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针对电磁式振动台对地震波信号复现精度低及复现过程中迭代次数较多的问题,在建立准确的振动台模型的基础上,提出了基于加速度模型......
针对模糊控制器控制精度不高、自适应能力有限等问题,提出一种基于粒子群算法的变论域模糊控制策略。首先,在对伸缩因子特性及基本......
粒子群算法(PSO)是一种基于迭代的智能算法,具有较好的全局搜索能力,但局部搜索能力较弱。针对粒子群算法容易陷入局部最优不足这......
复杂环境下，传统算法实现光伏系统的最大功率点跟踪（MPPT）失效；常规粒子群优化算法（PSO）实现的MPPT控制易给系统引入较大跟踪振荡。针对......
运用粒子群算法优化理论，实现对PID控制参数的自适应调节。在无需先验知识的情况下，直接根据选取的性能指标，对PID策略参数进行动态调......
对含有系统误差的测量进行配准是准确进行数据关联的前提.实际中,许多不确定性因素导致系统误差,使其演化模型难以建立,从而导致传......
可能性C均值聚类（PCM）因存在聚类中心一致性问题而导致PCM算法聚类失效。提出了反一致可能性C均值聚类算法（ACPCM），它将各聚类中心间距......
在经典微粒群算法的基础上提出一种有较高收敛性能的智能算法：量子粒子群（QPSO）算法。并用于求解混合整数非线性规划问题。实验室证明......
提出一种加速参数随个体适应值调整的改进粒子群(PSO)算法用来解决物流配送模型优化的多峰早熟问题。首先,从算法行为分析和向量分......
随着我国近几年要将高耗能产业列为重点改造项目,尤其侧重于工业的节能降耗,在工业方面钢铁行业是重点,高炉炼铁是工业中耗能最大,......
PSO结合SVM算法对高光谱数据波段进行优化,每次搜索结果不一定相同,因此很多学者对此类算法的可靠性存在疑问。为了证明PSO-SVM降......
运用灰色系统理论,建立巢湖地区全社会用电量的GM（1,1）预测模型,并运用粒子群算法对模型参数进行优化,从根本上克服误差。结果表明,......
探索一种快速优选农作物氮素光谱波长方法,对确定作物氮含量有重要意义。基于均匀试验的＂均衡分布＂特性,设计了一种改进粒子群法。通......
粒子群算法是一类有效的随机全局优化算法，但是经典PSO算法容易陷入局部最小值。提出了一种新的带变异自适应参数调整PSO算法，通过引......
为了提高矿井上隅角瓦斯(这里指甲烷)浓度的预测精度,得到瓦斯浓度的一个预测范围,提出一种将模糊信息粒化(FIG)和支持向量机(SVM)......
短期电力负荷预测是电力系统安全调度、经济运行的重要依据,随着电力系统的市场化,负荷预测的精度直接影响到电力系统运行的可靠性......
风速和风电场功率预测是风电场稳定运行及系统调度的重要保障,LSSVM在保持SVM的基础上,可以降低计算复杂性,加快求解速度,为风速及......
财务危机预警是公司预测和防范财务危机的主要手段,为了提高财务危机预警模型的预测精度和执行效率,本文将局部线性嵌入（Locally Li......
探索了航空发动机风扇叶片伸根段造型的优化设计方法,利用它在保持叶身气动设计不变的情况下使风扇叶片振动特性得到改善。建立了......
提出一种将PSO和BMAC相结合的控制算法,用于永磁同步电动机的直接转矩控制。用PSO算法控制转速环,以及基于PSO和BMAC相结合的算法......
为了避免陷入梯度法局部极值以提升模糊聚类算法聚类性能,提出PSO高斯诱导核模糊C均值聚类算法(PSO Gauss-induced kernel fuzzy C......
渗透气快气浓度、渗透气流量和尾气快气浓度是气体膜分离过程的关键性能参数,其在线检测是气体膜分离过程优化控制研究的重要内容......
随着现代工业生产日趋大型化和复杂化,对控制系统的要求也越来越高。模糊控制具有不依赖被控对象的数学模型、鲁棒性强等特点,模糊......
水下机器人动力学模型参数辨识是水下机器人运动状态控制、路径跟踪、状态监测、故障诊断及容错系统开发的基础,是水下机器人研究......
近年来,太阳能作为可再生清洁能源正在逐渐取代传统一次能源,未来也必将成为全面解决能源短缺、环境污染两大问题的主要手段。集中......
