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自适应确定DBSCAN算法参数的算法研究 被引量:104
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作者 李文杰 闫世强 +2 位作者 蒋莹 张松芝 王成良 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第5期1-7,148,共8页
传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的... 传统DBSCAN算法需要人为确定Eps和MinPts参数,参数的选择直接决定了聚类结果的合理性,因此提出一种新的自适应确定DBSCAN算法参数算法,该算法基于参数寻优策略,通过利用数据集自身分布特性生成候选Eps和MinPts参数,自动寻找聚类结果的簇数变化稳定区间,并将该区间中密度阈值最少时所对应的Eps和MinPts参数作为最优参数。实验结果表明,该算法能够实现聚类过程的全自动化并且能够选择合理的Eps和MinPts参数,得到了高准确度聚类结果。 展开更多
关键词 DBSCAN算法 自适应 参数寻优 K-平均最近邻法
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改进的自适应参数DBSCAN聚类算法 被引量:37
2
作者 王光 林国宇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第14期45-51,共7页
针对传统DBSCAN算法需要人工输入Eps和MinPts参数,且参数选择不合理导致聚类准确率低的问题,提出了一种改进的自适应参数密度聚类算法。采用核密度估计确定Eps和MinPts参数的合理区间,通过分析数据局部密度特点确定簇数,根据合理区间内... 针对传统DBSCAN算法需要人工输入Eps和MinPts参数,且参数选择不合理导致聚类准确率低的问题,提出了一种改进的自适应参数密度聚类算法。采用核密度估计确定Eps和MinPts参数的合理区间,通过分析数据局部密度特点确定簇数,根据合理区间内的参数值进行聚类,计算满足簇数条件时的轮廓系数,最大轮廓系数对应的参数即为最优参数。在4种经典数据集上进行对比实验,结果表明,该算法能够自动选择最优的Eps和MinPts参数,准确率平均提高6.1%。 展开更多
关键词 密度聚类 DBSCAN算法 自适应 核密度估计 参数寻优
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采用知识的粒子群算法的多频微弱信号自适应随机共振检测方法 被引量:24
3
作者 焦尚彬 李鹏华 +1 位作者 张青 黄伟超 《机械工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第12期1-10,共10页
调参随机共振系统结构参数的选择对该检测方法的性能优劣起着决定性的作用。针对工程应用中对多频微弱信号实时检测的要求,提出以平均输出信噪比为适应度函数,将随机共振系统产生最佳共振效应时势垒与噪声强度大致相等这一特性作为知识... 调参随机共振系统结构参数的选择对该检测方法的性能优劣起着决定性的作用。针对工程应用中对多频微弱信号实时检测的要求,提出以平均输出信噪比为适应度函数,将随机共振系统产生最佳共振效应时势垒与噪声强度大致相等这一特性作为知识,采用基于知识的粒子群算法来并行优化随机共振系统结构参数。与标准粒子群算法相比,该算法能以更快的速度得到最佳的系统结构参数,自适应地实现非线性系统、输入信号和噪声之间的最佳匹配,削弱多频含噪信号中的噪声,提高信号的输出信噪比。仿真试验和水轮机振动信号提取的工程应用均表明,该方法参数寻优效率高,简单易行,在采样点数较少的条件下能最优地检测出淹没在强噪声中的多频微弱信号,可以实现早期故障特征信号的提取。 展开更多
关键词 多频微弱信号 自适应随机共振 知识的粒子群算法 多参数优化
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基于粒子群优化的一类模糊控制器设计 被引量:16
4
作者 郝万君 强文义 +1 位作者 柴庆宣 胡林献 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2007年第5期585-588,共4页
