QPSO相关论文
针对目前绳驱动连续体机器人难以精确和平稳控制的问题，提出一种基于量子粒子群（QPSO）优化的模型预测控制器（QPSO-MPC）实现约束条件下精......
本文给出一种量子粒子群(QPSO)算法、改进菌群觅食(IBFO)算法优化反向传播神经网络(BPNN)的混凝投药预测模型,利用量子粒子群的个......
为适应快速系统故障分析,在多因素影响下了解系统故障变化程度范围,预先判断故障变化速度趋势,在空间故障树(Space Fault Tree,SFT......
为了提升量子粒子群算法(QPSO)的全局收敛性及收敛效率,优化QPSO的全局最优位置计算方法。通过计算粒子当前适应度值与历史最高适......
针对轮毂低压铸造中缩松缺陷影响成品质量,提出了一种基于QPSO-SVR算法的轮毂低压铸造缩松缺陷体积预测数学模型,利用SVR算法建立......
传统随机森林填补方法并未考虑高维不平衡问题导致填补没有针对性,且使用0值预填补的方式可能会引入噪声并导致预测精度降低,因此......
多源图像融合是近年来研究火热的方向,涉及传感器技术、数字图像处理、计算机视觉以及人工智能等多个领域。红外与可见光图像因其......
图像分割是图像处理与图像识别的一个关键步骤,图像处理和计算机视觉领域的核心在于如何精确高效的分割图像。图像分割的目标是把......
温度能够反映物体的冷热程度,变化的温度数据背后体现了传热学规律,通过对温度数据进行深度挖掘分析,可以了解物体与外界环境或其......
为了提高多目标优化算法的收敛性、分布性和减少算法的计算代价,提出一种基于量子行为特性的粒子群优化(QPSO)和拥挤距离排序的多......
连续过程神经元网络在权函数正交基展开时,基函数个数无法有效确定,因此逼近精度不高.针对该问题,提出一种离散过程神经元网络,使......
铣削加工中如何选择最佳的铣削用量是一个多约束非线性的复杂优化问题。在考虑实际加工约束的情况下,以最小化加工成本为目标,采用......
风光发电具有间歇性,蓄电池和超级电容作为储能系统存在充放电缺陷。针对混合储能系统容量配置优化问题,基于低通滤波的混合储能系......
为了尽可能提高网络数据的入侵检测效率,提出了一种对粒子群中粒子最优位置增加高斯扰动的改进量子粒子群优化算法,该算法对支持向......
在生产计划优化过程中,针对流程工业生产计划模型的求解算法易陷入局部最优的问题,为了获得全局最优提出了一种改进的量子粒子群算......
为了提高PID控制器参数优化的速度和成功率，提出了一种基于改进量子粒子群优化与非线性规划的混合算法．在算法中引入了柯西分布随机......
在K-Means聚类、PSO聚类、K-Means和PSO混合聚类(KPSO)的基础上,研究了基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的数据聚类方法,并提出......
关键帧提取是人体运动捕获数据分析与处理的重要研究内容,为此提出一种基于量子粒子群优化算法的运动捕获数据关键帧提取方法。量......
PID神经元网络控制算法具有较好的动态和稳态性能、很强的解耦能力和抗干扰能力，适用于非线性多变量耦合系统的解耦控制。在对PID神......
针对现有包装设备上对摄像机标定中传统优化算法存在的缺点,如对初始值敏感、收敛性差、易陷入局部最优解等,研究了量子粒子群优化......
关于微电网的优化配置问题,是在功率平衡等一系列约束的前提下,以投资成本、环境因素等为目标,优化配置微电网中各微电源的数量。......
鉴于现有桥梁结构健康监测传感器优化布置方法中的模态置信准则,x、y和z三个方向不能同时优化。将三个平移自由度用作结构节点上的......
针对BIPV建筑负荷削峰填谷和接入配电网后考虑网损、电压偏差的选址优化问题,提出了一种BIPV建筑双层能源系统优化模型。模型下层......
为了解决在测试系统中由于传感器动态特性引起测试数据失真的问题,提出了一种基于量子粒子群优化算法(Quantum-Behaved Particle S......
提出了一种基于反向学习机制的改进量子粒子群算法,采用反向学习机制增加种群的多样性,使搜索效率有了较大的提高,有效地避免了算......
