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搜索结果: 1-5 共查到电气工程 PSO相关记录5条 . 查询时间(0.026 秒)
提出了一种新的PSO特征选取方法.以粒子对应特征组合的同类近邻样本和异类近邻样本间的距离关系作为类别可分性和粒子适应度函数.以适应度函数加权的群体历史最佳、粒子历史最佳和粒子邻域内最佳个体信息共同指导粒子运动方向,搜索类内紧密、类间分离的最佳特征组合;同时,利用加权集成方法对PSO特征选取方法进行集成,以提高特征选取方法的稳定性和鲁棒性.在5个高维数据集上的特征选取实验结果表明集成PSO特征选取方...
针对模糊C-均值聚类方法(FCM)应用于机组分群时存在易收敛于局部最优值的问题, 提出了改进的PSO-FCM算法用于机组分群, 并阐述了分群算法中关键参数的选取方法。为充分利用FCM多特征量分析的优点, 同时引入功角、角速度作为分群特征量, 避免了复合功角法的复合系数选取问题;提出了利用同调性指标自适应确定分群数目的方法, 充分利用了模糊划分矩阵的结果, 增强了分群的灵活性;分群时采用约一个摇摆周...
音圈电机(VCM,Voice Coil Motor)直接驱动伺服阀(DDV, Direct Drive Valve)采用VCM直接驱动滑阀阀芯,VCM的性能对DDV整体性能起决定性作用.由于VCM的几何设计参数对性能提升存在相互矛盾,需要在允许的参数空间内寻找一组最优的参数,往往需要设计者试凑多次.在介绍VCM原理和结构的基础上,分析了各设计参数对性能的影响.定义了针对DDV应用需求的VCM优化目...
电力工业的市场化改革对最优潮流(Optimal Power Flow,OPF)的计算精度和速度提出了更高的要求。在分析最优潮流理论及其算法的基础上,对比一些经典解算法,引入粒子群优化算法(PSO)来计算发电厂成本耗费问题。考虑到传统PSO算法处理OPF约束条件时,对随机粒子个体的质量和速度的选取不能保证,且收敛速度慢,并容易陷入局部最优解,提出改进的混沌粒子群算法,即利用混沌运动特性来改进粒子群算...
针对微粒群优化算法存在的早熟问题,提出了一种基于T-S模型的模糊自适应PSO算法(T-SPSO算法)。算法依据种群当前最优性能指标和惯性权重值所制定T-S规则,动态自适应惯性权重取值,改善了PSO算法的收敛性。将该算法应用于PID控制器的参数整定,可得到更优的控制器参数。仿真结果验证了所提出算法的有效性和所设计控制器的优越性。

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