针对一般模糊控制器存在稳态性能与动态性能之间的矛盾,提出一种参数自整定模糊控制器.该控制器结构简单,算法简便,具有良好的动态特性,能有效消除静态偏差,且有一定的鲁棒性.为避免模糊控制器设计中参数调试的复杂性,获得最佳的控制性... 针对一般模糊控制器存在稳态性能与动态性能之间的矛盾,提出一种参数自整定模糊控制器.该控制器结构简单,算法简便,具有良好的动态特性,能有效消除静态偏差,且有一定的鲁棒性.为避免模糊控制器设计中参数调试的复杂性,获得最佳的控制性能,应用改进的自适应粒子群优化算法对模糊控制器参数进行优化设计.通过典型的被控对象的仿真研究,验证了所提出算法的有效性和适应性以及所设计控制器的优越性. 展开更多
关键词 模糊控制 自适应控制 参数优化 粒子群优化算法
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基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法研究 被引量:22
5
作者 李一博 张博林 +1 位作者 刘自鑫 张震宇 《物理学报》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2014年第16期36-43,共8页
为提升随机共振理论在微弱信号检测领域中的实用性,以随机共振系统参数为研究对象,提出了基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法.首先将自适应随机共振问题转化为多参数并行寻优问题,然后分别在Langevin系统和Duffing振子系统下进行... 为提升随机共振理论在微弱信号检测领域中的实用性,以随机共振系统参数为研究对象,提出了基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法.首先将自适应随机共振问题转化为多参数并行寻优问题,然后分别在Langevin系统和Duffing振子系统下进行仿真实验.在Langevin系统中,将量子粒子群算法和描点法进行了寻优结果对比;在Duffing振子系统中,Duffing振子系统的寻优结果则直接与Langevin系统的寻优结果进行了对比.实验结果表明:在寻优结果和寻优效率上,基于量子粒子群算法的自适应随机共振方法要明显高于描点法;在相同条件下,Duffing振子系统的寻优结果要优于Langevin系统的寻优结果;在两种系统下,输入信号信噪比越低就越能体现出量子粒子群算法的优越性.最后还对随机共振系统参数的寻优结果进行了规律性总结. 展开更多
关键词 自适应随机共振 量子粒子群算法 多参数寻优
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基于自适应粒子群参数优化的最小二乘支持向量机用电量预测模型 被引量:18
6
作者 徐龙秀 辛超山 +3 位作者 牛东晓 安琪 袁程浩 肖瑶 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第6期136-141,共6页
为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性... 为应对当前复杂非线性的宏观经济形势与电力消耗情况,提出了一种自适应粒子群算法改进的最小二乘支持向量机负荷预测模型。根据粒子群中粒子的成熟程度对其进行分类,对不同类别的粒子分别采取不同的位置更新方式,可以保持粒子种群多样性,避免造成局部最优。利用自适应粒子群算法优化最小二乘支持向量机的模型参数,经过实证分析能够一定程度提高模型的预测精度,可以为中长期负荷预测工作提供一些参考。 展开更多
关键词 粒子群算法 自适应优化 最小二乘支持向量机 参数优化 用电量预测
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基于自适应遗传算法的B样条曲线拟合的参数优化 被引量:16
7
作者 孙越泓 魏建香 夏德深 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2010年第7期1878-1882,共5页
在B样条曲线的最小二乘拟合平面有序数据问题中,经常采用遗传算法进行优化。但随机选取初始种群的遗传算法,容易使得结果陷入局部最优。要达到较高的拟合精度,则需要增加更多的控制顶点。为克服这一缺点,提出了一种自适应的遗传算法对B... 在B样条曲线的最小二乘拟合平面有序数据问题中,经常采用遗传算法进行优化。但随机选取初始种群的遗传算法,容易使得结果陷入局部最优。要达到较高的拟合精度,则需要增加更多的控制顶点。为克服这一缺点,提出了一种自适应的遗传算法对B样条曲线的参数优化。用平均有序数据参数法,将数据参数和节点建立关联,极大提高初始种群的平均适应度;通过优化遗传策略,加快种群进化。实验表明,该算法能用最少的控制顶点和进化代数进行B样条曲线的拟合,得到的拟合曲线逼近效果更好。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 B样条曲线 最小二乘拟合 参数优化
