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开始了 在2007年1月
频率: 每月一次
版: 国际化
纸数: 95
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粒子群优化相关出版物
95 结合掌纹和虹膜特征的多模式生物特征识别系统的实现

作者: 拉巴布(Rabab M., Elaraby A.Elgallad

抽象:

随着广泛的应用,单峰生物识别系统的性能必须面对各种各样的问题,例如信号和背景噪声,失真和环境差异。因此,提出了多峰生物测定系统以解决上述问题。本文介绍了一种基于提取的人掌纹和虹膜特征的双峰生物特征识别系统。掌纹生物识别技术是一项相当新的技术,用于通过人们的手掌特征来识别他们。虹膜与面部和指纹一起在多模式识别系统中具有很强的竞争力。在这项研究中,我们引入了一种算法,该算法使用基于纹理的描述符Scale Invariant Feature Transform(SIFT)将手掌和虹膜提取的特征组合在一起。由于使用不同生物特征形式的特征时,特征集是不均匀的,因此这些特征将被串联起来以形成单个特征向量。粒子群优化(PSO)用作特征选择技术,以减少特征的维数。所提出的算法将应用于德里技术研究所(IITD)数据库,并将其性能与文献中发现的各种虹膜识别算法进行比较。

关键字: 特征提取, 功能选择, 粒子群优化, 虹膜识别, 掌纹, 尺度不变特征变换

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94 多目标问题的改进粒子群算法

作者: 胡达·阿巴德里亚(Houda Abadlia), 娜迪亚·史玛莉(Nadia Smairi), 哈立德·格迪拉(Khaled Ghedira)

抽象:

多目标粒子群优化(MOPSO)在解决测试功能和实际优化问题方面显示出有效的性能。但是,该方法存在过早收敛的问题,这可能导致缺乏多样性。为了提高其性能,本文提出了一种混合方法,该方法将MOPSO嵌入到岛模型中,并集成了局部搜索技术(可变邻域搜索),以增强群体的多样性。在两个测试功能系列上的实验表明了该方法的有效性。与其他进化算法的比较表明,该方法在解决多目标优化问题上表现出良好的性能。

关键字: 移民, 多目标优化, 粒子群优化, 可变邻域搜索

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发布日期:2021年04月21日
    

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93 先进的混合粒子群优化算法,通过网络重构,可实现高分布式发电的配电网中的拥塞和功耗降低

作者: C.伊拉克利斯, 埃维里迪斯(G. Evmiridis), A.伊拉克利斯

抽象:

可再生能源和分布式发电装置已经在发电中发挥了重要作用。渗透电网的各种技术的混合,增加了配电网络管理的复杂性。分布式发电单元的高渗透率会产生节点过电压,巨大的功率损耗,不可靠的功率管理,反向功率流和拥塞。本文提出了一种能够减少拥塞和功率损耗的优化算法,这两种算法都被描述为加权和的函数。提出了两个描述拥塞的因素。升级的选择性粒子群优化算法(SPSO)用作解决方案工具,重点关注网络重新配置技术。升级后的SPSO算法是通过添加一种专门用于减少功率损耗的启发式算法来实现的,并测试了几种情况。结果表明,在最大程度减少计算时间的同时,最大程度地降低了损耗和拥塞。

关键字: 智能电网, 分销网络, 粒子群优化, 拥塞, 减少损失

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92 模型驱动和数据驱动的作物单产预测方法:分析和比较

作者: 陈祥陀, 保罗·亨利·库恩德

抽象:

作物单产预测是 农业。本文的主要思想是找出有效的 预测基于气象记录的玉米产量的方法。 本文使用的预测模型可以分为 根据模型驱动的方法和数据驱动的方法 不同的建模方法。模型驱动的方法基于作物机理 造型。他们描述了作物生长与其相互作用 环境作为动力系统。但是校准过程 动态系统非常困难,因为它 原来是一个多维非凸优化问题。 本文的原始贡献是提出了一个统计 方法,即多方案参数估计(MSPE), 潜在复杂机械模型的参数化 新型的数据集(气候数据,许多情况下的最终产量)。 它通过CORNFLO(一种用于玉米生长的作物模型)进行了测试。另一方面,数据驱动的产量预测方法 没有复杂的生物物理过程。但是它有一些严格 有关数据集的要求。 本文的第二点贡献是 模型驱动方法和经典数据驱动方法。为了这 目的,我们考虑两类回归方法 源自线性回归(Ridge和Lasso回归,主要 分量回归或偏最小二乘回归)和 机器学习方法(随机森林,k最近邻, 人工神经网络和SVM回归)。 该数据集由720个县级玉米产量记录组成 由美国农业部(USDA)和 相关的气候数据。 5倍交叉验证过程, 两个准确性指标:预测的均方根误差(RMSEP), 预测的平均绝对误差(MAEP)用于评估 作物预测能力。 结果表明,在数据驱动方法中,随机 森林是最坚固的,通常可以达到最佳预测 错误(MAEP 4.27%)。它也优于我们的模型驱动方法 (MAEP 6.11%)。但是,校准机械的方法 易于访问的数据集中的模型提供了几个方面的观点。 机械模型可以潜在地帮助强调压力 作物遭受苦难或确定目标生物学参数 用于育种。因此,一个有趣的观点是 结合这两种类型的方法。

关键字: 粒子群优化, 敏感性分析, 作物模型, 随机森林, 作物产量预测, 参数估计

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西安起名公司 91 基于离散小波变换的粒子群优化与遗传算法相结合的图像水印

作者: Omaima N.Ahmad AL-Allaf

抽象:

通过通信网络,可以轻松地以非法方式复制和分发图像。作者和所有者的版权保护是必要的。因此,数字水印技术作为解决授权问题的有效方法发挥着重要作用。数字图像水印技术用于将水印隐藏在图像中,以实现版权保护并防止其非法复制。水印需要对攻击具有鲁棒性并保持数据质量。因此,在本文中,我们讨论了两种图像水印方法,一种是基于粒子群优化(PSO),另一种是基于遗传算法(GA)。离散小波变换(DWT)与两种方法分别用于嵌入过程以覆盖图像变换。 PSO和GA均基于互相关系数,以检测原始图像中的高能量系数水印位,然后将水印隐藏在原始图像中。针对这两种具有不同PSO和GA参数值的方法进行了许多实验。通过实验,PSO方法获得了更好的结果,PSNR等于53,MSE等于0.0039。当种群数量等于100时,GA方法的PSNR等于50.5,MSE等于0.0048,迭代次数等于150和3×3块。根据结果??,我们可以注意到,小块大小会影响基于PSO / GA的图像水印的质量,因为小块大小会增加水印图像的搜索区域。当使用群大小等于100时,可以获得更好的PSO结果。

关键字: 遗传算法, 粒子群优化, 离散小波变换, 图像水印

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90 可重复使用的第一阶段火箭着陆的最小燃料最优轨迹的粒子群算法

作者: 张振宇, 凯文·斯宾塞·安格里姆, 高庆斌

抽象:

与每次飞行后被丢弃的传统运载火箭相比,可重复使用的运载火箭(RLV)提供了一种更环保的进入太空的方法。本文通过提出一种基于最优控制理论和粒子群优化(PSO)原理确定最小燃料最优轨迹的解决方法,研究了RLV的可回收性质。该问题被表述为最小着陆误差驱动的下降问题,在该问题中,需要将RLV从固定的一组初始条件移动到三组不同的终端条件。但是,与其他动力下降研究不同,本文考虑了大气阻力引起的高度非线性影响,在月球或火星上的研究通常忽略了这些影响。并非直接优化控制,而是将油门控制假定为在飞行的每个阶段都具有预定的推力方向。 PSO方法在一维比较研究中得到了验证,然后将其应用于二维情况,并说明了结果。

关键字: 粒子群优化, 可重复使用的火箭, 最小燃油最优轨迹, 太空X

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89 一维压电锆钛片模型的时域结构参数估计

作者: N·吉涅什, 尚卡尔

抽象:

本文介绍了一种使用 结构梁模型的三维压电贴片 识别。一维构成的混合元素 梁元件和PZT传感器使用的材料减少 属性。该模型便于识别 梁。首先针对以下因素验证此元素的准确性: 相应的3D有限元模型(FEM)。结构 识别是一个反问题,因此 通过最小化参数之间的偏差来识别参数 补丁的预测和测量电压响应,当 受到激发 。非经典优化算法 粒子群优化用于最小化此目标 功能。信号被5%高斯噪声污染 模拟实验噪声。提出的方法适用于 梁结构和确定的参数是刚度和阻尼。 该模型还通过实验验证。

关键字: 粒子群优化, 结构识别, PZT补丁, 逆 问题

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88 基于粒子群算法的两转子气动系统线性二次调节器控制器的优化整定

作者: 阿亚德·马赫图里, 赫尔曼·瓦希德(Herman Wahid)

抽象:

本文提出了一种基于线性二次调节器(LQR)的最优状态反馈控制器,该控制器用于两转子空气动力系统(TRAS)。 TRAS是具有两个自由度和交叉耦合的高度非线性多输入多输出(MIMO)系统。有两个参数定义了LQR控制器的行为:状态权重矩阵和控制权重矩阵。这两个参数影响LQR的性能。提出了粒子群优化算法(PSO)来优化LQR加权矩阵。使用LQR控制器的主要问题是通过使光束快速准确地移动以跟踪轨迹或达到所需的高度来稳定TRAS。仿真结果在MATLAB / Simulink中进行。该系统被解耦为两个单输入单输出(SISO)系统。比较INTECO提供的优化比例,积分和微分(PID)控制器的性能,结果表明,在执行PSO时,LQR控制器在瞬态和稳态响应方面均具有更好的性能。

关键字: 最佳控制, 粒子群优化, 粒子群算法, 线性二次调节器, LQR控制器, 两旋翼气动系统, 特拉斯

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87 改进的基于PSO的最优控制,可最大化分布式发电系统的收益

作者: Kaibalya Prasad熊猫, Sreyasee Rout, 普里扬卡·森, Soumyakanta Samantaray, 比什努普里亚·比斯瓦尔

抽象:

电力系统行业的放松管制以及产生电能的新技术的发明导致了电力系统规划的创新。分布式发电(DG)是最有吸引力的技术之一,它为从事电力系统的许多实体带来了各种优势。本文提出了一种在电力系统规划问题中考虑分布式发电的模型。本文提出了用于减少维护和运营成本的动态电力系统规划。除此之外,使用改进的粒子群优化(PSO)来找到最佳拓扑解决方案。电压分布改善指数(VPII)和线损减少指数(LLRI)被视为采用DG的收益指数。通过对IEEE 30总线测试系统的检查证明了该方法的有效性。

关键字: 电源系统, 分布式发电, 粒子群优化, 线损降低指标, 电压曲线改善指数

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86 具有储能和光伏电源的并网建筑微电网的分级运行策略

作者: 崔振英, 尹善镐, 韩东俊

抽象:

本文提出了分层操作策略,该策略可以最大程度地减少前一天操作计划和实时操作之间的操作错误。集中式和分散式方法之间的运行电源系统可以表示为分层控制方案,具有一级控制,二级控制和三级控制的特征。主控制称为本地控制,具有快速响应的功能。辅助控制称为微电网能源管理系统(EMS)。第三级控制负责协调多微电网的运行。在本文中,我们制定了类似于分级控制方案的三阶段微电网运行策略。第一个阶段是提前设置电池储能系统(BESS)的预定输出功率,该系统是微电网中唯一可控的电源,并且使用粒子群优化(PSO)方法对其进行了优化,以最大程度地减少与主电网的交流电成本。第二阶段是控制在实时计划和计划计划之间发生充电状态(SOC)错误的情况下,提前一天计划执行的BESS的有功和无功功率。第三是当预测误差超过限制值时重新计划系统。可以将第一级与次级控制进行比较,因为它可以调节有功功率。第二阶段与主要控制类似,因为它以本地方式控制错误。将第三阶段与辅助控制进行比较,因为它可以管理功率平衡。拟议的策略将应用于电子和电信研究院(ETRI)的一栋建筑物。建筑微电网由光伏(PV)发电,BESS和负载组成,并将与主电网互连。其主要目的是最大程度地降低运营成本并按计划进行运营。仿真结果支持对所提出策略的验证。

