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基于PSO的BP神经网络在压力传感器温度补偿中的应用
温度补偿 粒子群优化算法 BP神经网络 压力传感器
2014/4/16
针对硅压阻式压力传感器的温度漂移问题，提出了基于粒子群优化算法(particle swarm optimization algorithm，PSO)的BP神经网络的温度补偿模型，通过粒子群化算法对BP网络的权值和阈值进行全局寻优，克服了BP网络收敛速度慢和易陷入局部极值的缺陷，而且温度补偿的精度较高。研究结果表明，该方法有效的抑制了温度对压力传感器输出的影响，提高了传感器的稳定性和准确性。
基于PSO的SVM的煤岩声发射源定位研究
粒子群优化 支持向量机 声发射 源定位
2014/4/22
为了准确的预测采空区煤矿煤岩破裂与失稳前岩石所释放出来的声发射信息的位置，并且根据山西焦煤的官地矿16403工作面获得的声发射事件的数据，因为该数据是一个非线性、高维的问题，提出了用PSO和SVM算法相结合的方法在煤矿煤岩声发射定位中的应用进行了研究。以往的方法只是单纯的收集煤岩或岩石声发射信息，以至于定位会出现失准、精度低和误差大的缺点。文章提出了“1+1=1”的定位方法，既收集同一位置的岩石和...
针对制约径向基函数RBF神经网络发展及其应用的瓶颈问题，提出一种基于粒子群优化算法PSO的改进K-means聚类思想，以确定其隐节点的数目。结合梯度算法，通过最小化目标函数调节隐节点的数据中心、宽度和输出权值，最终达到优化RBF神经网络的目的;同时，将优化后的网络应用于滚动轴承故障模式识别。试验结果表明，该方法能自适应地确定RBF神经网络隐节点的数目并调整其结构参数，使网络具有较快的收敛速度和较高...
基于改进PSO算法的实时故障监测诊断测试集优化
故障诊断 测试选择 粒子群优化算法 实时
2013/8/13
针对基于相关性模型的复杂系统实时故障诊断问题，引入一种改进的多目标离散粒子群优化算法对测试集进行优化选择，以提高诊断系统效率，降低测试成本。基于现有粒子群优化算法，将粒子速度更新和位置更新的意义与测试选择相联系，提出了新的速度和位置更新公式；针对测试集故障检测数、故障隔离数、测试个数及成本等多个指标，分别设计了故障监测测试集和诊断测试集的多目标适应度函数，并给出最优解的多目标更新方法。仿真结果表明...
基于离散PSO的分层多链无线传感器网络路由算法
无线传感器网络 PEGASIS 离散PSO 多旅行商问题
2014/5/6
针对无线传感器网络节点能量有限的特点，在PEGASIS协议的基础上提出了一种基于离散粒子群优化算法的分层多链无线传感器网络路由算法DPSO-MCRA。此算法把网络分为两层，通过离散粒子群优化算法建立多条低层链路来遍历所有节点；高层节点则自发地根据剩余能量以及到基站距离的平方大小竞争父簇头，依次选择最近的邻居链节点作为该链簇头，并由这些簇头节点组建簇头链。仿真结果表明，本文提出的路由算法与PEGAS...