基于改进粒子群优化算法的混沌系统参数估计方法

估计混沌系统的未知参数是混沌控制与同步中必须解决的关键问题.利用群集智能的新进展粒子群优化算法(PSO)的全局搜索能力，从初始粒子群的产生、目标函数的处理的角度改进PSO，将改进的PSO引入混沌系统参数估计和在线估计.仿真试验表明，改进算法具有良好的适应性、较高的收敛可靠性及精度，对信号叠加噪声的情形也具有较高的鲁棒性，是混沌系统参数估计的一种成功算法. 关键词： 混沌系统 参数估计 在线估计 粒子群优化算法     

基于免疫双态微粒群的混沌系统自抗扰控制

利用人工免疫算法及粒子群优化算法融合的优点,提出了一种免疫双态微粒群算法(immune binary-state particle swarm optimization, IBPSO)的自抗扰控制器(IBPSO-ADRC),应用于混沌系统控制,构建一种混沌系统自抗扰控制系统.实验研究表明:该控制方法无需了解动态系统精确模型,具有响应速度快,有效抑制混沌系统参数摄动及较强抗干扰能力的特点. 关键词： 人工免疫系统 微粒群算法 混沌系统 自抗扰控制器     

基于差分进化算法的混沌时间序列预测模型参数组合优化

为了提高混沌时间序列预测模型的预测精度,提出一种基于差分进化（DE）算法的相空间重构和最小二乘支持向量机（LSSVM）模型参数组合优化方法．该方法将相空间重构参数和LSSVM预测模型参数进行组合作为差分进化算法的个体,以混沌时间序列预测精度作为个体的适应度函数,通过循环迭代获得最优参数组合．几个混沌时间序列的仿真实验结果表明,与传统的优化方法相比,参数组合优化方法具有更高的预测精度．     

基于遗传算法的混沌系统二自由度比例-积分-微分控制研究

二自由度比例-积分-微分(PID)控制算法简单、实用，但将其应用于复杂非线性系统控制时参数整定困难.运用改进的遗传算法进行二自由度PID控制器参数优化，参数优化的收敛速度快、准确，将其应用于Chen氏混沌系统和同步电动机混沌系统的控制中，仿真研究收到良好的控制效果. 关键词： 混沌系统 遗传算法 比例-积分-微分控制     

发酵过程混合建模与优化控制新方法

针对当前微生物发酵过程存在因为生物传感器不具备足够的准确性和灵敏性,实验时的菌液和产物浓度等生化指标难以实时监测和控制等缺点,提出了采用量子粒子群优化算法(QPSO)优化最小二乘支持向量机(LSSVM)参数的QPSO-LSSVM混合建模新方法,并用于多粘菌素的发酵过程建模;同时,基于此模型,采用QPSO算法对pH值与溶解氧浓度Do控制轨线进行优化研究。首先,利用LSSVM进行发酵过程的建模,然后采用QPSO对LSSVM建模过程中的重要参数进行优化调整,形成QPSO-LSSVM混合建模与优化控制方法。仿真结果表明,该方法得到的模型能取得更好的预测效果,优化后的pH值与Do浓度控制轨线能够提高最终的产物浓度。该方法用于发酵过程的建模和重要参数的优化控制是可行的、有效的。     

基于无模型方法的混沌系统自适应控制

传统的混沌控制方法大多需要获知混沌系统的模型知识, 但是工业实际中系统的参数经常是未知的,与此同时系统建模过程当中经常会不可避免地存在未建模的动态不确定性, 这种情况下常规的混沌控制方法不能取得优化的控制性能指标．为解决此问题, 提出了一类基于无模型方法的混沌系统自适应控制算法．该算法基于数据驱动, 无需混沌系统的先验知识, 无需训练过程, 在线调整参数较少, 是一种低成本的控制器．数学证明了该控制系统的稳定性, 仿真结果说明了这种理论的有效性． 关键词： 混沌控制 自适应 无模型 数据驱动     

不确定混沌系统的径向基函数神经网络反馈补偿控制

对不确定混沌系统控制问题, 研究了一种基于径向基函数神经网络(radial basis function neural network, RBFNN)的反馈补偿控制方法. 该方法首先用RBFNN对混沌系统的动力学特性进行学习, 然后用训练好的RBFNN模型对混沌系统进行反馈补偿控制. 该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型,可以快速跟踪任意给定的参考信号. 数值仿真试验表明了该控制方法不仅具有响应速度快、控制精度高, 而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力.     