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基于人工鱼群算法的轴承故障随机共振自适应检测方法 被引量:15
8
作者 朱维娜 林敏 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2014年第6期143-147,共5页
针对传统的自适应随机共振以单个参数为优化对象忽略参数间交互作用的不足及采用遗传算法优化参数在种群数量增加时算法收敛速度明显减缓的缺陷,提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法。该方法利用人工鱼群算法对初值、参数设定... 针对传统的自适应随机共振以单个参数为优化对象忽略参数间交互作用的不足及采用遗传算法优化参数在种群数量增加时算法收敛速度明显减缓的缺陷,提出基于人工鱼群算法的自适应随机共振新方法。该方法利用人工鱼群算法对初值、参数设定容许范围较大、具备并行处理能力及人工鱼个体数目增加时鱼群算法收敛速度能提高的特性,自适应实现与输入信号最佳匹配的随机共振系统。仿真数据与轴承滚动体故障数据分析表明,基于该算法的自适应随机共振方法可有效实现微弱特征检测与早期故障诊断。 展开更多
关键词 自适应随机共振 人工鱼群算法 参数优化 轴承故障诊断
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基于改进粒子群算法的孪生支持向量机 被引量:10
9
作者 顾吉峰 王蓓 《计算机工程与设计》 北大核心 2020年第11期3078-3082,共5页
为解决粒子群搜索算法局部最优解和收敛效率低的问题,提出一种改进型的粒子群搜索算法(IPSO)。为速度惯性权重引入自适应增益反馈率,提高收敛速度;引入渐变随机扰动,利用局部不确定性,跳出局部最小;利用IPSO对TWSVM的参数实现寻优。4种... 为解决粒子群搜索算法局部最优解和收敛效率低的问题,提出一种改进型的粒子群搜索算法(IPSO)。为速度惯性权重引入自适应增益反馈率,提高收敛速度;引入渐变随机扰动,利用局部不确定性,跳出局部最小;利用IPSO对TWSVM的参数实现寻优。4种基准函数对IPSO的搜索性能的分析结果表明,IPSO有着更好的搜索能力和收敛速度,IPSO-TWSVM在不同数据集分类中的收敛速度和分类准确率上均优于其它算法。 展开更多
关键词 粒子群搜索算法 适应值增益 渐变扰动 孪生支持向量机 参数寻优
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采用自适应基因粒子群算法优化隐马尔科夫模型的方法及应用 被引量:9
10
作者 张西宁 雷威 +1 位作者 杨雨薇 张雯雯 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2018年第8期1-8,共8页
针对隐马尔科夫模型参数学习算法易收敛于局部极值的问题,提出了一种自适应基因粒子群算法,并将该方法应用于隐马尔科夫模型的训练,实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。在基因粒子群算法的原理以及操作流程的基础上,采用了自适应的参... 针对隐马尔科夫模型参数学习算法易收敛于局部极值的问题,提出了一种自适应基因粒子群算法,并将该方法应用于隐马尔科夫模型的训练,实现对隐马尔科夫模型初始参数的优化。在基因粒子群算法的原理以及操作流程的基础上,采用了自适应的参数调整方法,提高了基因粒子群算法的优化性能。分析了所提方法的全局、局部搜索能力以及收敛速度,开展了不同状态滚动轴承的故障诊断实验和测试,并与基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法进行对比。实验结果表明,所提方法对正常、内圈故障、外圈故障以及滚动体故障轴承的诊断准确率均能达到100%,相比于基于粒子群算法优化隐马尔科夫模型初始参数的方法,最高将分类正确率提高了28.57%、分类离散度提高了268.58%,证明了方法的有效性和准确性。 展开更多
关键词 基因粒子群算法 自适应方法 参数优化 隐马尔科夫模型 轴承故障诊断
