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  1. 粒子群优化PSO JAVA实现整合包

  2. 粒子群优化PSO JAVA实现整合包,可以自由调节初始化参数、对象函数、循环次数等,图形化显示算法结果。请先安装java虚拟机
  3. 所属分类:Java

    • 发布日期:2010-03-07
    • 文件大小:17408
    • 提供者:guqiting
  1. 算法可选择粒子群优化PSO JAVA实现整合包

  2. 粒子群优化PSO JAVA实现整合包,可以自由调节初始化参数、对象函数、循环次数等,图形化显示算法结果。请先安装java虚拟机,添加了4种算法可选择,标准PSO,快速PSO,增活性PSO,增活性快速PSO
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-16
    • 文件大小:29696
    • 提供者:guqiting
  1. 粒子群优化算法MATLAB程序包

  2. 粒子群优化(Particle Swarm Optimization - PSO) 算法是近年来发展起来的一种新的进化算法( Evolutionary Algorithm - EA) .PSO 算法属于进化算法的一种,和遗传算法相似,它也是从随机解出发,通过迭代寻找最优解,它也是通过适应度来评价解的品质. 但是它比遗传算法规则更为简单,它没有遗传算法的“交叉”(Crossover) 和“变异”(Mutation) 操作. 它通过追随当前搜索到的最优值来寻找全局最优 。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-03-31
    • 文件大小:34816
    • 提供者:hyy851026
  1. 基于粒子群优化算法思想的组合自适应滤波算法

  2. 根据粒子群优化(PSO)算法的社会心理学指导思想并结合自适应FIR滤波器的特点,设计了合适的惯性项、认知项与社会项表达式,并将之应用于组合自适应滤波器的子自适应滤波器更新中,提出了基于PSO算法思想的组合自适应滤波算法,分析了新算法的计算复杂度。理论分析与不同条件下的自适应系统辨识仿真结果表明,新算法可以在不明显提高计算量的条件下较好地平衡自适应滤波器的稳态失调与跟踪能力,其收敛性能优于其它几种较新的LMS算法。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-07-03
    • 文件大小:356352
    • 提供者:timeme
  1. 新的粒子群优化算法.pdf

  2. 粒子群优化( PSO: Particle Swarm Op timization) 算法是一种有效的全局优化技术。对于PSO算法, 很容 易陷入局部极值。针对上述缺点, 提出了两点改进: 对基本PSO算法的速度更新公式中的全局极值给出新的 定义, 以使粒子群体保持多样性; 适当地缩放适应值, 与随机规则共同决定某个粒子作为速度公式中的全局 极值。改进的两点用于PSO算法后期, 形成新的PSO算法(NPSO: New PSO) 。NPSO能有效地改善算法, 具 有摆脱局部极值的能力。在给定的条件
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2010-10-16
    • 文件大小:246784
    • 提供者:mumulinlin2008
  1. 粒子群优化算法

  2. 粒子群优化算法的详细介绍,很有帮助的吆粒子群优化(PSO)是一种新兴的基于群体智能的启发式全局搜索算法,具有易理解、易实现、全局搜索能力强等特点,倍受科学与工程领域的广泛关注,成为发展最快的智能优化算法之一。本文围绕PSO的原理、特点、改进与应用等方面进行全面综述。侧重于PSO的改进算法,特别是相关的国际发展现状进行全面分析;其中PSO的改进策略从粒子群初始化、邻域拓扑、参数选择和混合策略等4个方面进行详细介绍。简短介绍了PSO在典型理论问题和实际工业对象中的应用。同时,列出了一些PSO有关的
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2011-11-24
    • 文件大小:417792
    • 提供者:scmyxlg
  1. 粒子群优化算法代码及资料

  2. 本资料为研究生课程智能优化算法之粒子群优化算法部分的资料,包括代码,经典论文,以及授课PPT,对初学者非常有用
  3. 所属分类:专业指导

    • 发布日期:2013-11-25
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:wenhuaxiao
  1. 粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

  2. 提出了一种基于粒子群优化( PSO)的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误 差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的 计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-04-07
    • 文件大小:369664
    • 提供者:suntinghu
  1. 粒子群优化在图像最小误差阈值化中的应用

