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永磁同步电机新型滑模观测器无传感器矢量控制调速系统 被引量:152
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作者 鲁文其 胡育文 +1 位作者 杜栩杨 黄文新 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第33期78-83,共6页
设计并实现了一种将反电势估算值反馈引入到定子电流观测计算中的新型滑模观测器转子位置估算方法。为了简化调速系统硬件结构,设计了一个截止频率可随转子转速变化的低通滤波器。基于对新型滑模观测器算法稳定性的分析,提出了反电势反... 设计并实现了一种将反电势估算值反馈引入到定子电流观测计算中的新型滑模观测器转子位置估算方法。为了简化调速系统硬件结构,设计了一个截止频率可随转子转速变化的低通滤波器。基于对新型滑模观测器算法稳定性的分析,提出了反电势反馈增益系数的自适应算法,通过该系数的自适应调节可以实现不同速度运行时转子角度估算误差的补偿。引入锁相环控制对永磁同步电机(permanent magnet synchronous motor,PMSM)的转速进行估算。建立基于新型滑模观测器算法的无传感器PMSM矢量控制调速系统并进行实验测试,试验验证了该新型滑模观测器估算方法能够在PMSM较低速运行时准确的估算出转子位置和速度,无传感器矢量控制调速系统具有调速范围宽、鲁棒性强的特点,且该无传感矢量控制算法简单、易于实现。 展开更多
关键词 滑模观测器 无传感器 锁相环 自适应 永磁同步电机
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图像二值化时图像特征的保留 被引量:64
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作者 王强 马利庄 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2000年第10期746-750,共5页
讨论了在进行图像二值化时如何保留图像的边界特征 .基于图像的边界信息和微分算子 ,提出了一个局部阈值和整体阈值相结合的新的自动选择阈值算法 .实验表明 ,这个基于边界特征检测算子的算法能很好地保留原图的边界特征 。
关键词 局部阈值 图像二值化 图像特征 图像处理
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融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法 被引量:129
3
作者 毛清华 张强 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2021年第6期1155-1164,共10页
针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中... 针对基本麻雀搜索算法在迭代后期种群多样性减小,容易陷入局部极值的问题,提出一种融合柯西变异和反向学习的改进麻雀算法(ISSA)。首先,采用一种映射折叠次数无限的Sin混沌初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,在发现者位置更新方式中引入上一代全局最优解,提高全局搜索的充分性,同时加入自适应权重,协调局部挖掘和全局探索的能力,并加快收敛速度;然后,融合柯西变异算子和反向学习策略,在最优解位置进行扰动变异,产生新解,增强算法跃出局部空间的能力;最后,与3种基本算法和2种改进的麻雀算法进行对比,对8个基准测试函数进行仿真实验以及Wilcoxon秩和检验,评估ISSA的寻优性能,并对ISSA进行时间复杂度分析。结果表明ISSA与其余5种算法相比,收敛速度更快,精度更高,全局寻优能力得到较大提升。 展开更多
关键词 麻雀搜索算法 Sin混沌 自适应 柯西变异 反向学习
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基于自适应遗传算法的过热汽温PID参数优化控制仿真研究 被引量:102
4
作者 李萌 沈炯 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期145-149,共5页
该文从控制的角度出发对遗传算法进行分析研究,指出加强算法和优化对象的联系是提高遗传算法效率的根本途径。并从算法和对象的外部联系以及内部联系这两个不同的角度分别提出了遗传算法的适配值函数的一般构造原则和遗传算法的自适应机... 该文从控制的角度出发对遗传算法进行分析研究,指出加强算法和优化对象的联系是提高遗传算法效率的根本途径。并从算法和对象的外部联系以及内部联系这两个不同的角度分别提出了遗传算法的适配值函数的一般构造原则和遗传算法的自适应机制,并给出了算法过程中各个环节新的实现策略。与以往经典遗传算法相比,采用文中提出的策略的遗传算法具有更高的求解精度、更强的全局搜索能力。并在此基础上将其运用于电厂锅炉过热气温的PID参数优化控制,仿真结果表明了其优越性,具有一定的价值。并且文中所提出的算法及策略具有一般性,很容易运用到其他优化问题中去。 展开更多
关键词 自适应遗传算法 PID参数 优化控制 仿真 锅炉 过热器 汽温调节
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一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法 被引量:97
