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1.
电解温度、氧化铝浓度和极距是铝电解槽中十分重要却又难以在线测量的3个参数.针对这个问题,提出一种基于最小二乘支持向量机和粒子群优化的新方法,建立这3个参数的软测量模型.该方法考虑最小二乘支持向量机的算法参数的选取问题,先定义预测误差的平方和的算术平均作为适应度函数,然后采用粒子群优化技术在可行域内不断迭代搜索,使适应值不断减小,最终得到最优的算法参数,以及对应的模型参数.仿真结果表明:本文方法具有比神经网络方法更小的绝对误差和相对误差,证明了本文方法的有效性和优越性.  相似文献   
2.
基于种群个体可行性的约束优化进化算法   总被引:4,自引:0,他引:4  
提出一种新的求解约束优化问题的进化算法.该算法在处理约束时不引入惩罚因子,使约束处理问题简单化.基于种群中个体的可行性,分别采用3种不同的交叉方式和混合变异机制用于指导算法快速搜索过程.为了求解位于边界附近的全局最优解,引入一种不可行解保存和替换机制,允许一定比例的最好不可行解进入下一代种群.标准测试问题的实验结果表明了该算法的可行性和有效性.  相似文献   
3.
基于MSP430单片机的红外遥控器设计   总被引:6,自引:2,他引:6  
阎纲  梁昔明 《微计算机信息》2006,22(29):223-225
本文首先介绍了红外通信的基本原理;然后简要介绍了TI公司的MSP430单片机的功能特点;最后介绍了一种基于MSP430单片机的红外遥控器的设计方案,并给出了硬件电路和程序流程图。  相似文献   
4.
针对非线性多入多出(MIMO)系统,提出一种基于最小二乘支持向量机(LSSVM)和混沌优化的预测 控制策略.预测模型是预测控制的三要素之一.本文给出了基于混沌优化的Chaos-LSSVM 算法,在可行域内反复搜 索,从而得到最优的LSSVM 算法参数,以及最优的LSSVM 模型.在线优化是另一个要素.提出了基于变尺度混沌 优化的MSC-MPC(变尺度混沌-模型预测控制)算法,可根据控制误差的大小,决定是否缩小搜索范围,从而迅速 收敛到最优解.该算法计算简单,容易实现,避免了同类方法复杂的求导、求逆运算.仿真结果显示:Chaos-LSSVM 算法和MSC-MPC 算法分别具有良好的建模、控制性能.  相似文献   
5.
提出一种保证闭环系统稳定性的双模控制:采用预测控制将状态驱动到终端约束域,再利用局部线性控制将状态驱动到原点.在分析一类基于最小二乘支持向量机(LS-SVM)的预测控制的基础上,在常规的性能指标后附加了一个终端约束,并利用李亚普诺夫方法推导了确保闭环系统稳定性的4个充分条件.在此基础上,推导了基于最小二乘支持向量机的双模控制算法.仿真结果显示了算法的优越性.  相似文献   
6.
一种动态分级的混合粒子群优化算法   总被引:3,自引:0,他引:3  
针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法.该算法采取3种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目.在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优.仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能.  相似文献   
7.
三相SPWM波的软件生成及应用研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
提出了一种软件生成三相SPWM波的新方法,首先,阐述了对称规则采样法和基准正弦函数法;然后,介绍了一个通用变频器的应用实例及生成三相SPWM的程序,实验结果显示,该变频器能满足实际应用的要求。  相似文献   
8.
提出了一类乘积型真值流动模糊控制算法.该算法具有推理直观,计算简单的优点.采用MAX7651、Pt100、MOC3041等器件设计了基于此算法的恒温控制系统.实验结果表明,基于此算法的控制系统性能良好,上升时间约21min,温度超调仅为0.4℃,在期望值附近的波动范围小于±0.3℃.  相似文献   
9.
龙文  梁昔明  肖金红  阎纲 《控制与决策》2009,24(10):1513-1516

针对粒子群算法早熟收敛和搜索精度不高的问题,提出一种动态分级的混合粒子群优化算法.该算法采取3种级别的并行粒子群算法,分别用于全局搜索和局部搜索及二者的结合,并根据搜索阶段动态调整各种级别中并行变量的数目.在全局搜索中,将混沌机制引入算法中以增强算法的全局搜索能力;在局部搜索中,采用单纯形法对适应度最优解进行局部寻优.仿真实验表明,该算法比其他优化算法具有更好的性能.

  相似文献   
10.
动态调整惯性权重的粒子群优化算法   总被引:8,自引:1,他引:7  
针对高维复杂优化问题,提出一种改进适应度函数和动态调整惯性权重的粒子群优化算法.首先考虑了搜索点的函数值及其变化率,并将该信息加入适应度函数.利用维惯性权重矩阵自适应动态调整惯性权重,较好地平衡了算法的全局探索和局部开发,并分析了惯性权重随种群多样性的变化关系.在算法后期计算每一维的收敛度,以一定的概率对收敛度最小的维进行变异,以加快算法的收敛速度.对高维测试函数的实验表明,算法提高了全局搜索能力.  相似文献   
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