  2. 提出了一种基于粒子群优化(PSO)的图像最小误差阈值化方法。将粒子群优化算法应用于图像最小误 差阈值化中,克服了常规最小误差阈值化计算量大的缺点。实验证明该算法能有效降低常规图像最小误差阈值化的 计算量,与遗传算法相比,该方法有更好的收敛性和稳定性。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2009-04-07
    • 文件大小:303104
    • 提供者:wqs_73
  1. 概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化算法

  2. 为解决传统方法在概率积分法参数反演中存在的反演过程发散问题.将粒子群优化(PSO)算法纳入到文化算法(CA)框架中,提出了概率积分法参数反演的文化-随机粒子群优化(CA-rPSO)算法.以随机粒子群优化(rPSO)算法作为信念空间的进化算法,并将PSO作为群体空间的进化算法,形成两者独立并行进化的"双演化双促进"机制,按照误差平方和最小化准则构建适应度函数,反演出概率积分法参数.研究结果表明:对于常规布设形式的地表移动观测站,基于CA-rPSO反演概率积分法参数的收敛成功率为1.该结论具有较高的
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-29
    • 文件大小:297984
    • 提供者:weixin_38545517
  1. 粒子群优化辨识的自适应预估控制及应用

  2. 针对Smith预估器对预测模型精度依赖程度较高的问题,提出了一种基于粒子群优化(PSO)辨识算法的自适应预估控制方法。该控制方法利用PSO辨识方法在线调整Smith预估器参数,利用单神经元的非线性逼近特性及自学习、自组织能力,对控制器参数进行在线修正。将该控制方法应用于矿井通风系统风量控制仿真分析中,在系统参数时变情况下,进行跟踪响应分析。结果表明,该控制方法对大滞后时变系统具有很强的适应性和鲁棒性,具有较强的抗干扰能力和良好的跟踪性能。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-04-22
    • 文件大小:222208
    • 提供者:weixin_38670297
  1. 02-群体智能优化算法-粒子群优化算法.docx

  2. 粒子群优化(PSO)是一种基于群体智能的数值优化算法,由社会心理学家James Kennedy和电气工程师Russell Eberhart于1995年提出。自PSO诞生以来,它在许多方面都得到了改进,这一部分将介绍基本的粒子群优化算法原理和过程。
  3. 所属分类:讲义

    • 发布日期:2020-03-06
    • 文件大小:665600
    • 提供者:hba646333407
  1. 基于粒子群优化支持向量机的煤层底板突水量等级预测

  2. 为更好地解决支持向量机(SVM)核参数和惩罚因子的取值对煤层底板突水量等级预测精度的影响问题,提出利用全局搜索能力较强的粒子群优化(PSO)算法优化支持向量机参数。选取含水层水压、隔水层厚度、岩溶发育程度、断层规模等作为影响煤层底板突水量等级的因素,利用华北聚煤区煤层底板突水的实测数据进行训练,建立了煤层底板突水量等级预测的粒子群-支持向量机(PSO-SVM)模型,并将其应用于其他样本的预测。应用表明:模型能够较好地解决煤层底板突水量等级预测中存在的小样本、非线性等问题,预测结果与实际情况吻合程
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-05-27
    • 文件大小:1048576
    • 提供者:weixin_38705788
  1. 嵌入式系统/ARM技术中的基于具有量子行为的粒子群优化算法惯性权重研究及应用

  2. 粒子群优化(PSO)算法是一种群智能优化算法,最早由Kennedy和Eberhart于1995年共同提出,其基本思想是对鸟群捕食行为的仿生模拟,通过鸟群之间的集体协作,快速搜寻并找到最优解。其基本的进化方程如下:   其中,r1,r2∈[0,1]为均匀分布的随机数;C1,C2均是正常数;t表示进化代数;Vt,Xt分别表示每个粒子的速度和位置;Pg,Pt分别是粒子群的全局最优和个体最优。   为了改善基本PSO算法的收敛性能,Y?Shi等人提出了惯性权重的方法和用模糊控制器来动态自适应地改
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2020-11-05
    • 文件大小:164864
    • 提供者:weixin_38733787
  1. 基于离散粒子群优化的微博热点话题发现算法

  2. 结合词项关联关系和粒子群优化(PSO)算法的特点,提出一种基于离散PSO(DPSO)的微博热点话题发现算法。通过对词语互信息及内外关联词信息的挖掘,更新传统文本表示模型,利用DPSO算法从寻优角度发现微博热点话题及简化微博聚类过程,并将聚类质量评价指标作为适应度函数对聚类结果进行不断迭代优化,获得聚类结果的最优解。实验结果表明,该算法能够在大量微博中快速发现热点话题,具有较高的热点话题发现准确性及运行效率。
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-22
    • 文件大小:694272
    • 提供者:weixin_38557370
  1. 基于粒子群优化的多层介质光热深度剖面重构

