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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...
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...