基于改进卷积神经网络的中药饮片图像识别

1

作者 李玥辰 赵晓 +1 位作者 王若男 杨晨 《科学技术与工程》 北大核心 2024年第9期3596-3604,共9页

为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强... 为解决AlexNet网络模型在中药饮片图像识别中存在的识别准确率和鲁棒性不够理想的问题,以常见的50种中药饮片为研究对象,对AlexNet网络模型进行改进优化。首先通过拍摄以及搜索引擎获取中药饮片图像,并对图像进行数据扩充以及细节增强预处理。其次对AlexNet网络模型进行优化改进,通过缩减原网络的卷积核个数和卷积核大小、使用全局平均池化(global average pooling,GAP)替代全连接层以减少网络参数;去除局部响应归一化(local response normalization,LRN)层、引入批量归一化(batch normalization,BN)层和使用Lion优化算法替代随机梯度下降(stochastic gradient descent,SGD)优化算法以提高网络训练速度;使用Mish激活函数替代ReLU激活函数和引入通道注意力机制SENet网络以提高模型的识别精度。实验结果表明,改进后的网络模型相比于AlexNet网络模型,平均识别率提高了6.1%,平均损失率下降了14.4%,网络参数由原来的60 M缩减至1 M,该结果表明在中药饮片数据集上,改进后的网络模型具有更高的识别率和更好的鲁棒性,可为中药饮片图像识别领域的进一步发展提供有力支持。 展开更多

关键词 AlexNet网络 中药饮片 全局平均池化 lion优化算法 Mish激活函数 SENet网络

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考虑风电不确定性的风电场参与调频市场投标策略 被引量：3

2

作者 杨锡运 刘雅欣 +2 位作者 马文兵 邢国通 高峰 《浙江大学学报（工学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第4期736-744,共9页

针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标(FRPI),提出调频性能指标的估值方法.分析... 针对风电大规模并网将增加电网调频需求的问题,提出考虑风电不确定性的风电机组同时参与能量市场与调频市场的日前投标方法.分析风电场在2种市场中的收益机制,在调频市场收益中考虑调频性能指标(FRPI),提出调频性能指标的估值方法.分析风电场参与2种市场的投标策略.利用核极限学习机(KELM)和核密度估计(KDE),建立风电功率概率预测模型KELM-PSO-KDE.基于功率概率密度的预测结果,以风电场收益最大为目标函数建立优化模型,利用蚁狮优化(ALO)算法求解该模型,得到风电场同时参与2种市场的日前最优投标功率.风电场真实数据的仿真表明,提出的风电场同时参与2种市场的投标策略,可以使风场侧获得更大收益,有助于缓解电网的调频压力,具有优越性和普适性. 展开更多

关键词 风电 能量市场 调频市场 风功率预测 投标策略 蚁狮优化算法 调频性能指标(FRPI)

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基于狮群优化算法的自适应图像去噪技术 被引量：1

3

作者 朱丙丽 程波 高晓琴 《计算机应用与软件》 北大核心 2021年第5期225-230,共6页

针对现有技术不能同时处理多种噪声的问题,提出一种基于狮群优化算法的自适应图像去噪技术。利用不同空间滤波器组合,在保留图像更多边缘纹理细节的同时,消除图像中的高斯、斑点和椒盐等多类噪声。为了提高线性滤波器组合的效率,采用狮... 针对现有技术不能同时处理多种噪声的问题,提出一种基于狮群优化算法的自适应图像去噪技术。利用不同空间滤波器组合,在保留图像更多边缘纹理细节的同时,消除图像中的高斯、斑点和椒盐等多类噪声。为了提高线性滤波器组合的效率,采用狮群优化算法在无人为干预的情况下寻找最佳滤波器组合,使得算法在最少的时间消耗内实现最优的图像噪声消除效果。实验结果表明,该算法在多个指标方面的性能表现明显优于其他算法。 展开更多

