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期刊论文 588

年份

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2019 39

2018 45

2017 58

2016 38

2015 12

2014 11

2013 15

2012 16

2011 12

2010 9

2009 11

2008 17

2007 29

2006 23

2005 19

2004 18

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关键词

遗传算法 21

优化 18

优化设计 11

多目标优化 11

神经网络 10

优化调度 4

机器学习 4

稳健设计 4

不确定性 3

算法 3

自适应控制 3

BP算法 2

GM(1 2

HY-2 2

Maradbcm算法 2

五品联动 2

人工智能 2

人工神经网络 2

分布式优化 2

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检索范围：

排序：展示方式：

ECGID：一种基于自适应粒子群优化算法和双向LSTM网络的个体身份识别模型 Research Article

张烨菲,赵治栋,邓艳军,张晓红,张钰

《信息与电子工程前沿（英文）》 2021年第22卷第12期页码 1551-1684 doi: 10.1631/FITEE.2000511

摘要：本文针对现有深度学习算法在心电身份识别领域应用中面临的3个主要瓶颈——超参数寻优费时、识别过程缓慢且计算量大、心电采集环境复杂且不稳定，提出一种新的深度神经网络框架，集双向长短期记忆网络（BLSTM）和自适应粒子群优化算法该方法避免了超参数选择寻优效率低下且依赖于经验设定的不足，充分利用时序信号的空间信息特征和识别算法对关键特征的记忆特性。为评估算法性能，设计了两种方案模拟个体ECG采集过程中的电极放置位置和采集时间连续性。经4种LSTM网络模型和机器学习算法的实验对比分析，证实所提算法在抑制过拟合和特征自学习方面存在一定优势，训练集、验证集和测试集的平均识别率分别为97.71%、99.41%和98.89%。实验结果表明，本文所提算法具有计算量小、泛化性能高的优势，可有效应用于个体身份识别。

关键词：心电图生物特征；个体身份识别；长短期记忆网络；自适应粒子群优化算法

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粒子群优化算法综述

杨维,李歧强

《中国工程科学》 2004年第6卷第5期页码 87-94

摘要：

粒子群优化（PSO）算法是一种新兴的优化技术，其思想来源于人工生命和演化计算理论。PSO通过粒子追随自己找到的最好解和整个群的最好解来完成优化。该算法简单易实现，可调参数少，已得到广泛研究和应用。详细介绍了PSO的基本原理、各种改进技术及其应用等，并对其未来的研究提出了一些建议。

关键词：群体智能演化算法粒子群优化

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粒子群优化算法在水文科学中的应用进展

董前进,曹广晶,王先甲,戴会超,赵云发

《中国工程科学》 2010年第12卷第1期页码 81-85

摘要：

介绍了粒子群算法的标准算法及流程，探讨了粒子群算法在水库优化调度、水电站经济运行、参数优选等水文领域中的研究成果和存在的问题，指出未来应该加强粒子群算法改进机理和收敛性能的研究，并与其他算法技术相比较、结合，拓展其在水文科学领域的应用范围，为解决水文领域中大量优化问题提供新途径。

关键词：水文科学粒子群优化算法优化调度经济运行

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背包问题的混合粒子群优化算法

高尚,杨静宇

《中国工程科学》 2006年第8卷第11期页码 94-98

摘要：

经典的粒子群是一个有效的寻找连续函数极值的方法，结合遗传算法的思想提出的混合粒子群算法来解决背包问题，经过比较测试，6种混合粒子群算法的效果都比较好，特别交叉策略A和变异策略C的混合粒子群算法是最好的且简单有效的算法对于目前还没有好的解法的组合优化问题，很容易地修改此算法就可解决。

关键词：粒子群算法背包问题遗传算法变异

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使用基于多目标粒子群算法多层自适应模糊推理系统晶闸管控制串联电容器补偿技术的互联多源电力系统动态稳定性增强器 Article

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《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第3期页码 394-409 doi: 10.1631/FITEE.1500317

