 蚁群神经网络 全局最优解

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云环境用户情境感知的移动服务QoS混合推荐 被引量：5

8

作者 刘海鸥 《情报杂志》 CSSCI 北大核心 2016年第4期183-189,194,共8页

[目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质... [目的/意义]面对动态网络环境下性能相近的海量移动服务资源,如何为用户推荐与其当前情境需求最为匹配的相关资源成为个性化推荐领域的热点问题。[方法/过程]基于用户位置情境感知角度出发,提出云环境用户情境感知的移动服务Qo S(服务质量)混合推荐模型:a.基于移动用户位置情境信息对其涵盖的用户与服务项目按照自治系统的归类原则进行聚类,形成移动用户-服务项目协同过滤推荐机制;b.针对传统Qo S推荐方法存在的新用户与新项目冷启动问题,基于User-based与Item-based CF对缺少的Qo S属性偏好值进行预测和推荐;c.针对移动网络环境下服务Qo S属性值海量数据、分布不均等带来的混合推荐权值难以确定问题,通过MapReduce化的蚁群神经网络权值训练来进行CF混合推荐。[结果/结论]实验证明,方法有效融合了移动用户与服务在Qo S位置的感知属性,提高了推荐算法的预测精度,User-based与Item-based的移动服务Qo S属性偏好值预测有效缓解了推荐系统的冷启动问题,MapReduce化的蚁群神经网络权值训练方法也显著减少了算法的全局计算时间,明显改进了推荐系统的运行效率。 展开更多

关键词 云环境 情境感知 QOS 协同过滤混合推荐 冷启动 蚁群神经网络

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改进蚁群算法与BP网络融合预测铅酸蓄电池SOC 被引量：5

9

作者 薛萍 宋岩亮 《哈尔滨理工大学学报》 CAS 北大核心 2016年第6期95-99,共5页

人工神经网络通过模拟人脑神经网络的方式记忆、处理信息,具有很高的智能性,近些年来,被广泛应用在太阳能用铅酸蓄电池剩余电量预测的研究中,但是,收敛速度慢、对初值敏感以及较易陷于局部极小值等是单一神经网络算法难以解决的缺点.针... 人工神经网络通过模拟人脑神经网络的方式记忆、处理信息,具有很高的智能性,近些年来,被广泛应用在太阳能用铅酸蓄电池剩余电量预测的研究中,但是,收敛速度慢、对初值敏感以及较易陷于局部极小值等是单一神经网络算法难以解决的缺点.针对该问题,将蚁群算法进行改进并与BP神经网络相融合,先采用改进的蚁群算法将BP神经网络的权值参数进行全局训练,然后,采用BP神经网络算法进一步进行局部学习,从而获得最优的BP神经网络权值.最后,通过MATLAB仿真和实验验证了本课题所采用的改进蚁群与BP网络融合算法能明显改善BP网络的收敛速度以及预测精度,能准确地预测出太阳能蓄电池SOC. 展开更多

关键词 太阳能铅酸蓄电池SOC 改进蚁群算法 蚁群与BP网络融合

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基于蚁群神经网络的LED灯管寿命预测 被引量：4

10

作者 刘春军 肖承地 刘卫东 《半导体光电》 CAS 北大核心 2016年第5期649-655,共7页

针对高可靠性、长寿命复杂产品的可靠性评估过程,在加速寿命退化试验数据的基础上,提出了一种基于试验数据驱动的自适应智能方法,并对某型LED灯管的寿命与可靠性进行预测分析。首先,通过指数模型拟合性能退化曲线,推算出各组应力条件下... 针对高可靠性、长寿命复杂产品的可靠性评估过程,在加速寿命退化试验数据的基础上,提出了一种基于试验数据驱动的自适应智能方法,并对某型LED灯管的寿命与可靠性进行预测分析。首先,通过指数模型拟合性能退化曲线,推算出各组应力条件下的伪失效寿命值;再将蚁群算法结合BP神经网络等智能算法应用于寿命预测模型的建立,根据试验证明寿命服从对数正态分布,且检验寿命必须满足置信度区间范围内;最后,预测出正常应力条件下LED灯管的工作寿命。结果表明,基于蚁群神经网络预测LED灯管寿命的方法,预测误差较小,收敛速度快,能够满足工程要求。 展开更多

