BCOISOA--BP网络在磨矿粒度软测量中的应用

• 作者: 付冬梅 周颖 岳彬 杨京松
• 来源期刊: 工程科学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 搜索步长 个体位置 二项交叉算子改进人群搜索算法 BP神经网络
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 页码范围: 1546-1551
• 页数: 6页
• 分类号: TG142.71
• 字数: 4374字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13374/j.issn2095-9389.2017.10.013;

摘要

传统人群搜索(SOA)算法通过计算搜索方向、搜索步长和搜寻更新个体位置三个步骤进行寻优.它的缺点在于计算量大,种群之间信息交流少,导致寻优速度慢.针对人群搜索算法存在的缺点,本文提出二项交叉算子改进人群搜索算法(BCOISOA)对其改进.在计算搜索步长方面,本文采用随机数与最大函数值位置乘积判断子群位置,进而提高全局寻优计算速率.在更新位置方面,本文提出二项交叉算子加强种群之间的联系,避免在更新搜索方向过程中,算法因局部最优而导致过早收敛,进而达到快速、准确寻找最优解的目的.本文将以上二项交叉算子改进人群搜索-BP神经网络算法应用在二段式磨矿过程中,实现磨矿粒度在线软测量.仿真结果表明,与人群搜索算法和粒子群算法进行比较,二项交叉算子改进人群搜索算法收敛速度更快,预测精度最高,满足对磨矿粒度实时检测的要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	周颖	河北工业大学控制科学与工程学院	47	204	8.0	11.0
2	付冬梅	北京科技大学自动化学院	99	755	15.0	23.0
3	岳彬	河北工业大学控制科学与工程学院	3	0	0.0	0.0
4	杨京松	河北工业大学控制科学与工程学院	1	0	0.0	0.0