摘要：为此，我们使用一种分层自适应神经模糊推理系统控制器－晶闸管可控串联补偿器（hierarchical adaptive neuro-fuzzy inference system controller-TCSC为实现这一目标，使用多目标优化技术有其必然性。由于多目标粒子群优化算法（Multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）在解决非线性目标问题上具有较高性能，已被用于这一优化问题中。本文对所提出的HANFISC-TCSC效能进行了精确评估，并在两个不同的互联电力系统（即双区域水柴油热和三区域水热发电系统）中，将其与传统的MOPSO-TCSC算法进行了对比。两个电力系统中仿真结果表明都可明确证实，与传统MOPSO-TCSC算法相比，HANFISC-TCSC具有更高性能。

关键词：分层自适应神经模糊推理系统控制器；晶闸管控制串联电容器补偿技术；自动发电控制（AGC）；多目标粒子群优化算法；电力系统动态稳定性；相互联系的多源电力系统

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应用完备集合固有时间尺度分解和混合差分进化和粒子群算法优化的最小二乘支持向量机对柴油机进行故障诊断 Article

俊红张,昱刘

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第2期页码 272-286 doi: 10.1631/FITEE.1500337

摘要：针对固有时间尺度分解算法的模态混叠问题和最小二乘支持向量机的参数优化问题，本文提出了一种新的基于完备集合固有时间尺度分解和混合差分进化和粒子群算法优化最小二乘支持向量机的柴油机故障诊断方法。该方法主要包括以下几个步骤：首先，为解决固有时间尺度分解算法的模态混叠问题，提出了一种完备集合固有时间尺度分解算法。随后，利用完备集合固有时间尺度分解算法将非平稳的柴油机振动信号分解为一系列平稳的旋转分量和残差信号。最后，提出了混合差分进化和粒子群算法对最小二乘支持向量机的参数进行优化的方法，并通过将故障特征输入训练好的最小二乘支持向量机模型实现故障诊断。

关键词：柴油机；故障诊断；完备集合固有时间尺度分解；最小二乘支持向量机；混合差分进化和粒子群优化算法

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一种基于高斯过程与粒子群算法的CNN超参数自动搜索混合模型优化算法 Research Article

闫涵,仲崇权,吴玉虎,张立勇,卢伟

《信息与电子工程前沿（英文）》 2023年第24卷第11期页码 1557-1573 doi: 10.1631/FITEE.2200515

摘要：针对上述问题，提出一种基于高斯过程（GP）和粒子群优化算法（PSO）的混合模型优化算法（GPPSO），用于自动搜索最优的CNN超参数配置。首先，设计一种新的编码方法高效编码CNN中不同类型的超参数。以金属断口诊断为例，验证GPPSO算法在实际应用中的有效性。

关键词：卷积神经网络；高斯过程；混合模型；超参数优化；混合变量；粒子群优化

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基于多目标粒子群协同算法的状态参数优化

丁雷,吴敏,佘锦华,段平

《中国工程科学》 2010年第12卷第2期页码 101-107

摘要：

针对铅锌烧结过程综合透气性、烧结终点的优化具有强非线性、计算复杂等特点，提出了一种有效的多目标粒子群协同优化算法。首先，建立了有综合透气性、烧结终点两个目标的优化模型。接着，通过改进的约束比较方法、粒子极值选取方法，以及利用不同的粒子群来分别优化相应的变量，提出了一种改进的多目标粒子群协同优化算法。最后，利用提出的多目标优化算法进行综合透气性、烧结终点的优化。仿真结果表明，所提出的多目标优化算法能较好地解决综合透气性、烧结终点的优化问题。

关键词：铅锌烧结过程综合透气性烧结终点多目标粒子群协同优化算法

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速度约束条件下基于步进电机驱动的Hilare 机器人航点导航的控制 Article

Robins Mathew,Somashekhar S. Hiremath

《工程（英文）》 2018年第4卷第4期页码 491-499 doi: 10.1016/j.eng.2018.07.013

摘要：本文利用多目标粒子群优化（multi-objective particle swarm optimization, MOPSO）的方法来调整控制器的参数。

关键词：轨迹跟踪自适应控制航点导航 Hilare 机器人粒子群优化随机路图

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基于PSO优化LS-SVM算法的水电站厂房结构振动响应预测

练继建,何龙军,王海军

《中国工程科学》 2011年第13卷第12期页码 45-50

摘要：

依据二滩水电站地下厂房和机组的原型观测数据对机组和厂房结构振动的相关性进行分析，据此建立基于粒子群优化最小二乘支持向量计算法的厂房振动响应预测模型

关键词：水电站厂房耦联振动粒子群优化算法最小二乘支持向量机响应预测

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基于改进粒子群算法优化的PID控制器在协同碰撞避免系统中的应用 Article