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基于相关分析和自适应遗传算法的盐渍化建模变量和参数优选 被引量:8
11
作者 徐红涛 陈春波 +4 位作者 郑宏伟 罗格平 杨辽 王伟胜 吴世新 《地球信息科学学报》 CSCD 北大核心 2020年第7期1497-1509,共13页
机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向... 机器学习结合遥感等其他数据反演土壤盐分含量(Soil Salt Content,SSC)较少关注对模型精度影响较大的建模特征变量和模型参数的优选。本文基于自适应遗传算法(Adaptive Genetic Algorithm,AGA)同步优选建模特征变量和模型参数的支持向量回归(Support Vector Regression,SVR)算法反演三工河流域2016年SSC,并分析其在不同土地利用类型的分布特征。建模特征变量和模型参数的同步优选及实验设计如下:首先基于Landsat 8 OLI和SRTM高程数据提取7类共40个盐渍化相关因子,经相关分析初步筛选出候选特征变量,分别代入AGA、遗传算法(Genetic Algorithm,GA)和格网搜索算法(Grid Search,GS)同步优选SVR的建模特征变量和模型参数,并建立盐渍化监测模型(AGA-SVR、GA-SVR、GS-SVR)。结果表明:①AGA-SVR精度最优,GA-SVR次之,GS-SVR最差,相较于GS-SVR,AGA-SVR的R2/RMSE提高了44.65%;②三工河流域非、轻度、中度、重度盐渍地和盐土的面积占比分别为42.83%、11.02%、15.88%、9.22%、21.05%;③草地和未利用地主要以非盐渍地和盐土为主,耕地和林地中非盐渍地分布比例均为最大;不同土地利用类型的SSC均值和标准差均呈现未利用地>草地>耕地>林地的规律。本研究的建模特征变量和模型参数的优选方法可在一定程度上提高盐渍化监测的精度。 展开更多
关键词 盐渍化 遗传算法 机器学习 特征优选 参数优化 土壤盐分含量 土地利用 相关分析
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基于遗传算法的PID控制参数研究分析 被引量:8
12
作者 刘亚洲 齐言强 张志毅 《新技术新工艺》 2018年第3期18-21,共4页
针对PID控制参数整定这一自动控制领域研究的难点问题,提出了一种基于遗传算法的PID控制参数优化方案,并详细给出了PID控制参数优化算法的实现步骤。为提高算法效率与控制器性能,分别对算法中的交叉环节与变异环节做自适应处理,并进行... 针对PID控制参数整定这一自动控制领域研究的难点问题,提出了一种基于遗传算法的PID控制参数优化方案,并详细给出了PID控制参数优化算法的实现步骤。为提高算法效率与控制器性能,分别对算法中的交叉环节与变异环节做自适应处理,并进行仿真实验。结果表明,提出的基于遗传算法的PID参数优化方案在最优解的质量与执行效率方面都具有较好的控制效果。 展开更多
关键词 PID控制 遗传算法 自适应处理 参数优化
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基于改进蚁群算法的电力设备自适应调度方法研究 被引量:6
13
作者 刘胜强 杜家兵 《电子设计工程》 2022年第16期148-151,155,共5页
传统电力设备自适应调度方法忽略了对调度状态的择优,导致电力设备的调度无法达到最优,且结果输出稳定性较差。为解决该问题,提出基于改进蚁群算法的电力设备自适应调度方法。构建电力设备自适应调度的小信号检测识别模型,结合功率参数... 传统电力设备自适应调度方法忽略了对调度状态的择优,导致电力设备的调度无法达到最优,且结果输出稳定性较差。为解决该问题,提出基于改进蚁群算法的电力设备自适应调度方法。构建电力设备自适应调度的小信号检测识别模型,结合功率参数同步融合控制方法分析各模块输入输出量之间的关系特征。采用电力设备输电和发电侧的主体特征参数融合方法,获取需求响应控制终端类型分布,结合参与需求响应调控起止时间分布,构建可调负荷总量均衡控制模型,融合电力设备的惯性参数。结合改进蚁群算法对电力设备自适应调度状态参数寻优,实现电力设备的优化调度。仿真实验结果表明,采用该方法进行电力设备自适应调度的输出稳定性较好,参数适应能力较强,提高了电力设备的状态参数识别能力。 展开更多
关键词 改进蚁群算法 电力设备 自适应调度 主体特征参数融合 参数寻优
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多策略改进的被囊群算法在入侵检测中的应用