关键词 LED灯管 蚁群算法 BP神经网络 蚁群神经网络 加速模型

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蚁群算法在永磁同步电机起动过程中的应用 被引量：4

11

作者 毛亮亮 王旭东 《电力电子技术》 CSCD 北大核心 2015年第11期74-76,80,共4页

永磁同步电机(PMSM)在起动过程中具有非线性、时变的特点,其多变量、强耦合的特点使得采用PID控制器很难满足系统非线性及参数摄动要求。在传统神经网络算法整定PID控制结构复杂,训练速度慢等原因基础上,提出了采用蚁群神经网络(ACANN)... 永磁同步电机(PMSM)在起动过程中具有非线性、时变的特点,其多变量、强耦合的特点使得采用PID控制器很难满足系统非线性及参数摄动要求。在传统神经网络算法整定PID控制结构复杂,训练速度慢等原因基础上,提出了采用蚁群神经网络(ACANN)算法整定PID控制,用蚁群算法来学习多层前馈(BP)神经网络的权系,并建立基于该算法的网络训练模型,使其同时具有蚁群算法的快速全局收敛和神经网络的广泛映射能力等优点。仿真和实验结果证明该方法可以补偿系统因非线性和外界扰动等对控制性能的不利影响,达到电机平稳快速起动的目的。 展开更多

关键词 永磁同步电机 起动过程 蚁群神经网络

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多传感器信息融合在电机故障诊断中的应用 被引量：3

12

作者 程加堂 周燕洁 段志梅 《噪声与振动控制》 CSCD 2012年第5期164-167,共4页

为了提高电机故障诊断的准确性,引入一种多传感器信息融合的诊断方法。将多个传感器所采集的转子振动频谱信号处理后,利用蚁群神经网络进行故障局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确... 为了提高电机故障诊断的准确性,引入一种多传感器信息融合的诊断方法。将多个传感器所采集的转子振动频谱信号处理后,利用蚁群神经网络进行故障局部诊断,以获得彼此独立的证据,再由证据理论对各证据进行融合,最终实现对电机故障的准确诊断。实验结果表明,该方法有效提高诊断的可信度,减少电机故障分类识别的不确定性。 展开更多

关键词 振动与波 信息融合 电机 故障诊断 证据理论 蚁群神经网络

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交通工程项目虚拟集成投资估算决策技术 被引量：2

13

作者 段晓晨 吕晨茜 高春会 《公路》 北大核心 2015年第10期166-174,共9页

在深入分析国内外交通工程项目投资决策经验和方法的基础上,以全生命周期显著性造价理论和已完类似工程为基础,将国际国内先进的虚拟现实技术和非线性估测技术等方法集成融合应用于交通工程项目虚拟集成投资估算决策中,建立了科学先进... 在深入分析国内外交通工程项目投资决策经验和方法的基础上,以全生命周期显著性造价理论和已完类似工程为基础,将国际国内先进的虚拟现实技术和非线性估测技术等方法集成融合应用于交通工程项目虚拟集成投资估算决策中,建立了科学先进的交通工程项目虚拟集成投资估算决策模型,以巴中市公路基础设施建设项目为案例进行了验证分析。本论文对于提升交通工程项目投资决策效率和准确度,实现投资决策从线性、二维、"看不见的决策"到非线性、三维、"看得见的决策"的理论和实践的提升,具有重要的理论研究和实际应用价值。 展开更多

