粒子群算法优化

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改进粒子群算法优化支持向量机在故障诊断中的应用研究被引量：9
《计算机测量与控制》2017年第3期48-50,54,共4页孙瑶琴 
中华全国供销合作总社2015年度职业教育专项研究课题(GX1525)
支持向量机(SVM)作为当前新型的机器学习方式,凭借解决小样本问题、高维问题和局部极值问题等方面的优越性,在当前故障诊断方面有突出的表现;文章根据对支持向量机的研究,发现其在分类模型参数选择上存在困难,为此,提出利用改进粒子群...
关键词：支持向量机 故障诊断 粒子群算法优化 
基于粒子群算法优化BP神经网络漏钢预报的研究被引量：6
《计算机测量与控制》2015年第4期1302-1304,共3页肖俊生 任祎龙 李文涛 
国家自然科学基金项目(61463041)
针对标准BP神经网络中收敛速度慢以及易陷入局部最优解等问题,利用粒子群算法的全局搜索性,将粒子群算法应用到BP神经网络训练中建立了PSO-BP神经网络模型,结果表明改进模型不仅可以克服传统BP网络收敛速度慢和易陷入局部权值的局限问题...
关键词：粒子群优化算法 BP神经网络 连铸 漏钢预测 
粒子群算法优化相空间重构参数的网络流量预测模型被引量：2
《计算机测量与控制》2014年第9期3014-3016,3043,共4页曾伟 黄亮 
江西省教育厅青年基金项目(GJJ13704)
在网络流量预测过程中,相空间重构参数是影响预测性能的重要方面,传统参数分开优化,为了提高网络流量的预测精度,提出一种粒子群算法优化相空间重构参数的网络流量预测模型(PSO-BPNN);首先将BP神经网络作为学习算法,然后采用粒子群算法...
关键词：网络流量 相空间重构 粒子群算法 嵌入维 延迟时间 
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