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Novel robust approach for constructing Mamdani-type fuzzy system based on PRM and subtractive clustering algorithm 认领 引用 被引量：1
1
作者 褚菲 马小平 +1 位作者 王福利 贾润达 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第7期2620-2628,共9页
A novel approach for constructing robust Mamdani fuzzy system was proposed, which consisted of an efficiency robust estimator(partial robust M-regression, PRM) in the parameter learning phase of the initial fuzzy syst... A novel approach for constructing robust Mamdani fuzzy system was proposed, which consisted of an efficiency robust estimator(partial robust M-regression, PRM) in the parameter learning phase of the initial fuzzy system, and an improved subtractive clustering algorithm in the fuzzy-rule-selecting phase. The weights obtained in PRM, which gives protection against noise and outliers, were incorporated into the potential measure of the subtractive cluster algorithm to enhance the robustness of the fuzzy rule cluster process, and a compact Mamdani-type fuzzy system was established after the parameters in the consequent parts of rules were re-estimated by partial least squares(PLS). The main characteristics of the new approach were its simplicity and ability to construct fuzzy system fast and robustly. Simulation and experiment results show that the proposed approach can achieve satisfactory results in various kinds of data domains with noise and outliers. Compared with D-SVD and ARRBFN, the proposed approach yields much fewer rules and less RMSE values. 展开更多
关键词 Mamdani-type fuzzy system robust system subtractive clustering algorithm outlier partial robust M-regression
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基于GSABO-ICEEMDAN-KELM的局部放电识别方法在气体绝缘开关设备故障诊断中的应用 认领 引用 被引量：2
2
作者 王思涵 马宏忠 +2 位作者 孙维 葛威 陈悦林 《南方电网技术》 CSCD 北大核心 2026年第2期66-77,共12页
气体绝缘开关(gas-insulated switchgear,GIS)设备在生产运行时存在多种绝缘缺陷,准确识别绝缘缺陷导致的局部放电信号对保障GIS设备及电力系统安全有重大意义。采用融合黄金正弦算法(golden sine algorithm,Golden-SA)改进减法优化(sub... 气体绝缘开关(gas-insulated switchgear,GIS)设备在生产运行时存在多种绝缘缺陷,准确识别绝缘缺陷导致的局部放电信号对保障GIS设备及电力系统安全有重大意义。