5
作者 张顶学 关治洪 刘新芝 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2008年第11期1253-1257,共5页
针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法.采用种群中平均粒子相似程度作为种群多样性的测度,并用于平衡算法的全局探索和局部开发.基于对惯性权重随种群多样性测度变化... 针对标准粒子群算法在进化过程中种群多样性降低而早熟的问题,提出一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法.采用种群中平均粒子相似程度作为种群多样性的测度,并用于平衡算法的全局探索和局部开发.基于对惯性权重随种群多样性测度变化的动态分析,建立了惯性权重随种群多样性测度的变化关系,并将其引入该算法中.最后对6个经典测试函数进行仿真,结果表明该算法在平均最优值和成功率上都有所提高,特别是对多峰函数效果更明显. 展开更多
关键词 粒子群算法 惯性权重 自适应 种群多样性
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Artificial Neural Network Methods for the Solution of Second Order Boundary Value Problems 被引量:102
6
作者 Cosmin Anitescu Elena Atroshchenko +1 位作者 Naif Alajlan Timon Rabczuk 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2019年第4期345-359,共15页
We present a method for solving partial differential equations using artificial neural networks and an adaptive collocation strategy.In this procedure,a coarse grid of training points is used at the initial training s... We present a method for solving partial differential equations using artificial neural networks and an adaptive collocation strategy.In this procedure,a coarse grid of training points is used at the initial training stages,while more points are added at later stages based on the value of the residual at a larger set of evaluation points.This method increases the robustness of the neural network approximation and can result in significant computational savings,particularly when the solution is non-smooth.Numerical results are presented for benchmark problems for scalar-valued PDEs,namely Poisson and Helmholtz equations,as well as for an inverse acoustics problem. 展开更多
关键词 Deep learning adaptive collocation inverse problems artificial neural networks
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求解作业车间调度问题的改进自适应遗传算法 被引量:66
7
作者 王万良 吴启迪 宋毅 《系统工程理论与实践》 EI CSCD 北大核心 2004年第2期58-62,共5页
 根据当前代种群中的最优个体应该保留,但也要一定交叉与变异概率的思想,提出了改进的自适应遗传算法,开发了工程应用软件包,应用于求解作业车间调度问题,显著提高了收敛速度.特别是在搜索过程中系统能够自动给定交叉概率和变异概率,...  根据当前代种群中的最优个体应该保留,但也要一定交叉与变异概率的思想,提出了改进的自适应遗传算法,开发了工程应用软件包,应用于求解作业车间调度问题,显著提高了收敛速度.特别是在搜索过程中系统能够自动给定交叉概率和变异概率,符合工程实际需要. 展开更多
关键词 生产调度 作业车间调度 遗传算法 自适应 组合优化
原文传递
温室温度控制系统的神经网络PID控制 被引量:93
8
作者 屈毅 宁铎 +2 位作者 赖展翅 程琪 穆丽宁 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期307-311,共5页