关键词 图像去噪 空间滤波器 狮群优化算法 自适应

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基于狮子优化和GSA混合的多目标任务调度算法

4

作者 施媛波 《电脑与信息技术》 2021年第4期1-3,41,共4页

针对现有云计算环境中调度算法资源利用率低,调度成本高的问题,提出了一种基于狮子优化和引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)混合的多目标任务调度算法,该算法使用成本、能耗、资源利用作为目标函数,将狮子搜索和引力搜索算法... 针对现有云计算环境中调度算法资源利用率低,调度成本高的问题,提出了一种基于狮子优化和引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)混合的多目标任务调度算法,该算法使用成本、能耗、资源利用作为目标函数,将狮子搜索和引力搜索算法进行有效地组合来执行智能过程调度,改善调度过程中的优化问题,避免陷入局部最优。实验结果表明,相对于其他调度算法,提出的多目标任务调度算法的性能具有明显的优势,解决了传统单目标资源调度算法存在的缺陷,最终优化方案可以获得最低成本、最低能耗和最高利润。 展开更多

关键词 任务调度 多目标函数 狮群优化算法 引力搜索算法 云计算

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融合莱维飞行与黄金正弦的蚁狮优化算法 被引量：17

5

作者 于建芳 刘升 +1 位作者 王俊杰 鲁晓艺 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2020年第8期2349-2353,共5页

针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞、收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将莱维飞行机制和黄金正弦算法融合到蚁狮优化算法中,提出了融合莱维飞行与黄金正弦的蚁狮优化算法(LGSALO)。该算法利用Lévy飞行的变异机制对寻优过程... 针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞、收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将莱维飞行机制和黄金正弦算法融合到蚁狮优化算法中,提出了融合莱维飞行与黄金正弦的蚁狮优化算法(LGSALO)。该算法利用Lévy飞行的变异机制对寻优过程中位置更新方式进行变异操作,可以改善种群多样性,使得算法跳出局部最优,提高全局寻优能力,并在一定程度上避免了算法的过早收敛;同时引入黄金正弦算法改进精英蚁狮的寻优方式,协调算法的全局探索与局部开发能力。实验仿真结果表明,该改进算法的寻优性能良好,开发能力强。 展开更多

关键词 蚁狮优化算法 黄金正弦 莱维飞行 函数优化

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基于柯西变异的蚁狮优化算法 被引量：16

6

作者 于建芳 刘升 +1 位作者 韩斐斐 肖子雅 《微电子学与计算机》 北大核心 2019年第6期45-49,54,共6页

针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞,收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将自适应t分布的柯西变异融入到蚁狮优化算法中,提出了基于柯西变异的蚁狮优化算法(CALO).该算法采用轮盘赌的方法挑选出精英蚁狮个体,改善蚁狮群体的适应性,... 针对蚁狮优化算法较易陷入局部最优停滞,收敛精度低以及收敛速度较慢等问题,将自适应t分布的柯西变异融入到蚁狮优化算法中,提出了基于柯西变异的蚁狮优化算法(CALO).该算法采用轮盘赌的方法挑选出精英蚁狮个体,改善蚁狮群体的适应性,提高种群的总体寻优效率;采用具有自适应的柯西变异算子使得蚁狮个体受局部极值点约束力下降,能够快速跳出局部最优,大大提高了全局搜索能力和收敛速度;通过9个单模态、多模态标准测试函数对CALO、ALO、FPA和BA四种算法进行函数测试对比,实验仿真结果表明该改进算法是切实可行的,具有更优的收敛速度和寻优精度. 展开更多

关键词 蚁狮优化算法 柯西变异算子 轮盘赌搜索方法 花授粉算法 蝙蝠算法

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优选策略的自适应蚁狮优化算法 被引量：16

7

作者 刘景森 霍宇 李煜 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2020年第2期121-132,共12页

针对基本蚁狮优化算法收敛速度较慢、易陷入局部极值、高维求解精度较低等缺点,提出具有自适应边界、优选轮盘赌和动态比例系数的改进蚁狮算法.在蚂蚁围绕蚁狮游走的过程中引入自适应边界机制,增加蚂蚁种群活跃性,防止算法陷入局部极值... 针对基本蚁狮优化算法收敛速度较慢、易陷入局部极值、高维求解精度较低等缺点,提出具有自适应边界、优选轮盘赌和动态比例系数的改进蚁狮算法.在蚂蚁围绕蚁狮游走的过程中引入自适应边界机制,增加蚂蚁种群活跃性,防止算法陷入局部极值.轮盘赌选择蚁狮过程中加入优选轮盘赌策略,在保持蚁狮个体多样性的同时加快算法收敛速度.在蚂蚁位置更新公式中加入动态比例系数,提高算法前期的探索能力和后期的开发能力.理论分析证明文中算法的时间复杂度与基本算法相同.针对16个不同特征标准测试函数,在多个维度上的优化仿真实验测试结果表明,文中算法具有较好的可行性,寻优精度和收敛速度均有明显提升,受维度变化影响很小,高维求解能力更强、更稳定. 展开更多