关键字: 微电网, 粒子群优化, 能源管理系统, 电池储能系统

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85 基于粒子群优化算法和混合无网格法的功能梯度板参数分析与优化设计

作者: 穆罕默德·侯赛因·阿博尔巴沙里, 纳扎里泡沫, 赛义德·马哈茂德·侯赛尼, 穆罕默德·哈桑·阿博巴萨里

抽象:

本研究涉及使用粒子群优化(PSO)算法的功能梯度板的优化设计。在这项研究中,采用无网格局部Petrov-Galerkin(MLPG)方法获得功能梯度(FG)板’的固有频率。利用MLPG结果研究了厚度与高度之比和体积分数指数这两个参数对板的固有频率和总质量的影响。然后,通过人工神经网络(ANN)方法预测板块的第一个固有频率,以用于无法获得MLPG数据的不同条件,该方法通过反向误差传播(BEP)技术进行训练。人工神经网络的结果表明,预测数据与实际数据吻合良好。为了最大化第一固有频率并同时最小化FG板的质量,使用了加权和最优化方法和PSO算法。但是,本研究提出的优化过程可以为FG板的设计者提供有用的数据。

关键字: 粒子群优化, 优化设计, 固有频率, FG板, 混合无网格法, MLPG方法, 人工神经网络方法

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84 改进多目标粒子群算法的多机电力系统稳定器优化设计

作者: Badr M.Alshammari, 盖斯米

抽象:

本文提出了一种基于局部搜索的非支配排序多目标粒子群优化(NSPSO-LS)概念,用于多机电力系统稳定器(PSS)的优化设计。控制器设计被公式化为一个优化问题,以便在s计划中的预定区域内移动系统机电模式。考虑了一组目标函数的组合,该目标函数包括无阻尼和微阻尼机电模式的阻尼因子和阻尼比。 3机9总线系统验证了所提出的优化算法的性能。基于特征值分析和非线性时域仿真的仿真结果表明,与传统的PSO技术和遗传算法相比,NSPSO-LS算法在宽负载条件和大干扰条件下调整PSS的潜力和优势。

关键字: 多目标优化, 粒子群优化, 电力系统稳定器, 低频振荡

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83 基于改进粒子群算法的质子交换膜燃料电池参数优化

作者: 莫罗瓦蒂, 德兹瓦雷(M. Dezvarei)

抽象:

近年来,越来越多的电能使用为研究生产具有高可靠性和成本管理的清洁电力的新方法提供了广阔的领域。燃料电池是新一代清洁能源,可产生电能和热能,同时具有高性能且无环境污染。根据不同工业网络中燃料电池使用的扩展,其参数的识别和优化确实具有重要意义。本文提出了基于带有实值突变(RVM)的改进粒子群优化算法和克隆算法的质子交换膜燃料电池(PEMFC)参数优化。这种类型的燃料电池的数学方程式作为优化过程中的主要模型结构被提出。在存在和不存在测量噪声的情况下,将基于克隆和RVM算法的优化参数与所需值进行比较。本文表明,这些方法可以提高传统优化方法的性能。仿真结果用于分析和比较这些方法的性能,以优化质子交换膜燃料电池参数。

关键字: 粒子群优化, 克隆算法, 质子交换膜燃料电池, 实际价值突变

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82 使用智能人工蜂群方法处理图像分割

作者: E.金朱莉, Y.哈罗德·罗宾逊, P.乔伊斯·贝瑞尔公主

抽象:

图像分割是将图像分成几个图像的概念。图像分割算法用于操纵图像分割的过程。 ABC的优势在于,它会进行全球范围内的每次探索和居民探索以进行迭代。粒子群优化(PSO)和进化粒子群优化(EPSO)包含许多搜索问题。聪明人为的蜜蜂殖民地算法已被用来提高邻域搜索的性能。仿真结果清楚地表明,所提出的ABC方法优于现有方法。结果表明,该算法可用于实现抓取彩色物体的机械手。与其他方法相比,该方法的效率大大提高。

关键字: 粒子群优化, 图像分割, GMM, 活动轮廓, 颜色信息, EPSO, 美国广播公司

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81 用于Nelson-Siegel-Svensson校准的混合粒子群优化-Nelder-Mead算法(PSO-NM)

作者: 索非亚·阿尤什, 拉希德·埃利亚(Rachid Ellaia), 拉杰·阿伯莱希

抽象:

如今,保险公司可能会使用收益率曲线作为指标 evaluation of the profit or the performance of their portfolios; 因此,他们用一类具有 适应并预测利率的未来期限结构。这个班 模型的模型是Nelson-Siegel-Svensson模型。不幸的是,许多 作者报告了要校准的许多困难 该模型,因为优化问题不是凸的,并且具有 多个局部最优。在这种情况下,我们实现了混合粒子 群优化和Nelder Mead算法以最小化 通过最小二乘法,零息票之间的差额 曲线和NSS曲线。

关键字: 优化, 西安起名公司 粒子群优化, 零息曲线, Nelder-Mead算法, 尼尔森·西格尔 斯文森

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80 粒子群算法的优化算法

作者: 赵福章

抽象:

粒子群优化(PSO)成为其中之一 解决全局问题的最重要的群体智能范式 优化问题。尽管在 在过去的二十年中改进了PSO算法,还有其他工作 仍然需要平衡参数以获得更好的数值 准确性,效率和稳定性。在最佳状态 PSO算法,(&dic 5− 1)/ 2和(3− √ 5)/ 2用于认知因素和社会因素, 分别。同样,最佳加权也相同 已用于强化搜索和多元化搜索, 分别。摄动和收缩效果最佳 均衡。 de Jong,Rosenbrock和 Griewank函数表明最优PSO算法确实 获得更好的数值特性,并且胜过规范 PSO算法。

关键字: 粒子群优化, diversification search, 强化搜索, 最佳 权重

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79 基于粒子群优化的非耦合柔性卫星最优比例积分导数姿态控制器设计。

作者: 吉布里尔·吉亚(Jibril D., 玛莎·奥拉祖鲁梅(Martha C. Orazulume)

抽象:

挠性卫星配备有各种附件,这些附件在任何激发的影响下都会振动,并使卫星的姿态不稳定。因此,系统必须能够进行调整以平衡这些附件的影响,以便准确而令人满意地指向卫星,这是卫星设计中最重要的问题之一。比例积分微分(PID)控制器设计简单,实现计算效率高,用于稳定这些灵活附件的效果。然而,手动转动PID是费时的,浪费能量和金钱。粒子群优化(PSO)用于调整PID控制器的参数。仿真结果表明,与手动调整的PID控制器相比,PSO调整的PID控制器能够重新调整航天器的姿态,并减轻机械共振的影响,并具有更好的性能。

关键字: 粒子群优化, PID控制器, 姿态控制, 弹性卫星

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78 基于改进粒子群算法的无人飞行器三维离线路径规划

作者: 拉娜·达劳·贾拉勒(Lana Dalawr Jalal)

抽象:

本文解决了离线路径的问题 复杂三维的无人飞行器(UAV)规划 有障碍的环境(由3D建模) 笛卡尔网格系统。无人机的路径规划要求 沿车辆移动飞行器的计算智能方法 有效地瞄准目标的飞行路径,同时避开障碍物。在本文中 应用了改进的粒子群算法(MPSO) 为无人机生成最佳的无碰撞3D飞行路径。的 仿真结果清楚地证明了所提方法的有效性 通过提供以下信息将无人机引导到最终目的地的算法 快速有效地选择最佳可行路径。