基于原对偶状态转移算法的分数阶多涡卷混沌系统辨识

未知分数阶混沌系统参数辨识问题可转化为函数优化问题, 是实现分数阶混沌系统同步与控制的关键. 结合正交学习机制和原对偶学习策略, 提出一种原对偶状态转移算法, 用于解决分数阶混沌系统的参数辨识问题. 利用正交学习机制产生较优的初始种群增加算法的收敛能力, 并引入原对偶操作增加状态在空间的搜索能力, 提高算法的寻优性能. 在有噪声和无噪声情况下以分数阶多涡卷混沌系统的参数辨识为研究对象进行仿真. 结果表明了该算法的有效性、鲁棒性和通用性.     

不确定混沌系统的多项式函数模型补偿控制

针对不确定混沌系统控制问题, 研究了一种基于共轭梯度法(conjugate gradient algorithm, CGA)的多项式函数模型 (polynomial-basis-functions model, PBFM)的补偿控制方法. 该方法首先用PBFM对混沌系统的动力学特性进行拟合, 然后用拟合好的PBFM模型对不确定混沌系统进行前馈补偿控制. 该方法的特点是不需要被控混沌系统的数学模型, 可以快速跟踪任意给定的参考信号. 数值仿真试验表明了该方法不仅具有响应速度快、控制精度高, 而且具有较强的抑制混沌系统参数摄动能力和抗干扰能力. 关键词： 混沌控制 多项式函数模型 共轭梯度法     

基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法

为了准确的实现红外目标识别,提出了一种基于广义混沌混合PSO的快速红外图像分割算法.二维模糊划分最大熵分割方法不仅利用了灰度信息以及空间邻域信息,而且兼顾了图像自身的模糊性,能取得较为满意的分割结果.该方法实质上是一种具有搜索空间大、多局部极值点的典型非线性整数规划问题.广义混沌混合PSO算法在广义PSO算法的基础上,引入自适应平衡搜索,当算法发生停滞时引入模拟退火机制有选择地对当前全局最优粒子进行混沌优化,在增强局部搜索能力的同时能够克服早熟收敛现象.实验证明,运用广义混沌混合PSO算法实现红外图像二维模糊划分最大熵分割是快速、稳定的.     

拉曼光谱结合PSO-LSSVM算法检测三组分食用调和油含量

提出了一种将拉曼光谱和基于粒子群的最小二乘支持向量机(PSO-LSSVM)算法相结合快速定量检测三组分食用调和油含量的方法。以三组分的食用调和油为研究对象,对拉曼光谱分四步进行了预处理,进而准确提取拉曼光谱的特征峰强度。以训练集样本的特征峰强度和调和油样品的百分比含量作为回归预测模型的输入值和输出值,建立LSSVM和PSO-LSSVM数学模型,通过测试集样本的相关系数和均方误差对模型的预测能力进行分析。非线性建模的最小二乘支持向量机(LSSVM)算法的核函数参数σ和正则化参数γ对模型的学习和泛化能力影响很大,导致模型的预测精度和泛化能力过度依赖于参数--在优化步长过小时耗时较长,过大时又无法得到全局最优值。提出的PSO-LSSVM算法,利用粒子群全局优化能力和收敛速度快的特点对LSSVM的模型参数σ和γ进行优化,从而克服LSSVM算法中耗时与盲目性的问题。分析结果表明,PSO-LSSVM算法对三组分食用调和油中大豆油、花生油和葵花仁油定量预测模型的测试集相关系数分别为0.967 7,0.997 2,0.995 3;均方误差分别为0.054 9,0.009 2,0.047 1。与LSSVM算法相比,PSO-LSSVM模型的预测精度更高。因此,该方法可以快速、准确地检测三组分食用调和油的含量。     

