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针对支持向量机(SVM)在网络故障诊断中应用存在的参数设置和诊断模型复杂的问题,提出一种基于小生境粒子群优化的SVM解决方案。算法在进行参数寻优的同时考虑支持向量个数,实现对诊断模型复杂度的优化,并采用小生境粒子群算法进行求解,提高算法跳出局部最优的能力。在DARPA数据集上的实验表明本文提出的方法能够有效提高诊断模型的泛化性和诊断速度。 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
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为了满足无线传感网络下多目标跟踪对于跟踪精度与网络寿命的需求,提出一种基于粒子群算法和势均衡多目标多伯努利滤波(cardinality balanced multi-target multi-bernoulli filter,CBMeMBer)的多目标跟踪能量均衡算法。算法通过粒子群算法计算网络能量中心,围绕能量中心形成传感器簇从而改善网络结构,在CBMeMBer滤波的基础上,借助Cauchy-Schwarz散度作为评价函数优化传感器节点量测更新顺序,以保证多目标跟踪精度。通过仿真结果证明算法在多目标跟踪精度与网络能量均衡性上的优势。 相似文献
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目标运动分析是武器控制的基础,研究了可用于目标被动定位的时空积分方法,建立了该方法求解目标运动参数的理论模型,采用粒子群优化算法对时空积分谱进行优化处理以获得目标参数的最优解,海上试验数据处理结果表明该方法能够得到稳定有效的解. 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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针对轴承故障成分常以周期性冲击成分出现在振动信号中,而冲击信号常被强大噪声淹没,导致轴承故障诊断难度较大的问题,提出一种基于改进的最大相关峭度解卷积(IMCKD)与谱负熵的故障特征提取方法。首先,采用改进的最大相关峭度解卷积以最大相关峭度为目标对原始振动信号进行降噪处理,检测信号中的周期性冲击成分;然后,以最大谱负熵值为准则寻找信号的最佳分析频段;最后,通过平方包络解调提取出轴承的故障特征。仿真和实测信号验证了该方法的有效性。 相似文献
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在电化学分析中测试数据的处理对提高结果的精度和准确度非常重要。采用LabVIEW图形化开发语言,应用LabVIEW提供的数据工具包,同时结合C语言编程开发了电化学测试数据软件滤波、数据平滑、微积分、卷积伏安法的处理方法。其中详细介绍了卷积伏安法分析方法的具体实现。运用对比的方法验证了卷积伏安法半微分半积分的可靠性,通过具体的电化学测试数据处理实例说明了数据处理方法在一定程度上可以优化相关系数。 相似文献
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采用量子粒子群求解声压和质点振速组成的非线性相关方程组,实现多目标声源方位的估计。为提高精度,应用最小二乘法对测量结果进行拟合并建立预测模型,通过卡尔曼滤波对方位轨迹进行优化。结果表明:单矢量水听器能够同时分辨多个目标方位,解算结果应使用统计特性表示;采用本方法最多能分辨7个目标,目标个数越多,方位误差越大;信噪比越高,分辨率和精度越高,偏差越小;通过数据拟合然后卡尔曼滤波的方法能够有效提高目标方位跟踪精度。 相似文献
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由于参数多、计算量大,宽马赫数变几何进气道建模问题亟需精度足够高和计算速度足够快的代理模型。针对粒子群-Kriging代理模型优化步骤极易收敛到局部最优值的问题,采用带全局判据的改进量子粒子群优化方法加以代替。通过对测试函数的重构,验证该代理模型精确度。结果表明,该方法速度快,精度高,且对高度非线性函数的适应性强。针对Ma=2~4的二楔板反压式变几何进气道,构建了随马赫数、攻角、唇口水平位移、二级楔板角度和位置变化带来的流量系数和临界总压恢复系数的代理模型。结果表明,该算法适应度好、模型精度高,对该问题建模具有一定应用价值。 相似文献
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为解决电机轴承故障状态难以识别,从而造成诊断精度不高的情况,提出了一种基于信号特征提取与极限梯度提升算法(extreme gradient boosting, XGBoost)结合的电机轴承故障诊断模型。使用优化的变分模态分解获得振动信号的固有模态函数(intrinsic mode function, IMF)分量,再基于多尺度熵理论计算各IMF分量的多尺度熵值进行特征重构。在鲸鱼优化算法(whale optimization algorithm, WOA)中引入遗传算法的选择、交叉、变异操作对WOA进行改进。用改进的WOA算法对XGBoost的超参数进行寻优,获得了帮助XGBoost取得最优分类效果的超参数组合,将7种不同故障类型的振动信号进行重构后输入优化的XGBoost模型进行故障诊断。实验结果表明,所提GWOA-XGBoost模型的电机轴承故障诊断精度能够达到97.14%,相较于传统诊断方法,性能提升效果显著。 相似文献
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为了提高齿轮故障诊断准确率,解决齿轮故障诊断中数据量大、提取特征困难等问题,构建了齿轮故障诊断系统,采用深度学习方法建立了齿轮故障诊断模型,提出一种基于双层长短时记忆(Binary Long Short Term Memory,Bi LSTM)网络的故障诊断方法,并对该方法进行了性能分析和对比实验。结果表明:采用Bi LSTM网络方法进行齿轮故障诊断的准确率达到99.76%,分类效果优于支持向量机、Xg Boost、卷积神经网络和长短时记忆(LSTM)网络等方法,有效地提高了故障诊断精度。 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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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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在多目标的跟踪过程中,自适应地分配雷达波束能够进一步提升雷达的工作效率.为了合理调度雷达波束跟踪目标,根据目标运动状态参数,建立了目标威胁度评估模型.该模型根据目标运动状态,包含类型、速度、加速度、航向角、高度、距离和干扰程度等;然后基于混合遗传粒子群优化算法改进了BP神经网络,分别采用运动状态信息和目标威胁度作为神经... 相似文献
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为解决大惯量飞轮储能系统应急制动器优化设计的难题,提出了适用于多目标、多约束问题的改进粒子群算法。该算法利用加权算法将多目标优化问题转换为单目标优化问题,并通过罚函数方法将多约束问题转化为普通约束问题,再采用粒子群寻优算法进行求解。样机试验验证了大容量飞轮储能系统制动方案的可行性与摩擦制动器优化算法的优良性能。 相似文献