14
作者 汪杰 汪祖民 《计算机工程与设计》 北大核心 2024年第3期684-690,共7页
针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策... 针对被囊群优化算法应用于网络入侵检测系统存在算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解的缺陷,提出一种适用于XGBoost的参数寻优以及特征选择的改进被囊群优化算法。应用Tent混沌映射和自适应步长两种策略加快算法的收敛,融合莱维飞行策略增强个体的路径扰动帮助算法更好跳出局部最优解。仿真结果表明,改进后优化算法收敛速度更快,更加稳定,寻优精度更高,在XGBoost上的应用相较于其它机器学习算法,取得了更好的检测结果,有效提高了网络入侵检测的性能。 展开更多
关键词 被囊群算法 混沌映射 自适应步长 莱维飞行 参数寻优 机器学习 入侵检测
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基于变参数阻抗控制的机器人恒力打磨研究
15
作者 郑帅 国凯 孙杰 《制造技术与机床》 北大核心 2024年第3期9-15,共7页
面向机器人恒力打磨需求,文章设计了阻抗参数在线调整与离线优化的自适应阻抗控制算法,实现了打磨力控制。自适应阻抗控制算法将刚度参数作为时变参数,根据打磨接触力实时在线调整,以消除打磨过程中的稳态误差。针对阻尼参数和惯性参数... 面向机器人恒力打磨需求,文章设计了阻抗参数在线调整与离线优化的自适应阻抗控制算法,实现了打磨力控制。自适应阻抗控制算法将刚度参数作为时变参数,根据打磨接触力实时在线调整,以消除打磨过程中的稳态误差。针对阻尼参数和惯性参数难以整定的问题,以降低系统超调量和调整时间作为优化目标,采用改进粒子群算法进行阻抗参数离线优化。进行了机器人恒力打磨仿真,仿真结果表明,该方法可以综合改善机器人的恒力控制性能。开展了机器人恒力打磨实验,实验结果表明,该方法可以有效地提高机器人打磨表面质量。 展开更多
关键词 机器人打磨 恒力打磨 改进粒子群算法 自适应阻抗控制 参数优化
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工业相机过曝光自适应优化控制算法 被引量:2
16
作者 吴文麟 廖晓波 +2 位作者 李俊忠 周军 庄健 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第2期226-233,共8页
针对工业相机在亮度突变的过曝光条件下无法实时清晰观测目标的问题,提出了一种改进的工业相机过曝光自适应控制方法。首先计算预设区域图像的加权平均灰度值,然后计算曝光值,接着在此基础上,设计一种基于改进“S”曲线的参数控制优化方... 针对工业相机在亮度突变的过曝光条件下无法实时清晰观测目标的问题,提出了一种改进的工业相机过曝光自适应控制方法。首先计算预设区域图像的加权平均灰度值,然后计算曝光值,接着在此基础上,设计一种基于改进“S”曲线的参数控制优化方法,优化调整内部参数,最终使得相机图像处于预设的最优清晰化水平。实验证明:算法完成一次全过程调节耗时0.08 s。在同等条件下与相机硬件自动曝光算法和基于图像直方图特征的自适应曝光算法比较,所提算法的图像Laplacian平均标准差分别提高54.3%和20.6%。因此,该算法的提出能够有效增强相机在亮度突变条件下的自适应性,具有较好的应用价值。 展开更多
关键词 计算机视觉 自适应曝光 参数优化
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直流电能表计量信号自适应降噪方法
17
作者 钟立华 潘峰 +2 位作者 杨雨瑶 李金莉 祁舒喆 《电测与仪表》 北大核心 2024年第6期181-187,共7页
直流用电负荷包含DC/DC变换器等电力电子器件,非线性特性显著,导致直流输出端电压、电流信号存在大量纹波,需通过滤波降噪处理提升直流电能计量的准确性。针对现有的滤波降噪方法参数设置缺乏优化、滤波降噪效果尚待提升问题,提出了基... 直流用电负荷包含DC/DC变换器等电力电子器件,非线性特性显著,导致直流输出端电压、电流信号存在大量纹波,需通过滤波降噪处理提升直流电能计量的准确性。针对现有的滤波降噪方法参数设置缺乏优化、滤波降噪效果尚待提升问题,提出了基于自适应变分模态分解与小波阈值去噪相结合的直流电能表计量信号降噪方法。建立输出端直流电压、电流信号变分模态分解的参数最优化模型,并联合互信息分析,实现原始信号的有效模态分量与噪声模态分量的自适应区分。在此基础上,建立以信噪比、均方根误差、平滑度、相关系数复合评价指标最优的小波阈值去噪参数最优化模型,实现噪声模态分量的最优滤波降噪。通过实测数据计算分析,验证所提方法的有效性。 展开更多
