(c) (d) 图7 转子不平衡得到故障识别图 ～ (e) (f) 图8 动静件摩擦的故障识别图 (g) (h) 图9 轴承基座松动的故障识别图 表1 机械设备故障识别率 (%) 识别方法 机械设备故障识别率 转子不 对中 转子不平衡 动静件摩擦的故障 轴承基座松动 故障平 均识别率 CGHMM+QPSO 96.00% 96.00% 98.00% 96.08...
对标准的PSO算法而言,算法收敛速度很快,但极易陷入局部最优。为了解决之一不足,2004年,孙俊[46]从量子力学角度出发提出了量子粒子群(QPSO)算法,QPSO算法的全局搜索能力要远远优于一般的PSO算法。QPSO算法与PSO算法是两种不同的运动方式,并不是在PSO算法的位置与速度更新公式上添加算子,因在理论上QPSO算法与PSO算法的...
引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于系统辨识领域,QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛性.仿真实验结果表明,QPSO算法具有比GA算法及PSO算法更强的线性系统辨识能力和非线性系统辨识能力.关键词: 系统辨识;量子粒子群优化算法;线性系统;非线性系统...
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An Improved QPSO Algorithm Integrating Social Learning With Lévy Flights[J]. Microelectronics & Computer, 2019, 36(4): 1-5, 11. Citation: YUAN Xiao-Ping, JIN Peng, ZHOU Guo-peng. An Improved QPSO Algorithm Integrating Social Learning With Lévy Flights[J]. Microelectronics & Computer, 2019...
基于QPSO方法优化求解TSP 维普资讯 http://www.cqvip.com
(2)N c 代表聚类中心的数目(由用户提供),也就是要形 成的聚类数目。(3)z p 代表第p 个数据向量。(4)m j 代表聚类j 的中心向量。(5)n j 代表聚类j 中数据向量的数目。(6)C j 代表形成聚类j 的数据向量的集合。使用上面的符号,标准的K 2M eans 算法流程如下:输入 聚类个数N c 、数据向量 输出...
为了保证种群的多样性,提高算 法的全局搜索能力,在具有量子行为的粒子群优化算法(QPSO)中引入邻域拓扑结构的概念,采用邻域结构中的轮形结构,提出一种基于动态邻域的具有量子行 为的粒子群优化算法(NQPSO).并用若干个标准函数进行测试,比较了NQPSO算法与标准PSO(SPSO)和传统QPSO算法的性能.实验结果表 明,NQPSO算法...
针对BP神经网络训练时间长,易陷入局部极小点问题,将量子微粒群算法QPSO与BP算法结合起来分两次训练神经网络,建立青霉素浓度预估模型.用青霉素发酵数据集对模型进行训练与检验.基于该模型,用QPSO算法对温度与pH控制轨线进行优化.实验表明,该发酵过程模型训练误差小,学习速度快,泛化能力强,预测精度高,可以实现多步预估.采...
c +关注科学网 24-06-22 08:00 来自微博网页版 #工科专业报考# #电子信息专业好就业吗# 【电子信息类专业】是一个一级学科,下面有16个二级学科,其中包含6个基本专业和10个特设专业。【电子信息类专业】是应用计算机等现代化技术进行电子信息控制和信息处理的学科,主要研究信息的获取与处理,电子设备与信息系统...