建立温室温度控制系统的数学模型。针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PI... 建立温室温度控制系统的数学模型。针对温室温度控制系统存在的大滞后、大惯性等问题,考虑到常规PID控制器自适应能力差、鲁棒性不强等缺陷,提出采用将具有较强的自组织、自学习和自适应能力的径向基神经网络与常规PID相结合构成RBF-PID控制策略,自适应调整PID控制器的参数。在该控制策略中,采用RBF神经网络辨识器实现温度控制系统的Jacobian矩阵信息在线辨识,对RBF-PID控制器控制参数在线自整定。研究结果表明:RBF-PID控制器可使温室温度控制系统动态响应快、鲁棒性强、稳态精度高、超调量小、抗扰动能力强,具有良好的控制效果。 展开更多
关键词 温室 神经网络 自适应 数学模型温度控制
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一种自适应的Canny边缘检测算法 被引量:90
9
作者 薛丽霞 李涛 王佐成 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第9期3588-3590,共3页
针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算... 针对传统的Canny算子进行边缘检测时易丢失边缘细节的缺陷,提出了一种改进的Canny边缘检测算法。该算法采用自适应的滤波器对图像进行滤波,在滤除图像噪声的同时保留了更多的图像边缘信息;根据图像的灰度均值与方差均值自动计算Canny算子的高低阈值。实验结果表明,该算法在检测到更多边缘细节的同时也具有很强的自适应性。 展开更多
关键词 边缘检测 CANNY算子 自适应 均值 方差
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基于粒子群优化LSTM的股票预测模型 被引量:88
10
作者 宋刚 张云峰 +1 位作者 包芳勋 秦超 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第12期2533-2542,共10页
为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化(PSO)的长短期记忆(LSTM)股票价格预测模型(PSO-LSTM),该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非... 为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化(PSO)的长短期记忆(LSTM)股票价格预测模型(PSO-LSTM),该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。 展开更多
关键词 粒子群优化(PSO) LSTM神经网络 自适应 股票价格预测 预测精度
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A NEW METHOD FOR STRUCTURAL TOPOLOGICAL OPTIMIZATION BASED ON THE CONCEPT OF INDEPENDENT CONTINUOUS VARIABLES AND SMOOTH MODEL 被引量:80
11
作者 隋允康 杨德庆 《Acta Mechanica Sinica》 SCIE EI CAS CSCD 1998年第2期179-185,共7页
A concept of the independent-continuous topological variable is proposed to establish its corresponding smooth model of structural topological optimization. The method can overcome difficulties that are encountered in... A concept of the independent-continuous topological variable is proposed to establish its corresponding smooth model of structural topological optimization. The method can overcome difficulties that are encountered in conventional models and algorithms for the optimization of the structural topology. Its application to truss topological optimization with stress and displacement constraints is satisfactory, with convergence faster than that of sectional optimizations. 展开更多
关键词 structural topological optimization smooth model adaptive algorithm truss structure independent-continuous variable filter function
全文增补中
图象椒盐噪声的非线性自适应滤除 被引量:52
12
作者 李树涛 王耀南 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 2000年第12期999-1001,共3页