  2. 基于热波阻抗法建立了多层介质的一维光热模型,从样品表面调制光热信号出发,采用粒子群优化(PSO)算法和总变差(TV)正则化方法对多层介质的热物性予以深度剖面重构。该方法将多层介质离散成一系列厚度相同的虚拟层,并将待重构的热物性深度剖面以粒子表示,再让粒子在解空间进行优化搜索。数值模拟的结果证明了该方法的有效性和实用性,适合用来重构层数未知的多层介质的热导率和热扩散率剖面。对噪声背景下光热信号的重构结果亦证实了算法的稳定性和可靠性。此外,数值结果也表明上述方法可用于热导率和热扩散率深度剖面的同步重
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38711369
  1. 粒子群优化和拉凡格氏混合优化算法提取传感布里渊散射谱特征的方法

  2. 在基于布里渊散射的分布式光纤传感系统中,沿途光电检测信号信噪比(SNR)过低为被测量的信息反演带来困难。针对高精度解调传感布里渊散射谱的布里渊频偏量的需求,提出了一种利用粒子群优化(PSO)和拉凡格氏(L-M)混合优化算法对传感散射谱进行特征提取的方法。利用PSO算法粗调得到一组全局最优解,再以全局最优解作为L-M算法的初值,最终将L-M算法的运算结果作为结果输出。它克服了PSO算法过早收敛于局部极值和L-M算法依赖初值的问题,保证了求解的速度和精度。数值分析表明,新算法适合对不同权重比、不同线
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-09
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38628990
  1. 基于粒子群优化的生物传感器灵敏度特性分析

  2. 为了提高空气孔结构光子晶体生物传感器的归一化透射率,利用粒子群优化(PSO)算法对其结构参数进行多维空间全局优化。以散射空气孔、耦合空气孔和内部空气孔的半径作为被优化变量,并根据位置—速度更新公式进行优化;进而分别将光子晶体全芯片、耦合空气孔和内部空气孔作为传感区域,对优化后的结构进行传感特性分析。结果表明,优化后,该传感器的归一化透射率由54%提高到92%;在传感特性分析中,其谐振波长的漂移量与生物样本折射率的变化成近似线性的关系,且将内部空气孔作为传感区域时的灵敏度要明显高于将全芯片和耦合空
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-02-05
    • 文件大小:3145728
    • 提供者:weixin_38742291
  1. 利用改进粒子群优化算法解调光传感重叠光谱信号

  2. 利用光纤布拉格光栅(FBG)构建大型传感网络时, 在相同带宽的条件下, 为了增加传感器的数量, 会尽可能多地写入光纤光栅, 因此将导致部分光谱发生重叠, 使FBG中心波长识别困难, 解调精度降低。为此, 提出一种改进粒子群优化(PSO)算法, 以提高中心波长的识别精度。结合光谱形状复用技术构建重叠光谱模型, 搭建温度实验系统来获取重叠光谱信号, 并对PSO算法中的权重因子和学习因子进行了改进, 利用所提算法对重叠光谱模型参数进行优化, 并将其与6种优化算法进行对比。仿真与实验结果表明, 所提算法
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-27
    • 文件大小:16777216
    • 提供者:weixin_38651929
  1. 基于人工神经网络和粒子群优化的半导体激光器参数反向设计方法

  2. 提出一种基于人工神经网络(ANN)和粒子群优化 (PSO) 的半导体激光器参数反向设计方法。利用由传统数值仿真方法计算出的激光器功率样本数据来训练ANN,并用此网络预测激光器任意一组参数对应的功率谱,均方差可低至0.5 mW,用时仅0.07 s,计算速度提高了约1800倍(与相同环境下传统数值算法耗时125.57 s相比)。将此网络与PSO算法结合,可获得目标功率谱的对应参数,即实现反向设计。经计算获得的反向设计方案不唯一,从而进一步验证了半导体激光器非线性多参数的特点。相同环境下ANN结合PS
  3. 所属分类:其它

    • 发布日期:2021-01-26
    • 文件大小:4194304
    • 提供者:weixin_38590790
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