关键词:分布式SAR系统;改进粒子群算法;构形优化设计:优化指标中图分类号:TN958文献标识码:A文章编号:1009-5896(2008)ll一2714-05 SM—PSO Algorithm-BasedConfigurationOptimal Design ofDistributedSARSatellite System Zhang Jin—xiu Wang Ji—heCaoXi—binLan Sheng-ehang (ResearchCenter形SatelliteTechnology,Harbin...
基于SM-PSO算法的分布式SAR卫星系统构形优化设计方法研究
长的问题,提出了基于选择性变异(SMDPSO)的双粒子群优化算法,并用于解决频率分配问题.提出算法将粒子群划分为两个子群采用不同的更新策略,使算法易跳出局部最优解;对单个粒子进行选择性变异,提高了种群多样性的同时加快了算法的收敛速度.仿真结果表明:SM-DPSO能较好的解...
PSO算法具有较快的逼近最优解的速度,对BP神经网络权值和阈值进行优化,克服BP神经网络学习慢的缺陷,提高BP神经网络预测模型的准确率。针对BP神经网络难以用于血脂异常诊疗数据的问题,学者采用PSO算法来优化神经网络参数配置(PSO-BP神经网络算法结构图见图2),相较于...
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现...
导弹控制系统是一个非常复杂的时变非线性系统,本文将其动态微变等效后简化为局部线性定常模型,使用VSC算法控制导弹运动。其中局部线性定常模型与真实系统的差别,构成了复杂的非线性关系,使用PSO算法识别其参数。PSO算法最主要的问题是容易陷入早熟收敛。本文为此研究了包括范超赞斥力算法在内的各种PSO改进思路,提出了被...
导弹控制系统是一个非常复杂的时变非线性系统,本文将其动态微变等效后简化为局部线性定常模型,使用VSC算法控制导弹运动.其中局部线性定常模型与真实系统的差别,构成了复杂的非线性关系,使用PSO算法识别其参数. PSO算法最主要的问题是容易陷入早熟收敛.本文为此研究了包括范超赞斥力算法在内的各种PSO改进思路,提出了被寻...
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现...
一、粒子群算法的概念 粒子群优化算法(PSO:Particle swarm optimization) 是一种进化计算技术(evolutionary computation)。源于对鸟群捕食的行为研究。粒子群优化算法的基本思想:是通过群体中个体之间的协作和信息共享来寻找最优解. PSO的优势:在于简单容易实现...
1.1 ELM 算法 ELM 因学习效率高被普遍应用于风电功率预测、变压器故障诊断、风机故障诊断等方面。该 算法任意赋值输入层权重和阈值,训练过程中无需改变模型参数,仅设定隐层神经元个数,便可通过最小二乘法获得输出层权重。 1.2 PSO-ELM 预测...