关键词 蚁狮优化算法(ALO) 自适应边界 优选轮盘赌 动态比例系数

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基于改进SVM的电力用户异常用电行为检测方法研究 被引量：13

8

作者 张丽娟 保富 《电测与仪表》 北大核心 2022年第12期163-168,共6页

针对现有异常用电行为检测方法提取特征单一、检测精度不高等问题,文章提出了一种将改进蚁狮优化算法和改进支持向量机相结合,用于检测电力用户异常用电行为。采用决策树优化支持向量机转换为多级分类器,通过改进蚁狮优化算法优化支持... 针对现有异常用电行为检测方法提取特征单一、检测精度不高等问题,文章提出了一种将改进蚁狮优化算法和改进支持向量机相结合,用于检测电力用户异常用电行为。采用决策树优化支持向量机转换为多级分类器,通过改进蚁狮优化算法优化支持向量机参数,提高训练速度。通过试验对多种异常用电行为进行分析,验证了所提方法的优越性。结果表明,与传统的异常数据检测方法相比,所述方法具有更高的检测精度和更低的训练时间。 展开更多

关键词 智能电网 电力用户 异常用电 蚁狮优化算法 支持向量机

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基于蚁狮算法的UKF车辆状态参数估计器 被引量：12

9

作者 张一西 马建 +2 位作者 赵轩 张凯 刘晓东 《中国公路学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2020年第5期165-177,共13页

为了准确获取分布式驱动电动汽车状态参数信息,满足车辆稳定性控制系统的需求,提出一种基于蚁狮算法的无迹卡尔曼滤波状态参数估计器。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)过程中噪声协方差矩阵的不确定性,采用蚁狮优化算法(ALO)对其进行寻优,并引... 为了准确获取分布式驱动电动汽车状态参数信息,满足车辆稳定性控制系统的需求,提出一种基于蚁狮算法的无迹卡尔曼滤波状态参数估计器。针对无迹卡尔曼滤波(UKF)过程中噪声协方差矩阵的不确定性,采用蚁狮优化算法(ALO)对其进行寻优,并引入奇异值分解(SVD)的方法来维持噪声协方差矩阵的正定性,此外,基于指数加权最小二乘法对车辆侧偏刚度进行辨识并将其作为状态参数估计器输入。基于MATLAB/Simulink和CarSim联合仿真平台,建立分布式驱动电动汽车参数估计模型,分别进行双移线工况和正弦迟滞工况仿真,并基于A&D5435快速原型开发平台进行双移线工况实车试验。仿真与试验结果表明:相比于SVDUKF算法估计结果,双移线仿真工况下,基于ALO-SVDUKF算法估计得到的质心侧偏角和横摆角速度的均方根误差分别降低了55.7%、30.7%,正弦迟滞仿真工况下,均方根误差分别降低了58.1%、85.1%,且在车辆处于极限失稳状态时仍能维持较好的估计效果;双移线试验工况下,横摆角速度的估计值与实际测量值之间的均方根误差仅为0.938 4 (°)·s-1;提出的基于ALO-SVDUKF算法的分布式驱动电动汽车状态参数估计器能够有效提高质心侧偏角和横摆角速度的估计精度,可为车辆稳定性控制提供精确的状态信息。 展开更多

关键词 汽车工程 参数估计 无迹卡尔曼滤波 分布式驱动电动汽车 蚁狮算法

原文传递

基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置 被引量：10

10

作者 蔡浩 施凯 +1 位作者 唐静 冯霏 《电测与仪表》 北大核心 2022年第11期88-95,共8页

分布式电源的合理规划能够降低配电网的功率损耗,针对可再生能源分布式电源规划配置问题,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置方法。所提方法建立了以最小化实际功率损耗和改善配电网电压分布与电压稳定性为... 分布式电源的合理规划能够降低配电网的功率损耗,针对可再生能源分布式电源规划配置问题,提出了一种基于改进蚁狮优化算法的可再生能源分布式电源优化配置方法。所提方法建立了以最小化实际功率损耗和改善配电网电压分布与电压稳定性为目标的多目标函数;利用改进蚁狮优化算法,通过模仿自然界中蚁狮的狩猎行为,统筹考虑损耗敏感系数和电压敏感系数,推导出不同类型的分布式电源单元的最佳总线位置和容量;以IEEE-33总线径向分布系统进行了仿真实验。实验结果表明,与其他算法相比,所提算法在降低功率损耗和电压分布方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。 展开更多

