简介：摘要： 针对目前在工业控制中，被控系统往往是多变量、非线性、强耦合的时变系统。多变量系统的回路之间存在耦合，为了得到满意的控制效果，必须对多变量系统实行解耦控制。本文通过增加动量项的方法提高网络学习效率，同时引入粒子群算法（PSO）来训练神经网络PID控制器的参数，并针对多变量控制系统开展仿真验证，取得了满意的控制效果。

简介：摘要：智能建筑综合能源系统采用先进的传感器采集光照强度、风向等信号，通过单片机进行处理并控制风机和太阳能板实现了对最大光照强度和最佳迎风角的主动选择，有效提高了发电效率，当遇到恶劣天气时，装置将主动调节姿态进行自我保护。由于能源间存在的耦合关系和能量配比，采用POS粒子群算法及MATLAB进行仿真，实现能源的最优配置方案。

简介：变异函数是克里金法中反映区域化变量空间变化特征的有效数学模型,但传统克里金方法中变异函数理论模型的选择和实验变异函数参数的设定具有一定的主观性.引入粒子群算法,对Kriging实验变异函数参数进行优化,提出了PSO-Kriging算法并结合实例进行三维建模.实验结果表明：PSO-Kriging算法与传统Kriging方法相比,误差降低29.14%,三维地质模型精度更高.

简介：针对分割图像目标是无法提取目标的真实边缘且实时性不佳,引入混沌系统改进的PSO（简化粒子群算法）提取出的目标边缘作为Snake模型分割的起始位置,优化能量函数后分割出精准目标.实验表明：对图像目标进行分割的时间减少且精准度也提高了。

简介：矩阵特征问题是数值计算的一个重要组成部分,也是当前迅速发展的计算机科学和数值代数中一个活跃的研究课题.矩阵特征问题不仅可以直接解决数学中诸如非线性规划、常微分方程以及其他各类数学计算问题,而且在结构力学、工程设计、计算物理和量子力学中都发挥着重要的作用。在科学与工程计算中,求解矩阵特征值也是最普遍的问题之一。如动力系统和结构系统中的振动问题、电力系统的静态稳定分析上、工程设计中的某些临界值的确定等都可归结为求解矩阵特征值问题。仿真实验结果表明,该方法求解精度高、收敛速度快,能够在10代左右收敛,可以有效获得任意矩阵的特征值。

简介：摘要：文章剖析了融合粒子群优化（PSO）技术与模型预测控制（MP）的直流双向电源转换控制系统策略。在应对传统直流双向电源在转换阶段所面临的稳定性不足、反应迟缓等问题上，本研究提出了一项新的控制方案，此策略利用PSO对MP控制器参数进行优化调整，确保直流双向电源转换流程的高精度控制，显著增强了系统的动态响应特性和稳固性。此举为直流双向电源系统的改进设计开辟了新的研究方向和借鉴模式。

简介：摘要：为准确预测煤层底板突水量，提出了一种基于PSO -SVR(粒子群算法以优化支持向量回归机算法)的煤层底板突水量的预测模型。针对矿井底板突水这种非线性、小样本问题，通过改变粒子群算法的惯性权重因子定义以及引入混沌映射思想的方式，避免算法陷入局部最优值，强化全局搜索。将水压、含水层、隔水层厚度、底板破坏深度以及断层落差作为影响煤层底板突水量的特征因素，将该预测模型算法与 SVR预测模型算法进行比较。仿真结果表明:该预测模型算法的预测值更接近实际值，具有一定实际应用价值。

简介：对造纸厂的用电负荷进行预测有利于对生产调度进行合理安排,从而降低能耗。本课题提出了一种粒子群优化算法(PSO)和最小二乘支持向量机(LSSVM)相结合(PSO-LSSVM)的短期电力负荷预测方法,该方法可对造纸厂未来每30min的电力负荷进行预测。结果表明,采用PSO-LSSVM算法对短期电力负荷进行预测时,预测结果的相对百分误差绝对值的平均值约为0.75%,精度高于其他行业的电力负荷预测值,模型具有良好的可行性和有效性。

简介：利用GNSS载波相位差分技术进行高精度姿态测量时,整周模糊度快速求解是制约测姿性能的核心问题,为改进测姿数据处理中计算效率和精度上的矛盾,提出了一种基于粒子群优化模糊度搜索的GNSS实时测姿算法。新算法应用于整周模糊度搜索,可实现性好,能免除模糊度去相关处理步骤,改善收敛速度慢和陷入局部最优解的问题,提高算法的自适应能力。通过实测实验分析,结果表明:新算法性能稳定效率高,在动态条件下相比基于遗传算法模糊度搜索的测姿算法,对模糊度固定解的成功率提高了约17%,实时性也得以提升,工程应用前景较好。

