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应用具有量子行为的粒子群优化算法,对支持向量(SVM)进行参数优化研究.根据支持向量机的分类准确率和泛化能力之间的关系,应用QPSO算法选取比较优秀的参数模型,比较参数模型的各项性能,选取最适合实际需要的参数模型.仿真表明,QPSO算法的SVM模型与PSO算法相比在分类准确率和泛化能力上均获得更好的效果,经QPSO优化后的SVM整体性能明显提高. 相似文献
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支持向量机具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于算法参数的选取.在粒子群优化算法的基础上,提出了一种基于多组粒子群优化的支持向量机参数优化算法,该算法将各粒子自动分成多个组,能较快地在支持向量机算法参数取值范围内搜索到相应数据的算法最优参数和最优性能. 相似文献
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提出分层聚类与支持向量机集成的算法,以多级二叉树结构的SVM实现故障的分级诊断。根据最大间隔距离原则,对各故障模式电路特征的逐次聚类二分获得二叉树,使每个节点的SVM具有最大分类间隔,减少了误差积累,从而优化了SVM的组合策略。聚类上利用遗传粒子群算法对样本进行聚类。经模拟电路仿真结果显示,该方法与一对一、一对多方法相... 相似文献
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针对模拟电路故障诊断中单一诊断模型诊断结果模糊性与不确定性较大的不足,基于信息融合原理,提出一种结合神经网络、支持向量机(SVM)与DS证据理论的综合诊断模型。在分析了传统BP神经网络与支持向量机的缺点后,分别用改进的免疫遗传算法和粒子群算法对其进行结构优化。利用两种模型的初步诊断结果进行DS证据理论的基本概率分配(BPA),得到证据理论的两个证据体。采用DS融合算法进行决策层融合诊断,定位故障元件。仿真验证表明,该方法可以有效提高故障诊断的准确率,避免了单一诊断模型的偶然性与不确定性。 相似文献
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针对武器系统经济性优化论证设计问题以及传统方法的不足,提出了一种智能优化论证设计方法.该方法将系统论证设计过程分为系统辨识模型的建立和系统优化控制2个阶段,采用粒子群( particle swarmoptimization,PSO)算法优化支持向量机(support vector machine,SVM)建立系统辨识模... 相似文献
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利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立地球静止轨道高能电子通量在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善其早熟收敛现象。运用改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数。利用滑动时间窗口策略更新模型数据,选择触发机制以及模型的再学习机制为设计变量,实现模型的在线预测功能。对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行的提前1~3天的预测实验,表明所建在线预测模型具有较高的预测性能,并具有一定的实用价值。 相似文献
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针对船用核动力装置主蒸汽管道破口大小依照监测参数的变化很难有精确估计的问题,首先使用了支持向量回归(SVR)对破口大小进行了判断,将破口大小作为诊断模型的预测值;然后,使用迭代退火算法对支持向量机的训练参数进行了优化,并与未优化的模型进行了对照。对比结果表明:优化后的诊断模型精度高,泛化能力强。 相似文献
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利用粒子群优化算法和最小二乘支持向量机,建立了地球静止轨道高能电子通量(1.8-3.5MeV)在线预测模型。针对粒子群优化算法,提出了一种新的粒子群多样性测度计算方法,有效改善了其早熟收敛现象;基于改进的粒子群优化算法优化最小二乘支持向量机的正则化参数和核参数;利用滑动时间窗口策略更新模型数据,设计变量选择触发机制以及模型的再学习机制实现模型的在线预测功能。[根据题目的调整,对摘要做了相应改动]通过对2000年电子通量监测数据和相关太阳风、地磁参数等实际数据进行提前1-3天的预测实验,表明了所建在线预测模型具有较高的预测性能,有一定的实用价值。 相似文献
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针对基本粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)易局部收敛的缺陷,设计了一种根据种群多样性测度动态调整惯性权重的改进粒子群算法,通过仿真测试函数与基本粒子群算法、自适应粒子群算法(adaptive particle swarm optimization,APSO)、带收缩因子的粒子群算法(contractive particle swarm optimization,CPSO)进行比较,改进的PSO算法在提高算法的综合搜索能力方面具有优越性。将改进的PSO算法运用到作战飞行器航迹规划中,并进行了仿真实验,仿真结果验证了改进算法的有效性。 相似文献
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在机械故障诊断中,特征选择和分类器的参数优化都可以提高诊断精度。利用特征和分类器参数的依赖关系,提出了特征选择和SVM参数的联合优化方法来提高诊断性能。联合优化方法采用支持向量机(SVM)作为故障分类器,SVM半径—间距上界(RM界)为目标计算诊断精度,并应用遗传算法求解此优化问题。齿轮故障诊断试验结果表明,联合优化的诊断精度要优于单独优化特征和SVM参数,而且优化速度更快。因此在故障诊断中,利用特征和分类器参数联合优化能够快速取得较好的诊断精度。 相似文献
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标准粒子群算法通过线性减小惯性权重系数来调整寻优性能,但缺乏智能化机制易导致算法后期产生早熟或陷入局部最优而产生僵局。针对这一问题,提出一种基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法。根据粒子迭代变化关系,采用云模型理论对惯性权重ω进行智能化调整,以平衡其全局和局部搜索能力,防止算法产生局部僵局;另外,判定粒子稳定性,对于可能陷入局部僵局的稳定粒子进行混沌扰动,促使其跳出僵局进而向最优位置更新。实验与分析表明,基于云模型改进惯性权重的混沌交替粒子群优化算法能够跳出局部僵局且具有较高的寻优精度,算法接近完全收敛时的平均迭代次数,较现有相关研究分别降低了13.73%~20.11%。 相似文献
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考虑生产实际的需求,综合最小变形误差、最大金属切除率和最大刀具耐用度建立端铣工艺参数多目标优化模型。通过对粒子群全局寻优能力和灰色理论的适应性综合分析,研究提出耦合粒子群算法(Particle Swarm Op-timization,PSO)和灰色关联(Gray Relevancy Analysis,GRA)的多目标工艺参数优化算法。该方法将多目标函数的优化问题转化为优化单项灰关联度,得到了多项工艺指标要求下的参数优化组合。将该方法应用在多目标工艺参数优化设计中取得了满意的结果,表明其具有很大的适应性。 相似文献
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为提高对流层散射无源监视系统对辐射源的定位精度,利用改进粒子群优化算法对分布式监视节点进行最优布局设计。推导了基于电磁波方位到达角定位机制下的几何精度因子。在改进粒子群优化算法中,采用混沌理论初始化所有粒子的初始参数;通过自适应变化的惯性权重和学习因子来提高算法寻优能力;为防止粒子陷入局部最优,利用双子群机制进行寻优,并在两子群之间进行交叉变异操作,以增加粒子的多样性。仿真结果表明:相对于几种常规的布站方式,所提算法能够明显提高监视系统对辐射源的定位精度,运行时间较遍历寻优算法有所减少。 相似文献