采用融合黄金正弦算法(golden sine algorithm,Golden-SA)改进减法优化(subtraction-average-based optimizer,SABO)算法,得到了融合黄金正弦改进SABO优化算法(GSABO),对改进的完全自适应噪声集合经验模态分解(improved complete ensemble empirical mode decomposition with adaptive noise)与核极限学习机(kernel extreme learning machine)进行参数寻优,以实现对GIS局部放电故障的识别。首先,针对SABO可能陷入局部最优、收敛速度不够理想等问题,引入混沌映射与黄金正弦对其进行改进。然后,搭建实验平台采集4种典型局部放电信号,利用GSABO-ICEEMDAN对其进行分解,并利用相关系数法筛选有效的模态分量。最后计算筛选后模态分量的样本熵形成特征矩阵,将其输入GSABO-KELM进行故障分类识别。通过实验分析表明,相比于未改进的SABO算法,GSABO在跳出局部最优、收敛速度与精度上有明显的优势。结合其他传统算法进行对比,GSABO-ICEEMDAN-KELM的识别准确率可达99.1667%,验证了此算法的准确性与优越性,对于GIS局部放电故障诊断的工程应用具有参考意义。 展开更多
关键词 气体绝缘组合电器 局部放电 ICEEMDAN 改进减法优化算法 黄金正弦算法 核极限学习机 故障诊断
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基于SABO-VMD与改进KELM的水电机组故障诊断 认领 引用 被引量：3
3
作者 张彬桥 高志伟 +1 位作者 陈庆松 章泽生 《人民长江》 北大核心 2026年第6期252-259,276,共8页
为了提高水电机组故障诊断的精度,提出一种由减法平均优化算法(SABO)优化变分模态分解(VMD)及改进蜣螂优化算法(IDBO)-核极限学习机(KELM)联合构建的水电机组故障诊断模型。首先,采用SABO算法来优化VMD的重要参数(惩罚因子α和分解个数... 为了提高水电机组故障诊断的精度,提出一种由减法平均优化算法(SABO)优化变分模态分解(VMD)及改进蜣螂优化算法(IDBO)-核极限学习机(KELM)联合构建的水电机组故障诊断模型。首先,采用SABO算法来优化VMD的重要参数(惩罚因子α和分解个数K);提取SABO-VMD分解排列熵与互信息熵的复合函数最小本征模态分量(IMF)作为最优分量,计算其相关时域特征参数并构建故障信号特征向量;然后引入Tent混沌映射和自适应t分布扰动多种策略对蜣螂优化算法进行改进,并利用IDBO算法对KELM模型进行参数优化,构建IDBO-KELM水电机组故障诊断模型;最后采用转子实验平台模拟机组轴系故障,对模型进行验证。验证结果表明:该方法在水电机组轴系故障诊断方面的准确率达到99.375%。研究成果可为高精度水电机组故障诊断提供思路和方案。 展开更多
关键词 水电机组故障诊断 减法平均优化算法 模态分解 改进蜣螂优化算法 核极限学习机
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Optimal scheduling of active distribution networks based on multi-scenario fuzzy set based charging station resource prediction 认领 引用
4
作者 Zhang Maosong Zhang Chunyu +3 位作者 Hao Shi Yang Jie Yang Lingxiao Wang Xiuqin 《High Technology Letters》 EI CAS 2026年第1期97-108,共12页
With the large-scale integration of new energy sources,various resources such as energy storage,electric vehicles(EVs),and photovoltaics(PV) have participated in the scheduling of active distribution networks(ADNs),po... With the large-scale integration of new energy sources,various resources such as energy storage,electric vehicles(EVs),and photovoltaics(PV) have participated in the scheduling of active distribution networks(ADNs),posing new challenges to the operation and scheduling of distribution networks.Aiming at the uncertainty of PV and EV,an optimal scheduling model for ADNs based on multi-scenario fuzzy set based charging station resource