基于微粒群算法的PID参数优化及其在电阻炉温度控制中的应用

PID控制在工业上广泛应用;但是PID参数整定困难。该文提出一种改进的微粒群算法,进行PID参数寻优,并应用于电阻炉温度控制。仿真证明了该算法能有效地实现PID参数整定,应用于电阻炉温度控制时,具有响应快,超调小等优点。     

“层次＋模式”电子电工实践教学改革的探索与实践

针对电子电工实践教学过程中出现的问题，结合湖南人文科技学院电子电工实验中心的改革与建设，提出了构建适合该校发展的以能力培养为主线、分层次的实践教学体系和以学生为主体的实践教学模式。     

基于DNA-GA-RBF的PID参数优化

PID控制器因为结构简单,容易实现,并且具有较强的鲁棒性,因而被广泛应用于各种工业过程控制中。控制器参数直接影响控制器的性能,因此控制器的设计主要体现在控制器参数的调整上。参数自整定技术的发展一方面减轻了控制工程师现场调试的工作量,节省了大量的时间,另一方面也使整定的结果更加理想。利用DNA遗传算法的全局搜索的功能特性,对整个RBF神经网络参数进行优化,将RBF网络不同的中心矢量和其对应的基宽向量及各个调节权重统一编码,使得整个网络模型达到全局最优。然后利用该混合算法对PID参数进行整定,仿真证明该算法能有效地实现PID参数最优整定,其性能优于常规的RBF算法,为解决PID控制器参数最优设计提供了一种有效的方法。     

提高高校大学生就业能力的对策探讨

影响大学生就业难的因素有很多,努力提高大学生的就业能力是解决大学生就业难的有效途径。该文主要从高校和大学生两方面分析,对于高校而言,提高大学生就业能力的有效途径是以就业为导向,深化教学改革,加快推进人才培养模式改革,探索人才培养新模式,而对于大学生自身而言,应加强就业能力的自我培养,努力提高就业竞争力。     

求解无约束优化问题的改进布谷鸟搜索算法

布谷鸟搜索算法是一种基于种群迭代搜索的全局优化算法。为求解无约束优化问题,提出一种改进的布谷鸟搜索算法。利用混沌序列构造初始种群以增加群体的多样性,引入动态随机局部搜索技术对当前最优解进行局部搜索,以加快算法的收敛速度。对4个标准测试函数进行仿真实验,并与其他6种算法进行比较,结果表明,该算法具有较强的全局搜索能力和较快的收敛速度。     

KPCA-模糊加权LSSVM预测方法及其应用

针对工业系统参数缓慢变化和工业现场数据存在噪声和变量间存在多重相关性,提出了一种KPCA-模糊加权LSSVM预测方法;采用KPCA去除数据的噪声和降低样本数据各参数间的多重相关性,减少样本数据维数;针对不同时期样本数据重要程度不一样,提出了模糊加权的思想;利用改进微粒群算法(PSO)优化LSSVM模型的惩罚因子和核函数参数;以净化除钴过程生产数据进行验证分析,仿真结果表明,KPCA一模糊加权LSSVM预测模型精度高于主成分回归(PCR)和LSSVM,能满足工业现场钴离子浓度预测的要求.     

改进罚函数法与蝙蝠算法在约束优化中的应用

设计了一种基于自适应罚函数法和改进蝙蝠算法的约束优化问题求解方法。提出了一种自适应罚函数法,该处理方法综合考虑了约束违反的情况和进化过程的特点,如果某个约束违反的次数越多,则证明该约束越强,赋予惩罚系数越大;种群中的不可行解的数量越多,为保持种群的多样性,则约束应该取较小的值,即惩罚系数取较小的值。提出了一种改进的蝙蝠算法,利用混沌的遍历性特点产生初始种群,增强了初始种群的多样性和种群的质量;在考虑了脉冲响度的蝙蝠算法局部搜索中,融入了交叉操作;为防止算法在后期陷入局部最优解,引进了变异操作,保证了群体的多样性。将自适应罚函数法与改进的蝙蝠算法融合起来求解约束优化问题,4个复杂的标准测试函数和2个工程实际问题证明了该约束优化求解方法的可行性和有效性。