Pso
共 370 篇文章
Pso 相关的电子技术资料，包括技术文档、应用笔记、电路设计、代码示例等，共 370 篇文章，持续更新中。
基本pso算法
难得一见的PSO算法完整实现，聚焦二维函数极值求解，动态可视化结果直观展现优化过程，适合深入理解粒子群算法原理与应用。
libsvm-3.0.zip
支持向量机工具箱，包含了PSO优化，GA优化，以及PCA分析的非常好用的工具箱
pso工具使用简介
主要介绍说明matlab中pso工具的使用，欢迎大家下载
PSO算法总数
能够使人们清楚的了解PSO算法的基本原理以及部分应用，对优化各种鼓掌数据有很大帮助
基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测.pdf
资料->【C】嵌入系统->【C3】自动化控制->【1】控制算法->【人工神经】->基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测.pdf
基于QPSO和MATLAB优化资金投资组合
·摘 要:量子粒子群优化算法（QPSO）是一种基于粒子群优化算法（PSO）的进化算法，它收敛速度快、规则简单、易于编程实现；Matlab是国际控制界公认的标准计算软件。采用QPSO对资金组合投资的多目标问题进行优化，使用Matlab编程，解决了传统方法难以解决的问题，仿真实验表明采用本方法能对资金投资组合问题提出较好的优化决策。[著者文摘]
基于改进的粒子群-小波神经网络的固井质量智能评价
·摘要： 为了克服传统的相对幅度法在同井质量评价中识别率低下的缺点,提出了一种基于改进粒子群一小波神经网络的固井质量智能评价方法.首先在应用李亚普诺夫理论分析得到单个粒子收敛条件的基础上,提出一种粒子群改进算法,接着利用该算法来优化小波神经网络权值.应用Iris标准分类数据集对本文算法进行测试,结果表明该改进算法与BP-WNN、PSO-WNN等经典算法相比,网络不仅易于全局收敛,而且迭
类PSO算法对DSP偏移分配问题的优化
· 摘要： 用C语言编写DSP软件时,优化设计尤为重要.近年来提出了多种针对DSP代码生成阶段的偏移分配优化算法,这些算法通过调整局部变量在存储器中的布局来提高变量地址的计算效率.该文提出一种将微粒群算法与遗传算法相结合的算法(类PSO算法),对变量访问序列中各变量地址的分配进行优化,使计算地址所需的代码数量最小,从而减少程序的运行时间,提高DSP的工作效率. &n
基于小波变换和混合遗传算法的医学图像配准
·摘 要:为了解决灰度图像配准中由于目标函数容易陷入局部极值而造成的误匹配问题,使参数随图像的NMI计算和多分辨率级数进行自适应调整,采用基于小波变换多分辨率策略,形成多尺度匹配模型,并将粒子群算法（PSO）作为添加算子,提出了以图像归一化互信息（NMI）作为相似性测度的混合遗传算法,对CT与MRI图像进行了配准。实验结果表明,该方法能够解决遗传算法早熟收敛问题,有效地克服信息函数的局部极值,实现
基于PSO—WNN的无刷直流电机转子位置检测方法
·摘 要:通过分析无刷直流电机间接位置检测原理，提出了一种新的方法来检测转子位置．该方法首先推导出转子位置可以通过以相磁通和相电流来决定，结合小波函数多尺度多分辨率的优点以及神经网络的非线性求解特点，通过构建小波神经网络模型，并采用粒子群算法来训练网络参数而得出转角位置．仿真结果表明该模型能有效地控制电机换相．[著者文摘]
期刊论文：基于PSO算法的图像分割方法
·期刊论文：基于PSO算法的图像分割方法
基于MAPSO算法的水库优化调度与仿真
提出改进的自适应粒子群优化算法(MAPSO)，引入种群熵判断粒子群优化算法(PSO)是否陷入局部最优，动态改变算法惯性权重，并将该算法用于单个水库的优化调度。建立水库优化调度的数学模型，给出基于MAP
基于混合粒子群算法的PID参数寻优
提出一种将单纯形法SM与粒子群算法PSO结合的混合粒子群算法HPSO。通过对3种常用测试函数进行优化和比较，结果表明HPSO比PSO和SM都更容易找到全局最优解。然后用HPSO优化算法对某涡扇发动机P
基于改进PSO算法的QOS选播流路由的研究
选播是一种网络通信服务，在视频流点播等领域发挥重要作用。该文采用改进的粒子<BR>群算法（PSO）优化QOS 服务，比如端到端延迟，服务器负载，网络流量。该算法采用节点序列编码方案，将离散的组合优化转
一种局部与全局相结合的微粒群优化算法
提出一种基于局部与全局搜索相结合的粒子群算法。该算法结合全局和局部PSO算法的优点，摆脱局部极优点的束缚，保持前期搜索速度快的特性，提高全局搜索能力。仿真实验表明，与标准微粒群优化算法相比，该算法的全
基于PSO的新算法在库存分类中的应用
本文提出了基于粒子群（PSO）的训练ANN 的新算法，以此为基础建立了对库存品进行ABC 分类的模型。新算法充分结合了PSO 与BP 两者的优势，在训练过程中能同时优化权值以及神经元log-Sigmo
基于NN改进PSO算法的机器人路径规划
本文介绍了基于神经网络和微粒群优化算法的移动机器人动态避障路径规划算法。通过神经网络改进的微粒群算法，充分利用了神经网络的融合性和并行性来提高微粒群算法中适应度函数的准确性。通过神经网络描述机器人工作
基于内部空间特性的PSO聚类算法
聚类是数据挖掘的主要技术之一，是一种无导师监督的模式识别方式。聚类分析是按照数据间的相似程度，依据特定的准则将数据划分成不同子类。该文结合微粒群(PSO)算法，提出一种数字属性聚类算法，为避免PSO
基于PSO和RBF神经网络的水声信号建模与预测
为构建径向基函数神经网络模型，以相空间重构理论为基础，提出基于粒子群的自动搜索算法，并以Logistic映射和水声信号作为研究对象，把该算法与同类算法进行比较。实验结果表明，该算法在训练准确率和收敛速
基于PSO和SVM的发酵过程建模与优化控制
针对微生物发酵过程的建模与优化控制问题，利用支持向量机理论进行发酵过程的建<BR>模，并提出采用粒子群优化算法对支持向量机建模过程中的重要参数进行优化调整。仿真结果表明参数优化调整后得到的模型能取得更