forecasting is constructed.To address the scheduling uncertainties caused by PV and load forecasting errors,a day-ahead optimal scheduling model based on conditional value at risk(CVaR) for cost assessment is established,with the optimization objectives of minimizing the operation cost of distribution networks and the risk cost caused by forecasting errors.An improved subtractive optimizer algorithm is proposed to solve the model and formulate day-ahead optimization schemes.Secondly,a forecasting model for dispatchable resources in charging stations is constructed based on event-based fuzzy set theory.On this basis,an intraday scheduling model is built to comprehensively utilize the dispatchable resources of charging stations to coordinate with the output of distributed power sources,achieving optimal scheduling with the goal of minimizing operation costs.Finally,an experimental scenario based on the IEEE-33 node system is designed for simulation verification.The comparison of optimal scheduling results shows that the proposed method can fully exploit the potential scheduling resources of charging stations,improving the operation stability of ADNs and the accommodution capacity of new energy. 展开更多
关键词 charging station resource prediction subtractive optimizer algorithm multi-scenario fuzzy set two-stage optimal scheduling distribution network cost optimization
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基于遗传算法的螺旋桨气动优化与增减材加工验证研究 认领 引用
5
作者 李志杰 何世彬 +2 位作者 张东风 牛牧原 毕晓伟 《北华航天工业学院学报》 CAS 2026年第4期1-5,共5页
面向小型螺旋桨在低雷诺数工况下的气动增效与精密制造需求,提出一种融合参数化气动设计与增减材复合制造的集成研制策略。研究基于遗传算法对FX74翼型参数进行低雷诺数适应性重构,利用动量叶素理论与计算流体力学数值模拟验证其流场特... 面向小型螺旋桨在低雷诺数工况下的气动增效与精密制造需求,提出一种融合参数化气动设计与增减材复合制造的集成研制策略。研究基于遗传算法对FX74翼型参数进行低雷诺数适应性重构,利用动量叶素理论与计算流体力学数值模拟验证其流场特性与气动性能,显示参数优化后稳定升力提升6.2%。为验证螺旋桨优化可行性,构建了“光固化近净成形-五轴联动精密铣削”的增减材复合螺旋桨实体加工工艺路线,并引入加工过程的虚实映射与动态干涉校验进行桨叶加工。螺旋桨性能测试实验结果表明,该螺旋桨在气动载荷实测值与仿真预测值平均相对偏差控制在7.0%以内,证实该闭环研制体系在保障小型螺旋桨几何精度与气动性能方面的工程有效性。 展开更多
关键词 小型螺旋桨 遗传算法优化 性能仿真 增减材复合制造
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复杂场景下监控视频异常场景监测 认领 引用
6
作者 黄磊 马昱弘 《现代电子技术》 北大核心 2026年第9期87-90,共4页