关键词 直流电能计量 自适应降噪 变分模态分解 小波阈值去噪 参数优化
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基于自适应遗传算法的循环工况整车参数优化 被引量:6
18
作者 吴素珍 刘成照 +1 位作者 梁晓闯 段紫文 《机械强度》 CAS CSCD 北大核心 2020年第4期849-855,共7页
针对传统遗传算法空间搜索速度慢,交叉和变异率选定依赖经验且无法得到真实最优解的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法。以机械式传动系统为例,建立了循环工况的整车传动系统参数化优化模型,并把优化前传统遗传算法、自适应遗传算法... 针对传统遗传算法空间搜索速度慢,交叉和变异率选定依赖经验且无法得到真实最优解的缺点,提出了一种改进的自适应遗传算法。以机械式传动系统为例,建立了循环工况的整车传动系统参数化优化模型,并把优化前传统遗传算法、自适应遗传算法和改进自适应遗传算法进行对比分析。结果表明,改进自适应遗传算法搜索速度最快,优化结果最理想;与自适应遗传算法对比,改进的自适应遗传算法中的六循环工况油耗降低了0.18%,最高车速提高了0.8%,连续换挡加速时间降低了5.02%。这些结果表明,改进的自适应遗传算法结果可靠且有效。 展开更多
关键词 自适遗传算法 参数优化 循环工况 仿真
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基于改进和声搜索的自适应DBSCAN算法
19
作者 孟祥辉 魏照坤 +1 位作者 张笑菊 韩志凤 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第6期147-154,共8页
DBSCAN算法作为一种经典的聚类算法被广泛地应用于各领域,但由于其参数的自适应性较差,应用效果完全取决于参数的设置。基于此,提出了基于改进和声搜索的自适应DBSCAN算法,以提高DBSCAN算法的自适应性。算法采用K-平均最近邻算法优化初... DBSCAN算法作为一种经典的聚类算法被广泛地应用于各领域,但由于其参数的自适应性较差,应用效果完全取决于参数的设置。基于此,提出了基于改进和声搜索的自适应DBSCAN算法,以提高DBSCAN算法的自适应性。算法采用K-平均最近邻算法优化初始种群,从而改善初始种群质量,为后续的进化计算提供优质解;设计了基于双差分的更新算子,提升算法的搜索能力;采用两种更新策略结构避免算法过早收敛,提高和声搜索算法的寻优能力进而全面提升DBSCAN算法的自适应性。采用多种数据集并设计对比实验验证提出的算法。实验结果表明,提出的算法具有更佳的识别能力和自适应性。 展开更多
关键词 自适应DBSCAN 和声搜索 参数优化 更新算子
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基于自适应遗传算法的非线性PID控制器 被引量:4
20
作者 周颖 张磊 +1 位作者 裘之亮 邢庆国 《河北工业大学学报》 CAS 北大核心 2010年第1期47-50,55,共5页
生物发酵利用夹套进行加热和冷却,其温度控制精度非常重要.但这种以温度为被控对象往往存在严重的积分纯滞后现象,采用常规的控制算法难以达到所要求的控制品质.基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间的非线性关系,采用出一种非线性PI... 生物发酵利用夹套进行加热和冷却,其温度控制精度非常重要.但这种以温度为被控对象往往存在严重的积分纯滞后现象,采用常规的控制算法难以达到所要求的控制品质.基于PID控制器各增益参数与偏差信号之间的非线性关系,采用出一种非线性PID控制器.同时,针对经典遗传算法收敛速度慢,易陷入早熟,局部最优等缺点,提出一种自适应遗传算法,自适应遗传算法通过建立适应值差值函数来适时调整交叉、变异概率.这使算法具有自适应性,将其应用于非线性PID控制器参数寻优.仿真结果表明,基于此遗传算法寻优的非线性PID控制器可以有效的抑制大滞后系统的超调缺陷,具有较好的控制精度. 展开更多
关键词 自适应遗传算法 非线性PID控制器 大滞后系统 参数优化 温度控制
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