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加速收敛的粒子群优化算法
,王坚
控制与决策 , 2011,
Abstract: 在基本粒子群优化算法的理论分析的基础上,提出一种加速收敛的粒子群优化算法,并从理论上证明了该算法的快速收敛性,同时对该算法中的参数进行了优化.为了防止其在快速收敛的同时陷入局部最优,采用依赖部分最差粒子信息的变异操作.最后通过与其他几种经典粒子群优化算法的性能比较,表明了该算法的高效和稳健,且明显优于现有的几种经典的粒子群算法.
模拟退火粒子群算法在新交通控制模型中的应用
,王坚
计算机应用 , 2008,
Abstract: ?城市交通系统是个随机性很强、复杂的巨型系统,为了获得良好的通行效率,提出了一种基于模拟退火温度的自适应粒子群优化算法,同时给出了一种城市区域交通协调控制信号配时模型,然后将提出的方法应用于此模型。仿真结果表明:这种算法不仅能够克服基本粒子群算法陷入局部寻优的缺点,而且算法的收敛性和稳定性都很好,同时也表明该模型是可行的、有效的。
一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法
王坚?
计算机科学 , 2009,
Abstract: 针对惯性权重线性递减粒子群算法(ldwpso)不能适应复杂的非线性优化搜索过程的问题,提出了一种动态改变惯性权重的自适应粒子群算法(dcwpso),在该算法中引入聚焦距离变化率的概念,并根据它对粒子群算法搜索能力的影响,将惯性因子表示为关于聚焦距离变化率的函数。在每次迭代时算法可根据当前粒子群聚焦距离变化率的大小动态地改变惯性权重,从而使算法具有动态自适应性。对6个典型函数的测试结果表明,dcwpso算法的收敛速度明显优于ldwpso算法,收敛精度也有所提高。
基于无线传感器网络的矿井火灾源监测系统设计
魏超,童敏明,
煤炭工程 , 2012,
Abstract: 针对矿井火灾源监测定位的难题,提出一种基于WSN进行矿井火灾源监测方案。网络呈网状拓扑结构,以竞争学习方式选取簇头,利用覆盖配置协议控制节点状态,以降低节点能耗、减少信息冗余。节点定位采用RSSI方法测节点间距离,极大似然估计法计算节点位置的机制,并针对矿井实际情况提出利用最小二乘法进行数据拟合建立RSSI模型。
间谐波环境下并联有源电力滤波器系统设计
张超,马小平,张义君,
电工技术学报 , 2015,
Abstract: 针对电网环境中含有间谐波的复杂情况,以三电平并联有源电力小滤波器(SAPF)为研究对象,建立三电平SAPF数学模型。采用CPT原理检测间谐波环境下电网基波分量,从而准确测量电网谐波含量。将间谐波、APF参数波动和死区效应等考虑为控制器非周期干扰,利用等价输入干扰原理对传统重复控制器加以改进,提高控制系统控制性能,消除非周期干扰对控制器的影响。在Matlab和三电平试验平台上,建立SAPF控制系统,仿真及实验验证所设计系统可以准确检测间谐波环境下电网谐波含量,并对电网谐波、间谐波进行补偿。
多功能电网谐波分析仪的研制
仇润鹤吴震春
电力系统自动化 , 1995,
Abstract: 介绍一种多功能电网谐波分析仪,这是一个以单片微机为核心的智能仪表,文中详细叙述了仪器的硬件电路和软件设计。
马尔科夫链的粒子群优化算法全局收敛性分析
,王坚,高岳林
控制理论与应用 , 2011, DOI: 10.7641/j.issn.1000-8152.2011.4.CCTA091639
Abstract: 本文对粒子群优化算法的全局收敛性进行了分析,给出了粒子速度和位置的一步转移概率,然后从粒子状态所构成的马尔科夫链着手,分析了此马尔科夫链的一系列性质,证明了粒子状态空间的可约性和非齐次性,并验证粒子状态空间是非常返态的,最后表明马尔科夫链不存在平稳过程的条件,继而从转移概率的角度证明了算法不是全局收敛的.
二维各向异性随机介质内光波模式的特性研究
刘海,张祥军,,吕健滔
量子电子学报 , 2012,
Abstract: 通过建立能够描述各向异性介电常数变化情况的二维随机介质模型,利用时域有限差分法联立求解随机介质中光波所满足的Maxwell方程和激光速率方程,研究了各向异性散射增益材料中的随机激光辐射现象。结果表明随机介质中各向异性散射颗粒的无序程度由空间位置无序和空间方向无序共同决定,空间方向的无序能够加强随机激射的辐射。同时存在两种无序机制的随机介质,在相同条件下它的随机辐射行为要强于仅存在一种无序机制的随机介质。研究结果对于研制新型各向异性随机介质材料具有指导作用。
热导传感器温度特性的cpso-svm数据融合校正
黄为勇,童敏明,
计算机应用 , 2009,
Abstract: ?为了消除环境温度对热导气体传感器的影响,提出了一种热导传感器温度特性的经典粒子群优化--支持向量机(cpso-svm)数据融合校正方法。该方法将热导传感器和温度传感器构成传感器组,利用支持向量机对传感器组的输出信号进行数据融合,采用经典粒子群优化算法和测试样本集均方根误差与平均绝对百分比误差同时最小原则选择和优化支持向量机的参数向量。对氢气浓度的检测实验表明,该方法能有效地改善传感器的温度特性,实现了气体浓度的精确检测。
基于补充总体局部均值分解的轴承故障诊断方法
Resarch on Fault Diagnosis Method of Bearing Based on Complementary Ensemble Local Mean Decomposition

,渠虎,王翠,陈明
- , 2018,
Abstract: 为了弥补局部均值分解(LMD)在处理非平稳、非高斯信号的不足,提出一种基于补充总体局部均值分解(CELMD)和频谱分析相结合的轴承故障诊断方法。该方法向原信号成对地添加符号相反的白噪声,首先对含噪信号进行LMD分解,得到一系列的乘积函数(PF),再选取包含最丰富故障信息的PF分量,最后对该PF分量进行FFT变换,提取故障特征频率,实现对轴承状态和故障类型的识别。通过对仿真信号和轴承振动信号的分析,表明该方法不仅能消除残留白噪声和抑制模态混叠还可以提高故障诊断的准确性和有效性。
To solve the problem that local mean decomposition (LMD) method was not insufficient in process the non stationary and non Gaussian signal, a fault diagnosis method based on the complementary ensemble local mean decomposition (CELMD) and spectrum analysis was proposed. Firstly, in this method,the white noises were added in pairs into a target signal, and then the noisy signal was decomposed into a series of production function by using LMD method.The PF component containing main fault information was selected, which was transformed by fast Fourier transform(FFT), to realize the identifications of the working status and fault types. Through the analysis of the simulation signals and the vibration signal of the bearing, it was proved that the method could eliminate the residual white noise and restrain the mode mixing, and improve the accuracy of the fault diagnosis as well.
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