关键字: 粒子群优化, 避障, 三维路径规划无人机

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77 全膝关节置换手术后假体感染评估的研究

作者: , 春郎, , 春凯

抽象:

本研究针对其研究对象,使用了 已从该数据库中进行了全膝关节置换手术 国家健康保险管理局。通过复习 文献和医生访谈,重要因素是 经过仔细筛选选择。然后使用交叉熵方法 遗传算法Logistic回归和粒子群算法 优化后,计算并获得每个因素的权重。在 同时,将Excel VBA和基于案例的推理结合在一起 并通过评估系统。结果显示不明显 通过遗传算法逻辑回归发现差异 粒子群优化的准确性均超过97% 方法。两个ROC区域均高于0.87。这项研究可以提供 关键参考医务人员作为临床评估 有效提高医疗质量和效率,预防 不必要的浪费,并为资源提供实际的优势 分配给医疗机构。

关键字: 粒子群优化, 基于案例的推理, 交叉熵法, 遗传算法Logistic回归, 全膝关节置换

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76 IBFO_PSO:在MANET路由中评估生物启发的综合细菌觅食优化算法和粒子群优化算法的性能

作者: C·拉詹, 盖萨(K. Geetha), 彭加拉吉, 拉西·普里亚(C. Rasi Priya), S. Geetha

抽象:

本文介绍了集成的性能 细菌觅食优化和粒子群优化 MANET路由中的(IBFO_PSO)技术。 BFO是受生物启发的 算法,模拟细菌的觅食行为。 它有效地用于提高路由器的路由性能 MANET。结果证明,PSO与BFO集成在一起 减少路由延迟,能耗和通信 高架。

关键字: 蚁群优化, 粒子群优化, 细菌觅食 优化, 混合路由智能算法, 自然 inspired algorithms

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75 心脏杂音分类的小波特征选择方法

作者: G.文卡塔·哈里·普拉萨德, P·拉杰什·库马尔

抽象:

心音图对评估 先天性心脏病和肺动脉高压,因为它反映了 右心室收缩的持续时间。患者的收缩期杂音 心内分流的患者因肺动脉高压而减少 发展,并最终可能随着肺部完全消失 压力达到全身水平。心动图和听诊 是评估心脏的非侵入性,低成本且准确的方法 疾病。在这项工作中,要提取的客观信号处理工具 使用小波从心电图信号得到的信息是 建议将杂音分类为正常还是异常。自从 特征向量很大,二进制粒子群优化(PSO) 提出了具有特征选择突变的方法。提取 功能提高了分类准确性,并在 various classifiers including Na?ve Bayes, kNN, C4.5, and SVM.

关键字: 功能选择, 粒子群优化, 心动图, Coiflet

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74 纳米流体通过热管中楔形灯芯的MHD边界层流

作者: 齐娅·乌丁(Ziya Uddin)

抽象:

本文涉及理论和数值 磁流体动力边界层流动的研究 纳米流体流过热管中用于冷却的楔形灯芯 电子元件和不同类型的机器。至 纳入纳米颗粒直径,浓度的影响 纳米粒子在纯流体,纳米热层周围形成 纳米粒子和纳米粒子的布朗运动等 模型用于有效的热和物理性能 纳米流体。模拟底座内部纳米粒子的旋转 流体,使用微流体理论。在这项调查中乙烯 考虑到基于乙二醇(EG)的纳米流体。非线性的 通过使用以下公式求解控制流动和传热的方程 非常有效的粒子群优化技术以及 Runge-Kutta方法。传热系数的值为 发现涉及配方的不同参数,即。 纳米粒子浓度,纳米粒子尺寸,磁场和 楔角等。发现,楔角,存在 磁场,纳米颗粒尺寸和纳米颗粒浓度等 对流体流动和传热特性有显着影响 考虑的配置。

关键字: 传播热量, 数值模拟, 粒子群优化, 热管, 纳米流体应用, 楔形 灯芯

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73 基于GSA,SA和PSO的未知环境中移动机器人路径规划智能控制器的比较