为有效处理监控视频中的非线性数据,适应复杂场景的变化,文中提出一种复杂场景下监控视频异常场景监测方法。提取监控视频中对象的运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征,以全面描述移动对象的运动状态和姿态变化。在此基础上,采用支持向... 为有效处理监控视频中的非线性数据,适应复杂场景的变化,文中提出一种复杂场景下监控视频异常场景监测方法。提取监控视频中对象的运动轨迹特征和外接矩形框宽高比特征,以全面描述移动对象的运动状态和姿态变化。在此基础上,采用支持向量数据描述(SVDD)算法寻找特征空间中的最小超球体,并使其包含所有正常样本,利用核函数处理复杂场景的非线性数据,通过求解优化问题,确定超球的位置和形状,根据未知场景样本到球心的距离与超球半径的差值,判断其是否异常。实验结果表明:该方法提取的前景目标轮廓完整、细节丰富,几乎无断裂和冗余区域,能够准确捕捉并标注出如打架斗殴等异常事件,是一种有效的监控视频异常场景监测方法。 展开更多
关键词 背景减除法 高斯滤波 阈值化处理 特征提取 SVDD算法 监控视频 异常场景监测
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基于高斯混合模型分割算法的铁路边坡侵限落石智能检测方法及应用 认领 引用
7
作者 南蒙 金增禄 +6 位作者 孔德昶 李港 刘业洋 张秀林 王卫东 张学民 韩征 《路基工程》 2026年第4期66-72,共7页
依托某铁路项目,采集铁路边坡现场的落石图像,建立了复杂施工场景下的落石影像数据集,并构建基于改进YOLOv5神经网络的边坡落石检测模型。针对运动落石误判率高的问题,在改进YOLOv5模型中引入基于高斯混合模型的背景减除方法,有效区分... 依托某铁路项目,采集铁路边坡现场的落石图像,建立了复杂施工场景下的落石影像数据集,并构建基于改进YOLOv5神经网络的边坡落石检测模型。针对运动落石误判率高的问题,在改进YOLOv5模型中引入基于高斯混合模型的背景减除方法,有效区分监测视频中的运动落石与静止块石,降低侵限落石误报率。将上述模型嵌入所研发的单目视觉视频监测原型设备,并依托该铁路工程进行测试应用。结果表明:该模型能够有效检测监测区域内的侵限落石,平均检测精度达80.60%,检测速度为83.49 fps,相比传统模型,精度和速度分别提升8.48%和87.07%。 展开更多
关键词 铁路边坡 目标检测 YOLOv5 动态检测 背景减除算法 单目视觉
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基于被动声学的皱纹盘鲍摄食信号噪声抑制方法 认领 引用
8
作者 魏静 马燕 孙钦乾 《河北渔业》 2026年第5期41-43,共3页
针对循环水养殖中皱纹盘鲍摄食信号受机械噪声干扰的问题,本文提出一种基于相位谱减法的噪声抑制方法。通过搭建含养殖机械噪声的试验环境,将纯净皱纹盘鲍(Haliotis discus hannai)摄食信号与噪声在不同信噪比下混合测试。结果表明,在... 针对循环水养殖中皱纹盘鲍摄食信号受机械噪声干扰的问题,本文提出一种基于相位谱减法的噪声抑制方法。通过搭建含养殖机械噪声的试验环境,将纯净皱纹盘鲍(Haliotis discus hannai)摄食信号与噪声在不同信噪比下混合测试。结果表明,在低信噪比条件下,本文算法对皱纹盘鲍摄食信号的噪声抑制与频谱保真效果均优于传统方法,表现最佳。 展开更多
关键词 被动声学 皱纹盘鲍(Haliotis discus hannai) 摄食 谱减法
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Extraction algorithm for longitudinal and transverse mechanical information of AFM 认领 引用
9
作者 Chunxue Hao Shoujin Wang +3 位作者 Shuai Yuan Boyu Wu Peng Yu Jialin Shi 《Nanotechnology and Precision Engineering》 EI CAS CSCD 2022年第2期27-37,共11页
The atomic force microscope(AFM)can measure nanoscale morphology and mechanical properties and has a wide range of applications.The traditional method for measuring the mechanical properties of a sample does so for th... The atomic force microscope(AFM)can measure nanoscale morphology and mechanical properties and has a wide range of applications.The traditional method for measuring the mechanical properties of a sample does so for the longitudinal and transverse properties