关键词 可再生能源 分布式电源 蚁狮优化算法

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基于蚁狮优化算法分数阶PI的PMSM矢量控制 被引量：9

11

作者 曾国辉 杜涛 +1 位作者 黄勃 刘瑾 《电力电子技术》 CSCD 北大核心 2021年第5期120-123,145,共5页

针对永磁同步电机(PMSM)双闭环矢量控制系统中传统工程经验比例积分(PI)参数整定易出现超调、振荡、鲁棒性不强等问题,提出采用分数阶PI(FOPI)控制器应用于系统的转速外环,并利用蚁狮优化(ALO)算法对FOPI控制器进行参数优化。该算法利... 针对永磁同步电机(PMSM)双闭环矢量控制系统中传统工程经验比例积分(PI)参数整定易出现超调、振荡、鲁棒性不强等问题,提出采用分数阶PI(FOPI)控制器应用于系统的转速外环,并利用蚁狮优化(ALO)算法对FOPI控制器进行参数优化。该算法利用自然界中蚁狮狩猎蚂蚁的过程,将待优化的参数看作蚁狮个体所处空间位置,并利用误差性能指标ITAE作为目标函数,搜索待求参数的全局最优解。为满足电机驱动控制的实时性要求,采用ALO算法离线整定待求参数。实验结果表明,ALO算法优化的转速外环FOPI控制器具有减小调节时间、提高响应速度和增强系统抗干扰能力的优势,证明了优化策略的可行性和有效性。 展开更多

关键词 永磁同步电机 蚁狮优化算法 矢量控制

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基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化 被引量：8

12

作者 边莉 何辉 +1 位作者 杨彦方 刘文静 《吉林大学学报（信息科学版）》 CAS 2019年第3期292-298,共7页

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID(Proportion Integration Differentiation)控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通... 由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID(Proportion Integration Differentiation)控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID参数具有优越性和有效性,为PID控制器的参数优化提供了参考。 展开更多

关键词 PID控制器 改进型蚁狮算法 参数优化

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基于蚁狮算法优化极限学习机的变压器故障诊断 被引量：3

13

作者 王瑞 尤敬尧 +3 位作者 章小彬 李勇 徐志锋 刘闯 《黑龙江电力》 CAS 2023年第1期17-22,共6页

为提高变压器故障诊断的准确性,采用蚁狮优化算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,建立基于蚁狮算法优化极限学习机的变压器故障诊断模型。采用训练样本集数据进行训练,根据训练误差确定ELM网络结构为5-13-6,利用训练好的ALO-ELM模型... 为提高变压器故障诊断的准确性,采用蚁狮优化算法对极限学习机的权值和阈值进行优化,建立基于蚁狮算法优化极限学习机的变压器故障诊断模型。采用训练样本集数据进行训练,根据训练误差确定ELM网络结构为5-13-6,利用训练好的ALO-ELM模型对训练样本集的数据进行故障诊断,并与其他故障诊断方法进行对比。结果表明,ALO-ELM模型诊断结果的综合正确率为98%,高于其他故障诊断方法,验证了所应用变压器故障诊断方法的正确性和有效性。 展开更多

关键词 变压器 故障诊断 蚁狮优化算法 极限学习机 综合正确率

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一种多策略改进鲸鱼优化算法的混沌系统参数辨识

14

作者 潘悦悦 吴立飞 杨晓忠 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2024年第1期176-189,共14页

针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初... 针对混沌系统参数辨识精度不高的问题,以鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm,WOA)为基础,提出一种多策略改进鲸鱼优化算法(multi-strategy improved whale optimization algorithm,MIWOA)。采用Chebyshev混沌映射选取高质量初始种群,采用非线性收敛因子和自适应权重,提高算法收敛速度,为了避免算法陷入局部最优,动态选择自适应t分布或蚁狮优化算法更新后期位置,提高处理局部极值的能力。通过对10个基准函数和高维测试函数进行仿真试验,表明MIWOA具有良好的稳定性和收敛精度。将MIWOA应用于辨识Rossler和Lu混沌系统参数,仿真结果优于现有成果,表明本文MIWOA辨识混沌系统参数的高效性和实用性。 展开更多