利用传统的SPF算法解决OSPF网络路由难题时,由于没有考虑多约束条件和有效利用次路径,一旦最优路径发生拥塞,网络传输性能会急剧降......
支持向量机作为一种优良的分类算法应用在网络入侵检测系统中，但是训练时间过长是它的主要缺陷．文中提出了基于量子粒子群优化的属性......
特征选择是文本分类的一个核心研究课题.首先提出了优化的文档频和类内集中度,紧接着提出了自适应量子粒子群优化算法并用于训练RB......
为了提高网络安全性的异常入侵检测的准确率,提出一种量子粒子群算法（QPSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVC）的网络异常检测方法（QPSO-LSS......
电网经济调度（ED）是电力系统中一个重要的经济问题.针对ED问题目标函数非线性、不连续的特点,提出了一种量子粒子群混合算法（QPSO）.该......
提出了一种新的余弦调制滤波器组设计方法，此方法以原型滤波器的阻带衰减作为目标函数，用改进型量子粒子群算法（QPSO）设计最接近满足重......
提出基于QPSO算法优化的RBF神经网络.此网络的核心算法是将RBF神经网络的参数组成1个向量,构造成QPSO算法中的粒子,由此在可行范围......
针对模糊控制器设计困难的问题,提出用基于量子粒子群的进化聚类方法从数据中分析提取模糊规则以设计模糊控制器,并提出新型的进化......
由于影响葡萄酒质量的指标较多,利用主成分分析法,找到了影响葡萄酒质量的指标总计17个。并对两组评酒员的品评数据进行了差异性检......
对半导体制造批量计划调度问题进行研究，提出了一种收敛速度快、全局性能好、不易陷入局部最优的智能迭代算法一量子粒子群算法来实......
基于量子行为的粒子群优化算法（QPSO）是一种随机的全局优化搜索新方法。文章系统的介绍了PSO算法、QPSO算法和“Stretching”技术。......
引入了一种广泛而实用的方法——基于量子行为的粒子群算法的理论应用于图像分割领域。QPSO算法不仅参数个数少,随机性强,并且能覆......
提出了一种新的聚类算法——适应性的基于量子行为的微粒群优化算法的数据聚类（AQPSO）。AQPSO在全局搜索能力和局部搜索能力上优于PS......
研究逢低买入拍卖中最优定价问题。由于逢低买入拍卖中卖方期望收益函数异常复杂,常规函数极值法具有极大局限性,无法获得最优价格......
提出一种基于混沌高斯局部吸引点量子粒子群（CGAQPSO）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的短期风电功率预测模型。首先,混沌算法初始化粒......
高速度是数控机床发展的方向之一，提出了一种新的基于永磁同步电机的数控机床交流伺服控制系统。QP-SO是基于PSO的改进算法，具有全局......
提出了自适应量子粒子群优化（adaptive quantum-behaved particle swarm optimization,AQPSO）算法,用于训练RBF（radial basis functio......
在基于IP核复用技术的SOC（system-on-ch ip,SOC）芯片中,测试资源的稀缺性限制了IP核并行测试的能力,导致了SOC测试耗时过长的局面。......
为提高基于SVM的模拟电路故障诊断精度,提出了一种基于QPSO优化SVM的故障诊断方法。文中首先对QPSO算法进行了介绍,然后对支持向量......
为了提高太阳黑子数的预测精度，论文提出了一种基于量子粒子群神经网络预测太阳黑子数的模型（QPSO-BP 网络）。首先基于前18个太阳周（17......
对于大规模入侵检测问题，分解算法是训练支持向量机的主要方法之一。在结构风险最小化的情况下，利用改进后的蚁群算法（QPSO）解决二次规......
为了运用现代信息技术解决化学反应方程式配平的问题,根据质量守恒定律建立了化学方程式的通用数学模型,并将其转换为矩阵方程;运......
提出用免疫量子粒子群算法优化控制决策表，使控制决策表的参数整定简单易行。其核心思想是将控制决策表作为算法中的粒子，以迭代搜索......
在数控加工中，为实现生产率最大化和生产成本最小化，根据机床和刀具的实际约束条件建立了以进给量和切削速度为变量的数学模型，并利用......