separately,ignoring the coupling between them.In this paper,a data processing and multidimensional mechanical information extraction algorithm for the composite mode of peak force tapping and torsional resonance is proposed.On the basis of a tip–sample interaction model for the AFM,longitudinal peak force data are used to decouple amplitude and phase data of transverse torsional resonance,accurately identify the tip–sample longitudinal contact force in each peak force cycle,and synchronously obtain the corresponding characteristic images of the transverse amplitude and phase.Experimental results show that the measured longitudinal mechanical characteristics are consistent with the transverse amplitude and phase characteristics,which verifies the effectiveness of the method.Thus,a new method is provided for the measurement of multidimensional mechanical characteristics using the AFM. 展开更多
关键词 Atomic force microscope Peak force tapping Torsional resonance Mechanical characteristic measurement Background subtraction algorithm Coupled mechanical model
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融合多策略改进的北方苍鹰算法及其应用 认领 引用 被引量：1
10
作者 赵深 韦根原 +2 位作者 常耀华 陈亮 侯彦辰 《电子测量技术》 北大核心 2025年第13期96-110,共15页
针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶... 针对北方苍鹰算法寻优精度低以及容易陷入最优值等问题,提出一种融合减法优化器和t分布小波变异的改进北方苍鹰算法。首先,在算法初始阶段利用Tent映射-动态反向学习策略,提高初始种群的质量和多样性,加快算法的迭代速度;其次,在勘探阶段融合减法平均优化器和最佳值引导策略更新种群位置;最后,采用自适应t分布小波变异策略对种群进行扰动,避免陷入局部最优。通过测试函数仿真实验并将改进后的算法与极限学习机相结合,用于预测光伏发电量的情况,同时应用于两种工程设计问题中,实验结果表明,改进后的算法对比其他改进算法在收敛精确度和鲁棒性方面有显著提升,并且有效提升了解决复杂问题的性能。 展开更多
关键词 北方苍鹰算法 混沌映射 动态反向学习 减法平均优化器 自适应t分布小波变异 光伏预测
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基于优化背景差分法的船舶号灯检测与识别研究 认领 引用 被引量：1
11
作者 赵月林 高祥雨 《重庆交通大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2025年第8期42-49,共8页
正确的检测与识别船舶号灯,是实现有效的海上船舶态势感知方式之一,因此,提出了一种基于背景运动补偿和优化背景差分法的动态场景下号灯检测与识别方法。首先,基于SURF特征点提取算法,采用圆形区域代替矩形区域提取32维描述符,实现描述... 正确的检测与识别船舶号灯,是实现有效的海上船舶态势感知方式之一,因此,提出了一种基于背景运动补偿和优化背景差分法的动态场景下号灯检测与识别方法。首先,基于SURF特征点提取算法,采用圆形区域代替矩形区域提取32维描述符,实现描述符的降维,提高算法的速度;其次,通过改进后的SURF算法实现对视频图像的特征点提取及匹配,得到反映图像间映射关系的线性参数,进行背景估计并完成背景运动补偿;最后,采用分段式更新策略和自适应差分阈值,对背景差分法进行优化,结合号灯几何和颜色特征消除干扰灯光、海浪等环境因素的影响。研究结果表明:完成背景运动补偿后的算法具有较高的号灯检测与识别精度及较强的鲁棒性,该方法可以较好的检测与识别动态背景下的船舶号灯。 展开更多