为了在滤除图象椒盐噪声的同时能很好地保持图象的细节 ,提出了一种新颖的图象椒盐噪声非线性自适应滤除算法 .该方法首先在噪声图象的滤波窗口中去除具有最大和最小灰度值的象素 ,然后求取剩余象素的均值 ,计算出该均值与对应的象素灰... 为了在滤除图象椒盐噪声的同时能很好地保持图象的细节 ,提出了一种新颖的图象椒盐噪声非线性自适应滤除算法 .该方法首先在噪声图象的滤波窗口中去除具有最大和最小灰度值的象素 ,然后求取剩余象素的均值 ,计算出该均值与对应的象素灰度值的差值 ,再通过与阈值相比较 ,确定是否用求得的均值代替原噪声图象的灰度值 .阈值由图象的灰度分布自适应地确定 .该算法与已发表的同类算法相比 ,具有更好的滤波性能 ,尤其在噪声严重时 。 展开更多
关键词 图像椒盐噪声 图象恢复 非线性自适应 滤除 图象处理
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多目标无功优化的向量评价自适应粒子群算法 被引量:80
13
作者 刘佳 李丹 +1 位作者 高立群 宋立新 《中国电机工程学报》 EI CSCD 北大核心 2008年第31期22-28,共7页
为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时有相当可能陷入局部寻优的现象,提出了一种自适应粒子群算法。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局... 为了克服粒子群算法在高维复杂问题寻优时有相当可能陷入局部寻优的现象,提出了一种自适应粒子群算法。该算法利用种群多样性信息对惯性权重进行非线性的调整,并在算法的后期引入速度变异算子和位置交叉算子,使算法摆脱后期易于陷入局部最优点的束缚。对基于向量评价的粒子群算法进行了扩展,提出了基于向量评价的自适应粒子群算法(vector evaluated adaptive particle swarm optimization,VEAPSO)来解决多目标无功优化问题,求解出问题的Pareto最优解集。为帮助决策者从Pareto最优解集中选取合适的最优解,该文提出一种基于决策者偏好及投影寻踪模型的多属性决策法,使决策结果更加真实可靠。将该算法应用于多目标无功优化问题中,IEEE30和IEEE118节点系统算例仿真表明该方法用于解决多目标无功优化问题是有效可行的。 展开更多
关键词 自适应 粒子群算法 向量评价 多目标 无功优化 投影寻踪
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基于自适应混沌粒子群优化算法的多目标无功优化 被引量:79
14
作者 李娟 杨琳 +2 位作者 刘金龙 杨德龙 张晨 《电力系统保护与控制》 EI CSCD 北大核心 2011年第9期26-31,共6页
针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功... 针对粒子群无功优化中由于随机生成代表控制变量值的粒子,使得在优化迭代过程中易陷入局部最优解,而且后期收敛速度慢等问题,将混沌优化算法融合到粒子群算法中,提出了混沌粒子群算法求解多目标无功优化问题。该算法在初始化粒子即无功优化控制变量值时,采用混沌思想,增加控制变量取值的多样性;通过粒子群无功优化算法计算各个粒子对应的适应值即无功优化目标函数值,并按照其大小择优选取控制变量值进行混沌优化以帮助无功优化控制变量跳出局部极值区域;并根据无功优化目标函数值自适应地调整其惯性权重系数以提高全局与局部搜索能力。通过算例分析表明,采用自适应混沌粒子群算法进行无功优化,能够及时跳出局部最优得到全局最优解,且收敛速度快。 展开更多
关键词 自适应 混沌粒子群优化算法 无功优化 惯性权重
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图象分割的自适应模糊阈值法 被引量:30
15
作者 金立左 夏良正 杨世周 《中国图象图形学报(A辑)》 CSCD 2000年第5期390-395,共6页
该文研究了海面舰船图象的模糊阈值分割问题 .首先介绍了模糊阈值分割的基本原理 ,在讨论了隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的影响后 ,提出了一种在预先给定隶属函数的情况下 ,利用目标 -背景对比度自动选取窗宽的方法 ,并给出了... 该文研究了海面舰船图象的模糊阈值分割问题 .首先介绍了模糊阈值分割的基本原理 ,在讨论了隶属函数的分布特性及其窗宽对阈值选取的影响后 ,提出了一种在预先给定隶属函数的情况下 ,利用目标 -背景对比度自动选取窗宽的方法 ,并给出了根据目标与摄像机间的相对距离估计目标 -背景对比度的算法 .其应用于智能电视跟踪系统 ,对不同距离、不同对比度的海面舰船图象进行了阈值分割实验 ,结果表明该方法具有较强的场景适应能力 . 展开更多
关键词 图象处理 图象分割 模糊阈值法
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一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法 被引量:58
16
作者 毕英伟 邱天爽 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期647-650,共4页
