论文研究基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择 .pdf

针对标准粒子群算法寻优精度不高、易出现早熟收敛等缺陷,提出一种自适应混沌移民变异粒子群算法IPSO。该算法通过引入基因距离来反映粒子间合作与竞争的隐性知识,使粒子种群的多样性得到量化,采取自适应混沌移

概念格是数据分析和知识表示的一种有效工具。研究概念格的公理化问题。得到了两组关于概念格的公理组，且每组含有六个独立的公理。公理化的研究有助于概念格理论的进一步完善。

基于粒子群算法的PID参数自整定，栾丽君，谭立静，PID控制器的参数整定，从优化的角度来说就是在Kp,Ki,Kd3个参数空间中寻找最优值,使系统的控制性能达到最优。粒子群优化(PSO)算法是一

在基于粒子群优化的节点定位过程中,惯性权重的设置对算法收敛速度和定位精度有着重要影响。本文从两个方面对其进行改进:利用节点间的连通信息对未知节点可能存在的区域进行估计,缩小粒子搜索范围;根据未知节点存

针对粒子群优化算法(PSO)容易陷入局部最优值的缺点, 提出一种基于遗传算法模式定理思想改进的粒子群优化算法(IPSO).新算法改善了粒子群优化算法摆脱局部极小点的能力.对典型函数的测试表明,IPSO

为了使多目标粒子群算法中种群粒子能够快速地收敛于帕累托最优边界，针对标准多目标粒子群算法中缺乏粒子评价标准以及种群个体历史最优值位置和全局最优值位置选择问题，提出了一种基于环境选择和配对选择策略的多目

为使粒子群优化算法(PSO)优化过程的多样性与收敛性得到合理解决,以提高算法优化性能,基于种群拓扑结构与粒子变异提出两种粒子群改进算法RSMPSO和RVMPSO.改进算法将具有信息定向流动的闭环拓扑结

随着航空事业的迅猛发展，机场车辆调度的安全性和时效性地位已日趋突显，传统的机场车辆调度采取Firstinfirstout策略，该策略算法简易，便于实施，缺陷是全部调度的分组被相同对待，无法为实时要求较

通过激光诱导击穿光谱(LIBS)对钢液表面的不同位置进行激发检测,对得到的光谱数据进行归一化预处理。通过主成分分析法筛选出4个代表性因素,将得到的4个因素作为输入信息,针对钢液中Mn、Ni、Cr和Si

基于改进粒子群算法的电力通信网检修计划优化,张敏超,陈兴渝,随着电力通信网规模的不断扩大,承载的业务不断增加,对检修计划的优化提出了更高的要求,传统的人工优化方式已经无法适应新形势