关键词 投资估算 全生命周期造价 模糊聚类 粗糙神经网络 蚁群神经网络 粒子群径向基神经网络 虚拟技术

原文传递

蚁群神经网络算法在超声检测混凝土缺陷中的应用 被引量：2

14

作者 郑伟花 王宗华 《无损检测》 2013年第5期4-7,共4页

为了克服BP算法的缺陷与超声检测混凝土材料缺陷时收敛慢、精度低等问题,采用了蚁群优化算法与BP神经网络融合的方法,建立了蚁群神经网络的数学模型,实现了蚁群神经网络的训练,并通过实例验证了该方法的有效性。由试验得知蚁群神经网络... 为了克服BP算法的缺陷与超声检测混凝土材料缺陷时收敛慢、精度低等问题,采用了蚁群优化算法与BP神经网络融合的方法,建立了蚁群神经网络的数学模型,实现了蚁群神经网络的训练,并通过实例验证了该方法的有效性。由试验得知蚁群神经网络识别混凝土缺陷时,对位置的识别比对尺寸更有效。 展开更多

关键词 蚁群神经网络 混凝土结构 超声检测

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一种新型诊断技术在电机故障诊断中的应用 被引量：2

15

作者 何银光 《机电信息》 2014年第24期92-93,共2页

电机故障诊断过程中,根据实际应用环境引入多传感器信息融合诊断方法是提高诊断有效性的主要途径。通过对多传感器所提供的信号的处理,以蚁群神经算法为基础来辅助诊断故障,能够为相关操作人员提供相对独立的证据,然后在证据理论的指导... 电机故障诊断过程中,根据实际应用环境引入多传感器信息融合诊断方法是提高诊断有效性的主要途径。通过对多传感器所提供的信号的处理,以蚁群神经算法为基础来辅助诊断故障,能够为相关操作人员提供相对独立的证据,然后在证据理论的指导下对所获得的各个证据进行融合,能够有效判断电机故障。大量实践证明,此方法在实际应用过程中能够有效提升故障识别的有效性和准确性。 展开更多

关键词 电机故障诊断 应用 蚁群神经网络

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小波分析与蚁群神经网络5′-硝基水杨基荧光酮分光光度法同时测定钨钼锑 被引量：1

16

作者 赵红霞 《冶金分析》 CAS CSCD 北大核心 2010年第5期19-23,共5页

提出了钨、钼、锑—5′-硝基水杨基荧光酮—CTMAB的新显色体系,并用于钨、钼、锑三组分光度分析。为解析钨、钼和锑的重叠光谱,提高多组分同时测定的准确度,将蚁群神经网络(ACAN)与小波分析相结合,建立一种利用小波变换提取重叠光谱信息... 提出了钨、钼、锑—5′-硝基水杨基荧光酮—CTMAB的新显色体系,并用于钨、钼、锑三组分光度分析。为解析钨、钼和锑的重叠光谱,提高多组分同时测定的准确度,将蚁群神经网络(ACAN)与小波分析相结合,建立一种利用小波变换提取重叠光谱信息,再用蚁群神经网络解析的方法,此方法应用于合金钢标准样品中钨、钼、锑多组分同时测定,测定值与认定值相符,相对误差分别为0.14%、0.13%、0.013%。 展开更多

关键词 分光光度法 多组分 蚁群神经网络 小波变换

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基于ACO-BP NN的飞机零件橡皮囊成形起皱预测（英文） 被引量：1