关键词 多策略改进鲸鱼优化算法 混沌系统 参数辨识 Chebyshev混沌映射 自适应t分布 蚁狮优化算法 基准函数 Wilcoxon秩和检验

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蚁狮优化算法研究综述

15

作者 胡城 蔡延光 +1 位作者 黄嘉铖 曾庆丰 《自动化与信息工程》 2024年第3期1-10,15,共11页

蚁狮优化(ALO)算法是通过模拟自然界中蚁狮捕食蚂蚁的狩猎机制而提出的一种新型元启发式算法,广泛应用于各种优化问题,具有全局寻优能力强、收敛精度高、简单易实现等特点。首先,简述ALO算法的原理及流程;然后,阐述ALO算法的多种变体;接... 蚁狮优化(ALO)算法是通过模拟自然界中蚁狮捕食蚂蚁的狩猎机制而提出的一种新型元启发式算法,广泛应用于各种优化问题,具有全局寻优能力强、收敛精度高、简单易实现等特点。首先,简述ALO算法的原理及流程;然后,阐述ALO算法的多种变体;接着,介绍ALO算法在工程设计、人工智能、计算机科学、电力系统优化、控制系统等领域的应用;最后,对ALO算法进行总结,并提出建议和未来可能的研究方向。 展开更多

关键词 蚁狮优化算法 元启发式算法 综述

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考虑特征关联性的ALO-CNN-LSTM短期负荷预测

16

作者 杨超 王兴 《微型电脑应用》 2024年第1期27-31,共5页

针对短期负荷预测模型未充分考虑负荷的时序性和非线性以及历史负荷的高冗余性,提出一种考虑特征关联性的ALO-CNN-LSTM短期负荷预测模型。采用卷积神经网络(CNN)获取负荷时间序列高维空间特征。采用Copula函数对天气、湿度等气象因素序... 针对短期负荷预测模型未充分考虑负荷的时序性和非线性以及历史负荷的高冗余性,提出一种考虑特征关联性的ALO-CNN-LSTM短期负荷预测模型。采用卷积神经网络(CNN)获取负荷时间序列高维空间特征。采用Copula函数对天气、湿度等气象因素序列与高维空间特征进行关联性分析,选出相关性较高的特征参量,采用长短期记忆网络(LSTM)获取高维时域特征,同时结合蚁狮优化(ALO)算法训练模型并确定最佳参数,提高模型的收敛速度和预测精度。以电工数学建模竞赛负荷为例进行仿真分析,并对比不同的优化算法和预测模型。仿真结果表明:模型具有较快的收敛速度和较高预测精度,验证模型的有效性以及实用性。 展开更多

关键词 卷积神经网络 长短期记忆网络 短期负荷预测 相关性分析 蚁狮优化算法

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基于多目标蚁狮优化算法的月球InSAR卫星编队构型设计

17

作者 舒睿 贾庆贤 +1 位作者 于丹 杜耀珂 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期3128-3138,共11页

本文研究了月球干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)卫星编队构型设计问题。首先,建立了基于相对偏心率/相对倾角(eccentricity/inclination,E/I)矢量的月球InSAR卫星相对动力学模型。然后,研究了月球轨... 本文研究了月球干涉合成孔径雷达(interferometric synthetic aperture radar,InSAR)卫星编队构型设计问题。首先,建立了基于相对偏心率/相对倾角(eccentricity/inclination,E/I)矢量的月球InSAR卫星相对动力学模型。然后,研究了月球轨道摄动环境下的编队飞行长期稳定飞行条件。进一步,以相对测高精度和模糊高度为优化指标,同时考虑星间安全性,给出了月球InSAR卫星编队构型优化的目标函数。针对现有的研究方法难以解决构型设计的多目标问题,应用改进多目标蚁狮优化算法实现了月球InSAR卫星编队构型设计。仿真结果表明,其在基线使用率方面更优,从而验证了所提算法的适应性和有效性。 展开更多