作者: 帕尼格拉希(P. K. Panigrahi), 萨拉丁杜·戈什(Saradindu Ghosh), Dayal R. Parhi

抽象:

如今,自主移动机器人已经发现 在各个领域的应用。自主机器人系统必须是 能够以明智的方式应对复杂而 不断变化的环境。这项工作提出了路径的性能 自主移动机器人的计划与导航 引力搜索算法(GSA),模拟退火(SA) 和粒子群优化(PSO)的智能控制器 在非结构化的环境中。该方法不仅找到有效的 无碰撞路径也是最佳选择。这项工作的主要目的是 最小化路径的长度和从 在未知环境中移动时到达目标的起点 没有障碍物的碰撞。最后,进行比较 在三个控制器之间,发现路径长度和时间 机器人使用GSA的持续时间比SA和PSO更好 基于控制器的相同工作。

关键字: 粒子群优化, 引力搜索算法, 自主移动机器人, 模拟退火算法

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72 大自然阈值图像分割的自然启发元启发式算法

作者: 迪皮卡, 尼西亚

抽象:

分割是图像中的基本任务之一 处理。阈值处理是最简单的技术之一 执行图像分割。多级阈值很简单 和有效的技术。二级或二级的主要目标 图像分割的多级阈值确定最佳 阈值。实现多级阈值化 已经提出了技术。对自然界的研究启发 用于图像多级阈值的元启发式算法 进行分割。在这里,我们研究粒子群 优化(PSO)算法,人工蜂群优化 (ABC),蚁群优化(ACO)算法和杜鹃 搜索(CS)算法。

关键字: 蚁群优化, 粒子群优化, 图像分割, 杜鹃搜索算法, 多级阈值, 人工蜂群 优化

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71 肺癌和卵巢肿瘤基因选择的统计措施和优化算法

作者: C.古纳瓦蒂, 普马拉马拉

抽象:

研究中普遍使用微阵列技术 基因表达水平对疾病的诊断主要的 基因表达数据的缺点是它包含数千个 基因和少量样本。丰富的方法和 已经提出使用以下技术对肿瘤进行分类的技术 芯片基因表达数据。特征或基因选择方法 可用于挖掘直接参与 分类并消除不相关的基因。在本文中 统计量,例如T统计量,信噪比(SNR) 和F统计量用于对基因进行排名。使用排名基因 进行进一步分类。粒子群优化(PSO) 算法和随机蛙跳(SFL)算法用于 从排名靠前的基因中找到重要的基因。娜ïve 贝叶斯分类器(NBC)用于基于 重要基因。拟议的工作适用于肺和卵巢 数据集。实验结果表明,该方法 在所有三个数据集中均达到100%的准确度,结果是 与以前的作品相比。

关键字: 粒子群优化, 微阵列, 朴素贝叶斯分类器, 信噪比, T统计, 跳蛙跳, F统计

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70 群体智能技术对微阵列基因表达数据的聚类比较研究

作者: 普马拉马拉, 纳塔拉然, 巴拉穆鲁根(R. Balamurugan)

抽象:

芯片基因表达数据在生物学过程,基因调控和疾病机理中起着至关重要的作用。基因表达数据中的聚类是指示条件子集下一致模式的基因子集。找到一个双簇是一个优化问题。近年来,由于许多现实世界中的问题变得越来越大,越来越复杂和越来越多,事实证明,群体智能技术很受欢迎。由于问题的大小和复杂性,有必要找到一种优化技术,其效率是通过在合理的时间内找到接近最佳的解决方案来衡量的。在本文中,针对四个基准基因表达数据集,分析了粒子群优化(PSO),随机蛙跳(SFL)和布谷鸟搜索(CS)算法的算法概念。实验结果表明,对于3个数据集,CS的性能优于PSO和SFL,而在一个数据集中,SFL的性能更好。同样,这项工作从功能,过程和组成方面确定了与基因本体论有关的双聚类的生物学相关性。

关键字: 粒子群优化, 基因表达数据, 杜鹃搜索, 双集群, 跳蛙跳

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69 逆Prandtl-Ishlinskii模型和粒子群算法的压电驱动系统基于模型的控制