简介：滤波器在射频、微波电路中发挥重要作用。不断出现的无线通讯系统应用对滤波器提出了前所未有的挑战：更高的性能指标、更小的尺寸质量、更低的成本已成为新型滤波器必须满足的基本要求。援引了一个Ka波段Hairpin耦合结构的双通带滤波器原型，每一个耦合支的长度大约为两个通带中心频率对应的四分之一波长。然后基于PSO算法和IE3D仿真软件对滤波器进行优化，优化的最终结构体积很小，其大小仅为5．5mm×2．7mm，但两个通带的插入损耗仅相差0．5dB；另一方面，两个带内的S11都下降到了-28dB左右，最终生成了微带滤波器的版图。

简介：偏振模色散（PMD）已经成为高速光纤通信系统发展的严重障碍。我们将粒子群优化（ParticleSwarmOptimization—PSO）算法作为偏振模色散自适应补偿中的反馈控制算法，对光链路中的PMD信号进行收索跟踪，并控制偏振控制器（PolarizationController—PC），成功的实现了对二阶PMD的自适应补偿。实验结果表明，粒子群优化算法能够避免陷入局部极值而快速的搜索全局最佳值，同时它还具有很强的抗链路噪声的能力，补偿效果良好。

简介：漫长假期后的第一个月里，当你再次背上书包跨入校门时，你是否又要开始为学习而焦虑，为未来而迷惘？值此新的学期，我就大家新学的算法，来跟同学们谈谈心．

简介：漫长假期后的第一个月里，当你再次背上书包跨入校门时，你是否又要开始为学习而焦虑，为未来而迷惘？值此新的学期，我就大家新学的算法，来跟同学们谈谈心．

简介：提出采用事务压缩和哈希技术相结合方式的改进算法.该算法通过备份数据库Dk生成候选项目集Ck,在生成Ck的同时计算支持度.针对生成频繁2-项目集L2的瓶颈,在生成L2的时候使用DHP算法.从时间复杂度上对Apriori算法和改进算法进行比较,说明改进算法在效率上优于Apriori算法.

简介：在HITS算法的基础上应用蚁群算法的主要思想,对网页按关键字搜索后被点击的次数进行统计,结合相关内容提出了一种新的搜索算法—基于蚁群算法的改进HITS算法.实验表明,该算法在使得返回结果中相关度较高的网页通过人们的自主选择获得了不同程度的加权,使得其在查准率及解决HITS算法的主题漂移方面都优于传统HITS算法.

简介：摘要：当前的建筑工程施工安全风险识别矩阵设定一般为单向的，识别的覆盖范围受限制，导致风险识别均值差增加，为此提出对基于PSO-SVM算法的建筑工程施工安全风险识别方法的设计与验证分析。根据当前的风险识别需求及标准，先进行基础风险识别因素的提取，采用多阶的方式，打破识别覆盖范围的限制，设计多阶段识别矩阵，以此为基础，构建PSO-SVM测算工程施工安全风险识别模型，采用层次多维判定实现安全风险识别处理。测试结果表明：对比于传统WBS-RBS建筑工程施工安全风险识别测试组、传统Apriori关联规则建筑工程施工安全风险识别测试组，本次所设计的PSO-SVM测算建筑工程施工安全风险识别测试组最终得出的风险识别均值差被较好的控制在0.2以下，说明在PSO-SVM算法的辅助下，当前对于建筑工程风险的识别效果更佳，针对性更强，误差可控，具有实际的应用价值。

简介：在网络的管理与控制中，需要考虑成本和流量问题，即网络的最小费用和最大流量问题。利用改进Ford—Fulkerson标号法求得单端和多端的网络最大流，使得通过一次标号得到全部增广链，并同时增流即得最大流。从而在考虑费用最小，最终求得网络最小费用。transportation最后用实例展现了此过程。

简介：摘要：随机森林是当前一种常用的机器学习算法，其是Bagging算法和决策树算法的一种结合。本文就基于随机森林的相关性质及其原理，对它的改进发展过程给予了讨论。

简介：本文给出了一种求解变量带有上界约束的线性规划问题的改进算法。此方法的关键在于充分利用上界约束的特殊性，册除了多余的约束，不必矿大系数矩阵，而且迭代程序较为简单。实现了最大限度的简化，几乎与没有上界限制的情形相同。

简介：摘要：本文研究目的在于寻找最优的抗疫物资运输路径。Dijkstra算法是计算最优路径的的代表算法，针对其存储效率和计算效率过低问题，提出用邻接表代替权重邻接矩阵、采用双向循环链表进行快速增删、同时利用快速排序对权重距离进行排序的改进方法，最后综合考虑实际道路的综合通行能力对改进的Dijkstra算法进行实例验证。