17

作者 张凌云 刘国庆 +1 位作者 朴小东 范作鹏 《机床与液压》 北大核心 2018年第24期48-55,共8页

利用ABAQUS/Explicit有限元分析软件对2A12-O态铝合金橡皮囊成形凸曲线弯边零件起皱现象进行分析,借助正交试验工具,进行了橡皮囊成形数值模拟试验。通过分析材料性能参数和工艺参数对凸弯边橡皮囊成形零件的影响,获取了影响凸曲线弯边... 利用ABAQUS/Explicit有限元分析软件对2A12-O态铝合金橡皮囊成形凸曲线弯边零件起皱现象进行分析,借助正交试验工具,进行了橡皮囊成形数值模拟试验。通过分析材料性能参数和工艺参数对凸弯边橡皮囊成形零件的影响,获取了影响凸曲线弯边零件起皱的主效应参数,并在此试验基础上建立了基于蚁群神经网络的起皱预测模型。在利用大量试验数据对其训练之后,使用该模型预测橡皮囊成形零件的起皱情况,同时对2A12-O态铝合金板材橡皮囊成形凸弯边零件进行工艺试验验证,结果表明:该模型能够在研究新零件成形过程中快速获得最佳成形参数,并且可以提高效率的工业,且预测误差控制在5%以内,且满足工业应用标准。 展开更多

关键词 2A12铝合金 正交试验 蚁群神经网络 橡皮成形 起皱预测

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基于蚁群神经网络的泄漏特征融合算法研究 被引量：1

18

作者 于秀丽 王旭坪 《现代管理科学》 2019年第8期78-80,共3页

文章采用蚁群算法对神经网络的参数加以优化,提出了一种基于蚁群神经网络的特征参数融合模型。从理论分析的角度给出了优化的蚁群神经网络所体现的优势和特点,识别化工园区泄漏隐患,有效提高化工装置管道的泄漏识别的预测精度,为园区科... 文章采用蚁群算法对神经网络的参数加以优化,提出了一种基于蚁群神经网络的特征参数融合模型。从理论分析的角度给出了优化的蚁群神经网络所体现的优势和特点,识别化工园区泄漏隐患,有效提高化工装置管道的泄漏识别的预测精度,为园区科学管理提供技术支撑。 展开更多

关键词 蚁群神经网络 泄漏特征 融合算法

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基于信息融合技术的汽轮机转子故障诊断 被引量：1

19

作者 熊伟 程加堂 艾莉 《热力发电》 CAS 北大核心 2012年第8期62-64,共3页

选取蚁群神经网络作为汽轮机转子故障诊断的初级模块,采用证据理论混合算法的故障诊断方法,对汽轮机转子的局部故障进行诊断,并将诊断结果作为证据体利用证据理论将各证据体进行合成,计算它们的基本可信任分配函数,从而判定故障及其类... 选取蚁群神经网络作为汽轮机转子故障诊断的初级模块,采用证据理论混合算法的故障诊断方法,对汽轮机转子的局部故障进行诊断,并将诊断结果作为证据体利用证据理论将各证据体进行合成,计算它们的基本可信任分配函数,从而判定故障及其类型。以汽轮机转子x、y方向的不平衡故障为例进行诊断,结果表明该方法可有效提高诊断的可信度,减少诊断的不确定性。 展开更多

关键词 汽轮机转子 信息融合 证据理论 蚁群神经网络 故障诊断 不平衡

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波纹管内部脱浆状态的超声检测方法

20

作者 朱耀东 韩庆邦 +1 位作者 林泽宙 尹琳丽 《声学技术》 CSCD 北大核心 2021年第2期210-215,共6页

为了检测波纹管内部不同脱浆状态的缺陷问题,提出了一种采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与蚁群神经网络相结合的超声检测方法。将检测到的回波信号进行变分模态分解,将分解后信号的多尺度样本熵作为特征参数,输... 为了检测波纹管内部不同脱浆状态的缺陷问题,提出了一种采用变分模态分解(Variational Mode Decomposition,VMD)与蚁群神经网络相结合的超声检测方法。将检测到的回波信号进行变分模态分解,将分解后信号的多尺度样本熵作为特征参数,输入到蚁群神经网络中进行检测。实验结果表明利用VMD分解方法与蚁群神经网络相结合可以对波纹管内部横向缺陷进行有效判断。 展开更多

关键词 变分模态分解(VMD) 多尺度样本熵 蚁群神经网络

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