关键词 港口航道工程 船舶号灯识别 目标检测 背景差分法 动态场景 SURF算法
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基于减法构造搜索算法的新颖8环QC-LDPC码构造方法 认领 引用
12
作者 袁建国 杨婷 +1 位作者 伏博文 熊龙宇 《半导体光电》 CAS 北大核心 2025年第2期336-341,共6页
针对准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check,QC-LDPC)码中存在的短环结构会严重影响码字纠错性能的问题,文章提出一种基于减法构造搜索算法的新颖8环QC-LDPC码构造方法。该方法利用减法构造(Subtraction Construc... 针对准循环低密度奇偶校验(Quasi-Cyclic Low-Density Parity-Check,QC-LDPC)码中存在的短环结构会严重影响码字纠错性能的问题,文章提出一种基于减法构造搜索算法的新颖8环QC-LDPC码构造方法。该方法利用减法构造(Subtraction Construction,SC)的搜索算法来构造围长至少为8的QC-LDPC码。具体实现过程为:首先采用Golomb Ruler序列确定指数矩阵的首行元素,继而通过SC搜索算法迭代生成后续元素,最终构造出满足无4,6环约束条件的指数矩阵,并据此生成奇偶校验矩阵。仿真结果表明,当误码率为1×10-6时,相较于同码率、码长的QC-LDPC基准编码方案,所提出的SC-QC-LDPC码在码长为1200和3600时的净编码增益分别最小能改善0.23和0.12 dB,展现出优异的纠错性能。此外,该构造方法兼具码长和码率配置灵活性和较低的计算复杂度优势。 展开更多
关键词 准循环低密度奇偶校验码 减法构造 搜索算法 净编码增益
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基于LSTM-FCM的低压台区供电电能表运行误差监测方法 认领 引用 被引量：1
13
作者 陈凤仙 刘传斌 +2 位作者 赵树成 詹兴旺 何明蔚 《微型电脑应用》 2025年第8期57-60,共4页
单一阈值的电能表运行误差监测标准在运行误差监测过程中,易受评估过程、干扰数据、不均衡属性等问题的影响,导致误差监测效果变差,为此,设计基于长短期记忆—模糊C均值(LSTM-FCM)的低压台区供电电能表运行误差监测方法。采用FCM算法对... 单一阈值的电能表运行误差监测标准在运行误差监测过程中,易受评估过程、干扰数据、不均衡属性等问题的影响,导致误差监测效果变差,为此,设计基于长短期记忆—模糊C均值(LSTM-FCM)的低压台区供电电能表运行误差监测方法。采用FCM算法对电能表运行数据做聚类处理,分别将不同类簇的数据输入LSTM模型,通过时间序列重建得到电能表运行数据的趋势特征。利用正常运行数据构建主成分分析(PCA)模型,将提取的特征输入模型,通过计算运行趋势与正常数据趋势对比,完成电能表运行误差监测。实验结果显示,所提方法的误差监测效果好,误差计算准确度高,监测时延小。 展开更多
关键词 长短期记忆—模糊C均值 低压台区供电 电能表 运行误差监测 减法聚类算法
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全模型迭代重建算法结合柔性减影CE-boost技术在双低剂量肺动脉CT血管造影中的应用 认领 引用
14
作者 郭怡菁 毕正宏 +5 位作者 徐伟健 沈蕾蕾 陆金娟 赵梓程 曾蒙苏 王明亮 《中国医学计算机成像杂志》 CSCD 北大核心 2025年第5期743-748,共6页
目的:探讨全模型迭代重建算法(MBIR)结合柔性减影CE-boost技术对于低辐射剂量、低对比剂用量(双低剂量)肺动脉CT血管造影(CTPA)图像质量的影响。方法:前瞻性收集本院2024年3月至6月期间因疑似肺动脉栓塞(PE)行CTPA检查的患者64例。常规... 目的:探讨全模型迭代重建算法(MBIR)结合柔性减影CE-boost技术对于低辐射剂量、低对比剂用量(双低剂量)肺动脉CT血管造影(CTPA)图像质量的影响。方法:前瞻性收集本院2024年3月至6月期间因疑似肺动脉栓塞(PE)行CTPA检查的患者64例。常规剂量组(32例)采用管电压100 kV,自动管电流调节,噪声系数10,对比剂用量50 mL。双低剂量组(32例)采用管电压100 kV,自动管电流调节,噪声系数15,对比剂用量25 mL。两组受检者均使用浓度为350 mgI/100 mL的非离子型水溶性碘对比剂碘美普尔,注射速率均为3.5 mL/s并注射25 mL生理盐水冲洗。常规剂量组图像使用传统混合迭代重建,双低剂量组图像使用全模型迭代重建结合柔性减影CE-boost技术进行后处理。比较两组图像的CT值、图像背景噪声、信噪比(SNR)、对比度噪声比(CNR)以及辐射剂量的差异。2名诊断医师根据Likert 5级量表法对图像质量进行主观评估。