Xing-chen WU, Gui-he QIN, Ming-hui SUN, He YU, Qian-yi XU

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第9期页码 1385-1395 doi: 10.1631/FITEE.1601427

摘要：为解决将PID控制器引入协同碰撞避免（cooperative collision avoidance system，CCAS）的研究中存在的不能合理优化PID控制器，以及对车辆行驶稳定性、舒适性及燃油经济性研究不足的问题，本文提出使用改进的粒子群优化算法（particle swarm optimization, PSO）优化PID控制器的方法，来实现CCAS对车辆更好的操控的目标。其次，本文使用改进的粒子群算法，依据获得的汽车动力学数据，对PID控制器进行了优化。最后，本文模拟了配备CCAS的车辆在其PID控制器经过优化前后，在低速（≤50 km/h）和高速(≥100 km/h)两种巡航状态下，进行减速行驶、减速转向工况的测试。结果表明，经过本文方法优化的PID控制器，不仅可使CCAS实现基本功能，还可实现车辆动态稳定性，行驶舒适性和燃油经济性的改善。

关键词：协同碰撞避免系统；改进的粒子群算法；PID控制器；行驶舒适性；燃油经济性

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利用改进粒子群求解TSP 问题的一种新方法

成伟明,唐振民,赵春霞,陈得宝

《中国工程科学》 2008年第10卷第7期页码 165-168

摘要：

借鉴蚁群算法中的信息素机制，并利用粒子群算法操作简单、易于实现、计算量小的特点，给出一种新的求解TSP问题方法。对基本粒子群算法进行了改进，针对多样性下降导致的局部最优问题，设计了一种自动调节机制。根据群体适应度的差异计算多样性，并在群体多样性下降到一定程度时，随机退化部分适应值较高的粒子，增强群体的多样性。通过对旅行商问题的对比实验验证了该方法的有效性。

关键词：信息素粒子群优化旅行商问题

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含高温储能系统的微电网经济运行研究

罗毅,张丽娟

《中国工程科学》 2015年第17卷第1期页码 74-80

摘要：运用改进免疫粒子群算法进行模型求解，现场应用验证了其有效性，结果表明文中方法可使微网动态运行整体达到最优，高温储能系统参与热负荷供应，可以节省成本，具有显著的经济效益。

关键词：高温储能系统；微电网；经济运行；优化调度；免疫粒子群算法

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基于随机鲁棒性分析的吸气式高超声速飞行器线性二次调节器设计 Article

Lin CAO, Shuo TANG, Dong ZHANG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第7期页码 882-897 doi: 10.1631/FITEE.1601363

摘要：为了实现系统鲁棒性最大化的目标，提出一种全新的混合粒子群优化算法对LQR的控制参数进行寻优计算。在优化迭代的过程中，使用切诺夫边界理论确定蒙特卡洛估计的随机样本量。最后，仿真结果表明该优化算法可以高效地获取满足设计要求的LQR控制参数最优解。

关键词：吸气式高超声速飞行器；随机鲁棒性分析；二次线性调节器；粒子群优化；改进混合粒子群算法

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一种用于多功能相控阵雷达调度的混合遗传粒子群算法 Article

Hao-wei ZHANG, Jun-wei XIE, Wen-long LU, Chuan SHENG, Bin-feng ZONG

《信息与电子工程前沿（英文）》 2017年第18卷第11期页码 1806-1816 doi: 10.1631/FITEE.1601358

摘要：为解决多功能相控阵雷达的任务调度难题，本文提出了一种融合粒子群算法、遗传算法和启发式交错算法的优化算法。通过混沌理论优化粒子群算法的飞行参数，设计动态惯性权重，并引入遗传算法中的交叉、变异操作，使该算法的计算效率和寻优能力均得到大幅度提高。在智能算法的框架下，提出启发式的交错调度算法可进一步利用任务等待期的时间资源。仿真结果表明，与现有方法相比，本文算法效率更高，鲁棒性更强。

关键词：相控阵雷达；调度；粒子群算法；遗传算法；脉冲交错