论文研究基于本体的粒子群免疫算法优化的电机故障诊断方法 .pdf

为了改善粒子群优化算法的收敛速度，在布朗运动和伊藤过程的启示下，提出了一种混合布朗运动和粒子群优化算法这两种思想的改进算法。通过对布朗运动和伊藤过程进行抽象，设计了漂移算子和波动算子。漂移算子保留了粒

为了避免标准粒子群优化算法(PSO)过早收敛的缺点,把热力学中的扩散现象引入到PSO算法的改进当中,提出了基于扩散机制的双种群粒子群优化算法(DPSO)。DPSO算法中定义了粒子的扩散能、种群的温度和

为了改善粒子群多目标优化算法的分布性，引入了聚集密度以进行精英集的更新。其基本思想为：计算群体中每个个体的聚集密度，根据目标函数值和聚集密度定义一个偏序集，采用比例选择原则依次从偏序集中选择个体，更新

针对粒子群优化算法（PSO）在求解高维复杂优化问题时存在搜索精度不高和易陷入局部最优解的缺陷，借鉴混合蛙跳算法（SFLA）的群体爬山思想，提出一种基于群体爬山策略的混合粒子群优化算法（CMCPSO），

建立了点到复杂平面曲线最小距离的数学模型，提出了快速计算点到复杂平面曲线最小距离的分割逼近算法。大量算例验证了该算法的有效性，其计算精确度高，可以达到任意给定的精度，非常适用于三坐标测量机的点相关数据

提出一种基于改进贝叶斯优化算法的故障模式聚类算法，通过结合贝叶斯优化算法中的先验知识来提高算法的可靠性和全局收敛性。将改进的优化算法应用到高维数据最优统计聚类分析中，可快速优化聚类参数，得到全局最优解

基于MATLAB的轴承故障诊断方法的研究

针对粒子群算法应用于复杂函数优化时可能出现过早收敛于局部最优解的情况，提出了一种改进的算法。通过构造单个粒子的多个进化方向和类似于蚂蚁群算法信息素表的选择机制，保留了粒子的多种可能进化方向。提高了粒子

基于粒子群算法的模糊控制规则优化的研究，贾立新，蔡文文，为了避免模糊控制设计中比例因子和量化因子的复杂调试，以及模糊控制规则一旦确定就无法改变的缺点，采用基于规则修改的模糊控制

提出一种基于改进人工鱼群算法优化支持向量机（SVM）的变压器故障诊断方法。首先对基本人工鱼群算法进行改进，引入柯西变异优化觅食行为，并在算法的迭代过程中利用鱼群搜索到的信息和[t]分布变异的特点，对劣