结果:常规剂量组和双低剂量组的有效辐射剂量(ED)分别为(2.71±0.52)mSv、(1.44±0.51)mSv,差异有统计学意义(P<0.001);两组的剂量长度乘积(DLP)分别为(193.53±36.80)mGy·cm、(102.63±36.29)mGy·cm,差异有统计学意义(P<0.001)。图像质量方面,双低剂量组在的CT值(左/右肺动脉干、左/右肺下叶动脉)、SNR值和CNR均高于常规剂量组(P<0.05,P<0.001);背景噪声值则低于常规剂量组,差异有统计学意义(P<0.001)。双低剂量组的主观评分高于常规剂量组(P<0.001),且主观评分的观察者间一致性均良好。结论:CTPA图像通过MBIR算法降低图像噪声,同时结合柔性减影CE-boost技术可以在确保图像质量不降或有所提升的基础上,减少患者所受辐射剂量,并将对比剂使用量减半,即便如此,肺动脉及其远端血管的显示效果依然优异,从而提高了患者检查过程的安全性。 展开更多
关键词 全模型迭代重建算法 柔性减影CE-boost技术 低辐射剂量 低对比剂用量 肺动脉CT血管成像
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改进减法平均优化算法寻优变分模态分解参数联合改进小波阈值的轴承去噪 认领 引用
15
作者 金志浩 魏新志 《中国工程机械学报》 北大核心 2025年第5期891-895,912,共5页
对于现有减法平均优化(SABO)算法在寻优变分模态分解(VMD)的参数惩罚因子(α)和分解模态数(K)时存在的不足,提出改进减法平均优化(GSABO)算法。为克服SABO算法存在的不足,初始化粒子时用混沌映射代替随机数来增加粒子多样性,在迭代寻优... 对于现有减法平均优化(SABO)算法在寻优变分模态分解(VMD)的参数惩罚因子(α)和分解模态数(K)时存在的不足,提出改进减法平均优化(GSABO)算法。为克服SABO算法存在的不足,初始化粒子时用混沌映射代替随机数来增加粒子多样性,在迭代寻优的过程中,用黄金正弦辅助粒子跳出局部最优解。针对当前硬阈值和软阈值函数降噪时,前者在阈值点处是非连续的,而后者存在固定偏差的缺点。提出改进小波阈值,然后通过VMD去噪联合改进小波阈值去噪对西储大学轴承数据进行去噪研究,并与VMD、传统小波阈值和改进小波阈值的去噪性能进行比较。结果表明:GSABO优化VMD去噪联合改进小波阈值去噪拥有更佳的效果,在保留有效信号的同时,能更加提高信噪比和减少均方根误差。 展开更多
关键词 改进减法平均优化算法 变分模态分解 改进小波阈值函数 贝叶斯阈值 轴承去噪
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基于极限学习机的地磁模型误差预测方法 认领 引用 被引量：1
16
作者 郭红阳 张涛 +2 位作者 韩鹏 陈晨 赵治华 《空间科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第5期1211-1219,共9页
高精度地磁场模型是近地卫星自主导航的重要基础,但地磁模型因观测误差、球谐系数截断误差及更新缓慢等原因制约了导航精度的提高.为了解决这个问题,基于正则化极限学习机提出一种地磁模型误差预测方法,采用减法均值器对正则化系数C进... 高精度地磁场模型是近地卫星自主导航的重要基础,但地磁模型因观测误差、球谐系数截断误差及更新缓慢等原因制约了导航精度的提高.为了解决这个问题,基于正则化极限学习机提出一种地磁模型误差预测方法,采用减法均值器对正则化系数C进行最优估计,减少了参数调试中的主观性和随机性,提高了学习的效率和预测的精度,另外该方法可以有效提高地磁观测序列中存在异常值时误差估计精度;与滤波算法进行融合,提出一种模型误差补偿的地磁导航方法,并利用在轨卫星真实的地磁测量数据进行了仿真验证.结果表明,所提出方法的预测精度优于常用的几种神经网络预测方法,导航精度达到了1.26 km,表明所提出的误差预测模型可以有效地改善地磁导航性能. 展开更多
关键词 极限学习机 正则化 减法均值器 地磁滤波
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模糊减法聚类算法下大型医疗设备故障可视化诊断系统 认领 引用 被引量：2
17
作者 金鑫 叶真 朱婷婷 《电子设计工程》 2025年第6期85-90,共6页
针对医疗设备故障诊断不足问题,研究基于模糊神经网络与减法聚类算法开发一种故障可视化诊断系统,通过对大型医疗设备故障建模分析,完成系统可视化开发。该项技术创新点在于引入模糊神经网络构建诊断模型,提升对复杂特征数据识别效果;... 针对医疗设备故障诊断不足问题,研究基于模糊神经网络与减法聚类算法开发一种故障可视化诊断系统,通过对大型医疗设备故障建模分析,完成系统可视化开发。该项技术创新点在于引入模糊神经网络构建诊断模型,提升对复杂特征数据识别效果;同时引入减法聚类算法优化模型参数,提升模型诊断效率。在诊断误差分析中,研究技术迭代收敛时均方根误差与平均绝对误差分别为0.012与0.015,同类技术中误差最低。而在故障诊断准确度方面研究技术综合表现也最佳。经实验该技术满足大型医疗设备的高效故障诊断要求,研究内容将为医疗设备智能化故障检测提供技术支持。 展开更多