作者: 梁金伟, 陈洪义, 龙林

抽象:

在本文中,前馈控制器旨在消除压电堆栈驱动器(PSA)驱动系统的非线性磁滞行为。控制设计基于使用粒子群优化(PSO)技术识别的逆Prandtl-Ishlinskii(P-I)磁滞模型。基于所识别的P-I模型,可以确定逆P-I磁滞模型和前馈控制器。使用从确定的Bouc-Wen模型获得的磁滞估计值,将使用反向P-I前馈控制获得的实验结果与相应结果进行比较。证明了所提出的前馈控制方案的有效性。为了提高控制性能,采用传统的PID方案将反馈补偿与前馈控制器集成在一起。 

关键字: 粒子群优化, Bouc-Wen磁滞模型, Prandtl-Ishlinskii模型

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68 最小二乘支持向量机用于微钙化簇的表征

作者: 阿玛·帕塔普·辛格·法尔瓦哈(Amar Partap Singh Pharwaha), 巴尔吉特·辛格·赫赫拉

抽象:

微钙化(MCC)簇是乳腺X线照相术识别的最常见的导管原位癌(DCIS)症状。最小二乘支持向量机(LS-SVM)是标准SVM的变体。在本文中,提出了LS-SVM作为分类器,用于基于从增强的乳房X线照片中提取的相关特征将MCC分为良性或恶性。为了建立LS-SVM分类器对MCC分类的可信度,对LS-SVM分类器针对不同内核功能的相对性能进行了比较评估。为了进行比较评估,使用了混淆矩阵和ROC分析。对从DDSM数据库的乳房X线照片中提取的数据进行了实验。从DDSM数据库的乳房X线照片中,总共收集了380个可疑区域,其中包含235个恶性样本和145个良性样本。每个可疑区域都会计算出一组50个特征。此后,通过粒子群优化(PSO)从50个特征中选择了23个最合适特征的最佳子集。拟议的研究结果很有希望。

关键字: 粒子群优化, 微钙化簇, 原位导管癌, 最小二乘支持向量机

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67 基于粒子群算法的薄型椭圆圆柱天线阵综合

作者: 拉吉卜·卡尔, 杜巴达尔·曼达尔, 拉杰什·贝拉(Rajesh Bera), 萨克蒂·P·戈沙尔

抽象:

本文介绍了椭圆的最佳变薄  均匀激发各向同性天线的圆柱阵列(ECA)  可以产生具有最小相对旁瓣的定向光束  级别(SLL)。粒子群优化(PSO)方法  代表了一种优化问题的新方法  电磁,用于优化过程。使用PSO  确定最佳的‘开关’ 提供一个  最大SLL降低的辐射方向图。优化完成  而不以“第一个零波束宽度(FNBW)”为前缀。的  SLL随间隔阵列的元素间距的变化也是  报告。仿真结果表明,数组元素数量  可以减少元素总数的50%以上  同时将SLL降低到-27dB以下。

 

关键字: 粒子群优化, 精简数组, 椭圆圆柱阵列, 旁瓣标签

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66 具有死区时间系统的一阶基于2自由度观测器的控制器

作者: Shiv Narayan, 阿舒·阿胡亚(Ashu Ahuja), Jagdish Kumar

抽象:

本文实现了一阶带时滞系统的2-DOF控制器结构。互素分解用于设计表示一个自由度的基于观察者的控制器K(s)。问题是基于H∞ 混合灵敏度规范,旨在实现稳定性,鲁棒性和干扰抑制。然后,将另一个自由度预滤波器F(s)公式化为固定结构多项式控制器,以满足参考模型的开环处理。通过最小化参考模型与建议模型之间的积分平方误差来解决该模型匹配问题。反馈控制器和预滤波器设计被视为优化问题,并使用粒子群优化(PSO)解决。为了显示所设计方法的效率,采用了各种不同的过程并进行了比较以进行分析。

关键字: 粒子群优化, 积分平方误差, 混合灵敏度功能, 基于观察者的控制器, 预过滤器

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