CPSO-NP优化算法及其在TE过程中应用

• 作者: 刘昕明 周乐 周鹤龄
• 来源期刊: 测控技术
• 学科: 工学
• 关键词: 粒子群算法 混沌 自然选择 捕食搜索 故障诊断
• 年，卷（期）: 2018,（7）
• 所属期刊栏目: 先进算法与人工智能
• 页码范围: 32-36,41
• 页数: 6页
• 分类号: TP18
• 字数: 5366字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19708/j.ckjs.2018.07.008

摘要

为有效平衡粒子群算法的探索和开发能力,解决粒子群局部最优、收敛速度慢等问题,提出了基于捕食搜索和自然选择的混沌粒子群算法.该算法借鉴自然选择中适者生存的进化机制以提高算法的收敛速度;且捕食搜索策略调节限制级别平衡全局搜索和局部搜索,优化搜索性能;通过函数测试和化工TE的故障诊断,结果表明:所提算法计算精度高、收敛速度快,能准确地对SVM的参数进行寻优,提高了故障诊断的准确性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘昕明	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	12	26	4.0	4.0
2	周乐	辽宁工程技术大学电气与控制工程学院	2	3	1.0	1.0
3	周鹤龄		1	0	0.0	0.0