关键词 模糊神经网络 减法聚类算法 医疗设备 故障诊断 可视化
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混合策略改进的北方苍鹰优化算法及其应用 认领 引用 被引量：3
18
作者 吴昌寅 张军 《智能计算机与应用》 2025年第7期1-10,共10页
针对传统北方苍鹰优化算法(NGO)存在收敛速度慢、收敛精度低和易达到局部最优等问题,提出了混合策略改进的北方苍鹰优化算法(INGO)。INGO算法采用最优个体引领策略,提高算法的收敛速率与精度;融合减法平均优化器(SABO)进行位置更新,有... 针对传统北方苍鹰优化算法(NGO)存在收敛速度慢、收敛精度低和易达到局部最优等问题,提出了混合策略改进的北方苍鹰优化算法(INGO)。INGO算法采用最优个体引领策略,提高算法的收敛速率与精度;融合减法平均优化器(SABO)进行位置更新,有效增强算法跳出局部最优的能力,从而加速全局收敛进程;通过添加概率因子引入柯西变异策略,增加种群多样性,强化算法的全局搜索能力,更好地达到全局最优;基于上下限值进行位置动态更新,优化搜索效率并增强算法鲁棒性。通过14个基准测试函数对INGO算法进行寻优测试,并与其他优化算法对比,结合Wilcoxon秩和检验分析,实验结果表明,INGO算法具有更快的收敛速度和更高的收敛精度。将INGO算法用于静压推力轴承设计优化问题,进一步证明了改进北方苍鹰优化算法在解决实际工程问题时的可行性和优越性。 展开更多
关键词 北方苍鹰优化算法 最优个体引领 减法平均优化器算法 柯西变异 工程应用
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基于SABO-GRNN模型的变距离多光谱辐射测温的研究 认领 引用
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作者 梁乾 刘力双 牛春晖 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2025年第6期918-926,共9页
为了解决传统辐射测温中发射率难以确定以及精度受测温距离影响的情况,采用一种基于减法平均改进型的广义回归神经网络(SABO-GRNN)的多光谱辐射测温方法,建立了目标温度与光谱辐射强度的非线性数学模型。采用主成分分析方法,从输入光谱... 为了解决传统辐射测温中发射率难以确定以及精度受测温距离影响的情况,采用一种基于减法平均改进型的广义回归神经网络(SABO-GRNN)的多光谱辐射测温方法,建立了目标温度与光谱辐射强度的非线性数学模型。采用主成分分析方法,从输入光谱信息中提取蕴含信息量较大的主元成分以及对测温影响较大的距离因素,作为网络模型的输入变量;对样本数据充分学习,使用寻优能力强、收敛速度快的减法平均算法,改进广义回归神经网络模型,并分析其预测效果。结果表明,采用高温马弗炉作为测温目标源,在固定测温距离下,该方法的平均相对误差为0.51%,与主成分分析-极限学习机算法相比降低了33.1%;在测温距离改变的条件下,该方法的最大相对误差不超过1.74%。该研究为神经网络与最优化算法在辐射测温领域的应用提供了帮助。 展开更多
关键词 计量与测量 多光谱辐射测温算法 广义回归神经网络 减法平均算法 主元分析
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基于混合策略的蛇鹫优化算法的ML-DOA估计 认领 引用
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作者 吕香茹 王鹏 《测试技术学报》 2025年第6期716-725,共10页
针对矢量水听器阵列信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计中存在的估计精度不高、运算量大的问题,提出了一种改进蛇鹫优化算法的最大似然DOA估计方法。采用了4种策略对蛇鹫优化算法进行改进,在种群初始化时利用佳点集策略进行改... 针对矢量水听器阵列信号波达方向(Direction of Arrival,DOA)估计中存在的估计精度不高、运算量大的问题,提出了一种改进蛇鹫优化算法的最大似然DOA估计方法。采用了4种策略对蛇鹫优化算法进行改进,在种群初始化时利用佳点集策略进行改进,能够更加均匀地在搜索空间得到初始种群解,提高种群多样性;在进行位置更新时,引入减法平均优化器和柯西策略能够扩大搜索范围,从而跳出局部最优;引入黄金正弦策略,不断向最优位置进行搜索,提高了算法的估计精度。将所提算法应用于最大似然DOA估计,实验结果表明:与灰狼优化算法、粒子群算法、正弦余弦算法、光学显微镜算法、蛇鹫优化算法的最大似然DOA估计方法相比,所提算法的最大似然DOA估计具有收敛速度快、估计精度高、运算量小和稳健性更好的性能。 展开更多
关键词 DOA估计 最大似然 蛇鹫优化算法 减法平均优化器 黄金正弦策略
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