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【期刊】
扩展T-S模糊模型的PSO神经网络优化算法
作者:
吴科
李伟华
刊名:
计算机工程与应用
发表时间:
2010-12-01
摘要:
针对机械设备具有模糊性和非线性的特点,提出了一种利用扩展T-S模糊模型的,自适应PSO算法和BP神经网络相结合的新型智能结构优化算法.通过自适应的高斯函数来更改基本T-S模糊模型中的隶属度函数,进而使用扩展的T-S模糊模型来调整PSO算法的参数.以BP神经网络隐含层神经元数目为设计变量,提取训练后的均方误差作为评价函数,用改进后的粒子群算法进行寻优.把优化后的网络模型应用于轮盘结构优化中,实验表明,该方法在保证轮盘性能的同时,对其结构进行了重新优化,是一种可行的结构优化方法.
模糊模型
离子群优化算法
BP神经网络
优化
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2.
【期刊】
麻黄山地区地基土中Mg2+、 SO42-、Cl-质量比随深度变化的试验研究
作者:
史亚宁
詹光亮
杨超
刊名:
宁夏工程技术
发表时间:
2014-04-01
摘要:
工程场地及其附近的土或水(地表水或地下水)对建筑材料的腐蚀性强弱的判别结果,影响到工程设计对水泥类型的选用,基础类型的选择以及采取必要的防腐措施等方面,最终直接影响到工程总造价,因此工程勘察阶段应对场地及其附近的土或水进行详细的分析和评价.为了定量分析地基土内Mg2+、SO42-、Cl-质量比随深度的变化规律,以麻黄山乡后洼村境内唐庄110 kV变电站工程场地为例,取勘探点一定深度内土样进行测定,并采用粒子群优化算法对试验成果作以解析,从而对该地区的Mg2+、SO42-、Cl-质量比随深度的变化规律提供参考.结果表明,Mg2+、SO42-、Cl-质量比随深度呈线性减小.
地基基础
腐蚀性
离子质量比
离子群优化算法
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【期刊】
基于离散微粒群优化算法的SVM参数选择
作者:
马驰
阮秋琦
刊名:
计算机技术与发展
发表时间:
2007-12-01
摘要:
支持向量机(SVM)的学习性能和泛化能力主要取决于参数选择,然而传统的优化算法难以解决此问题.文中通过支持向量的个数建立优化目标函数,采用微粒群优化(PSO)算法对其优化,寻找最优参数.PSO是一种新兴的基于群体智慧的进化算法.实验表明,微粒群优化算法是支持向量机参数选择的有效方法.
支持向量机
离子群优化算法
参数选择
人脸识别
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