近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够... 近年来的研究表明,脉冲耦合神经网络(PulseCoupledNeuralNetwork ,PCNN)可有效地用于图像分割.然而对于不同图像,常需要选取适当的网络参数,以得到有效的分割结果.但是,目前网络参数的选取还主要停留在人工调整和确定阶段,尚无一种能够根据图像本身特性自动确定参数的方法,这在很大程度上限制了PCNN的应用.针对这一问题,本文提出了一种基于简化PCNN的自适应图像分割方法,通过利用图像本身空间和灰度特性自动确定网络参数,实现对不同图像的分割.实验结果表明,本文算法可以有效地对不同图像进行自动分割,具有一定的健壮性. 展开更多
关键词 脉冲耦合神经网络(PCNN) 自适应 参数确定 图像自动分割
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一种改进粒子群优化算法在多目标无功优化中的应用 被引量:73
17
作者 李鑫滨 朱庆军 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2010年第7期137-143,共7页
针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题,提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。该算法首先是基于模糊推理的思想,将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入,以算法参数变化量... 针对粒子群优化算法容易陷入局部最优等问题,提出了一种新的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法。该算法首先是基于模糊推理的思想,将规范化的当前最好性能评价和粒子群算法的惯性权重、学习因子作为模糊控制器的输入,以算法参数变化量的百分数作为模糊控制器的输出,并根据参数设置经验建立了相应的模糊控制规则,使其能够自适应地调节粒子群优化算法的参数;对调节后粒子新位置的优劣,则通过采用模拟退火算法调节粒子的适应度来加以评价。最后,采用改进后的粒子群优化算法对多目标无功优化模型进行了求解。IEEE30节点和IEEE118节点的标准电力系统算例验证了本文所提出的模糊自适应-模拟退火粒子群优化算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 粒子群优化 多目标无功优化 模糊 自适应 模拟退火
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一种基于TV模型的自适应图像修复方法 被引量:52
18
作者 邵肖伟 刘政凯 宋璧 《电路与系统学报》 CSCD 2004年第2期113-117,共5页
图像修复是数字图像处理的重要内容,可用于被损坏的图像和视频修复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。基于TV模型的修复方法有较好的恢复效果,但对参数的选取比较敏感,且运算量较大。本文提出了一种基于TV模型的自适应图像修复方法,与... 图像修复是数字图像处理的重要内容,可用于被损坏的图像和视频修复、视频文字去除以及视频错误隐藏等。基于TV模型的修复方法有较好的恢复效果,但对参数的选取比较敏感,且运算量较大。本文提出了一种基于TV模型的自适应图像修复方法,与原方法相比可以有效提高该算法的稳健性,并能显著的减少运算时间。 展开更多
关键词 图像修复 TV模型 自适应
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短波通信的现状及发展趋势 被引量:62
19
作者 董彬虹 李少谦 《信息与电子工程》 2007年第1期1-5,共5页
短波通信由于其天波传播特性,在通信领域具有其它通信手段无法替代的地位。本文选择了两种先进的短波电台对短波通信的现状进行了介绍,分析了未来短波通信的需求以及短波通信技术的发展趋势。
关键词 短波通信 自适应 高速调制解调 抗干扰 组网
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基于自适应粒子群优化的新型粒子滤波在目标跟踪中的应用 被引量:71
20
作者 陈志敏 薄煜明 +2 位作者 吴盘龙 段文勇 刘正凡 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2013年第2期193-200,共8页
针对基于粒子群优化的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,实时性差,难以满足雷达机动目标跟踪的需求,提出一种基于动态邻域自适应粒子群优化的粒子滤波(DPSO-PF)算法.该算法可以动态调整粒子邻域环境,其中每个粒子按照邻域的环境和自身的位... 针对基于粒子群优化的粒子滤波(PSO-PF)算法精度不高,实时性差,难以满足雷达机动目标跟踪的需求,提出一种基于动态邻域自适应粒子群优化的粒子滤波(DPSO-PF)算法.该算法可以动态调整粒子邻域环境,其中每个粒子按照邻域的环境和自身的位置信息自适应地调整相互间的邻域粒子数量,使邻域粒子数量更为合理,达到寻优能力与收敛速度的最佳平衡.最后利用不同模型对该算法进行了仿真实验,实验结果表明所提出的算法能够提高雷达机动目标跟踪的实时性和精确性. 展开更多
关键词 粒子滤波 粒子群优化 自适应 目标跟踪 局部最优
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