关键词 月球InSAR卫星编队 构型设计 蚁狮优化算法

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基于蚁狮优化高斯过程回归的锂电池剩余使用寿命预测

18

作者 冯娜娜 杨明 +2 位作者 惠周利 王瑞洁 宁弘扬 《储能科学与技术》 CAS CSCD 北大核心 2024年第5期1643-1652,共10页

迅速获取精确的锂电池的剩余使用寿命和健康状态,对于维持锂电池的可靠性至关重要。针对锂电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度较低,传统的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型的超参数寻优结果不理想... 迅速获取精确的锂电池的剩余使用寿命和健康状态,对于维持锂电池的可靠性至关重要。针对锂电池剩余使用寿命(remaining useful life,RUL)预测精度较低,传统的高斯过程回归(Gaussian process regression,GPR)模型的超参数寻优结果不理想、预测效果差等问题,使用蚁狮优化算法(ant-lion optimization algorithm,ALO)对高斯过程回归的超参数进行寻优,实现锂电池剩余使用寿命的精确预测。首先,根据电池充电过程中电池电压的循环曲线,提取了6个参数作为电池的健康因子,然后采用Pearson相关系数验证健康因子与电池容量的相关关系,最终选出平均放电电压、恒流充电阶段电池存储的充电量、整个充电阶段电池存储的充电量以及时间积分中的放电温度这4个参数作为健康因子。最后,利用支持向量回归(support vector regression,SVR)、GPR和ALO-GPR对锂电池RUL进行预测,对各项指标进行比较分析。并将本工作所提出的模型与其他文献所提出的模型进行了比较。通过NASA锂电池数据集验证了模型的有效性,实验结果表明,所提出ALO-GPR的RUL预测模型误差小,均方根误差控制在1%以内,平均绝对误差控制在0.65%以内,泛化性强,具有良好的应用前景。 展开更多

关键词 锂电池 高斯过程回归 蚁狮优化算法 剩余使用寿命

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基于ALO-ENN算法的洪灾评估模型及应用 被引量：6

19

作者 崔东文 王宗斌 《人民珠江》 2016年第5期44-50,共7页

针对洪灾评估缺乏评判标准及Elman神经网络(ENN)初始权值、阈值难以确定的不足,利用洪灾各影响因子序列均值及标准差构建洪灾评估标准,并基于该标准采用随机内插和随机选取的方法构造样本对ENN网络进行训练及检验。利用蚁狮优化(ALO)算... 针对洪灾评估缺乏评判标准及Elman神经网络(ENN)初始权值、阈值难以确定的不足,利用洪灾各影响因子序列均值及标准差构建洪灾评估标准,并基于该标准采用随机内插和随机选取的方法构造样本对ENN网络进行训练及检验。利用蚁狮优化(ALO)算法对ENN网络权值、阈值进行全局寻优,提出基于ALO-ENN算法的洪灾评估模型,并构建PSO-ENN、ENN评估模型作对比,以我国1950—2013年洪灾评估为例进行实例研究。结果表明:1ALO算法寻优能力优于PSO算法,具有较好的收敛精度、稳健性能和全局寻优能力,利用ALO算法寻优ENN网络初始权值和阈值,可有效提高ENN模型的评估精度及泛化能力;2ALO-ENN模型对全国64年的洪灾评估结果为特大洪灾10次,重大洪灾4次,较大洪灾25次,洪灾12次和一般洪灾13次,洪灾随时间呈增加趋势,且增加趋势显著。 展开更多

关键词 洪灾评估 蚁狮优化算法 ELMAN神经网络 评估模型

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结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法 被引量：1

20

作者 吴辰文 王莎莎 曹雪同 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2023年第17期91-98,共8页

针对模糊聚类对初始聚类中心依赖性较强且易陷入局部最优解的问题,提出了一种结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法(CALOFCM)。引入柯西分布函数变异蚁狮算法,使得个体受局部极值点的约束力下降,从而增加跳出局部最优解的概率。使... 针对模糊聚类对初始聚类中心依赖性较强且易陷入局部最优解的问题,提出了一种结合柯西分布和蚁狮算法改进的模糊聚类算法(CALOFCM)。引入柯西分布函数变异蚁狮算法,使得个体受局部极值点的约束力下降,从而增加跳出局部最优解的概率。使用优化后的蚁狮算法生成的精英蚁狮作为模糊C均值(fuzzy C-means,FCM)算法的初始聚类中心。分别在人工数据集和UCI数据集上进行了实验验证,并与K-means、DBSCAN、FCM、ALOFCM算法以及提出的算法进行实验对比。结果表明改进的算法获得了较好的聚类结果且在准确率、调整兰德系数和标准化互信息等评价指标上具有良好的聚类性能。 展开更多

关键词 数据挖掘 模糊C均值算法 蚁狮算法 柯西分布

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