基于改进ABC的LSSVM氧化还原电位预测研究

针对氧化还原电位对于生物氧化提金预处理过程的控制和优化具有重要作用,提出了一种基于改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的预测方法。该算法是在标准人工蜂群算法的基础上,通过引入欧氏距离,使得在一定邻域内观察蜂采用不同于雇佣蜂的搜索策略。采用改进的ABC算法优化最小二乘支持向量机的参数,取得最优解并赋予最小二乘支持向量机进行预测。以新疆某金矿的生产数据进行仿真研究,结果表明：基于改进的ABC算法优化的最小二乘支持向量机具有较高的预测精度,该方法能使模型取得较好的预测效果。     

最小二乘支持向量机和内标法的乐果农药含量LIBS检测

利用共线双脉冲激光诱导击穿光谱 (LIBS)对溶液中的乐果含量进行定量检测。采用圆柱形桐木木片对农药乐果进行富集,然后利用双通道高精度光谱仪获取样本在206.28~481.77 nm波段范围的LIBS光谱。选用4条磷元素谱线(P Ⅰ 213.618 nm,P Ⅰ 214.91 nm,P Ⅰ 253.56 nm,P Ⅰ 255.325 nm)为分析线,碳元素谱线(C Ⅰ 247.856 nm)为内标线,应用单变量线性拟合及最小二乘支持向量机(LSSVM)方法分别建立溶液中乐果含量的单变量定标模型、LSSVM定标模型及基于内标法的LSSVM定标模型,并进行比较。三个定标模型中,基于内标法的LSSVM定标模型性能最优,LSSVM定标模型性能次之,而单变量定标模型性能最差。结果表明,共线双脉冲LIBS技术结合LSSVM及内标法可以用于溶液中的乐果含量定量检测,所建立的定标模型的决定系数为0.999 7,训练集和验证集的平均相对误差分别为11.24%及12.01%。LSSVM方法及内标法均能在一定程度上改善定标模型的性能,提高预测精度。     

基于LSSVM混淆矩阵和改进DS合成的多源传感器网络安全态势预测

针对现有的网络安全态势预测方法正确性和合理性难以得到保证,同时不能有效应对不确定情况的问题,设计了一种基于最小二乘支持向量机(Least square support vector machine, LSSVM)和改进证据理论的网络安全态势预测方法。首先,将由多源传感器采集的历史标记数据作为样本数据,实现对LSSVM的训练,然后,将当前采集的数据输入LSSVM进行分类,并通过混淆矩阵获得数据对应每个类的概率,为了有效地对采集的数据进行进一步融合,将各类转换为证据,同时将数据相对每个类的概率作为证据的基本信度分配,采用改进的DS证据合成规则对各证据进行融合,实现对网络安全态势的预测,最后,设计了基于LSSVM和改进DS证据合成规则的网络安全状态预测算法。在MATLAB环境下进行实验,实验表明了文中方法能对网络的安全态势进行实时精确的预测,与其它方法相比,具有更高的预测精度,是一种可行的网络安全态势预测方法。     

基于粒子群优化算法的船舶动力定位云模型控制器设计

云模型控制理论是智能控制学科的新兴领域,因此如何扩展云模型的应用范围并使其走向工程化实用化成为其研究重点。针对船舶运动模型具有不确定性和外部扰动随机性等特点,尝试将云模型应用于船舶动力定位的控制过程中。由于云模型控制器存在参数难以整定的问题,提出了基于粒子群算法的优化设计方法。针对标准粒子群优化算法容易出现早熟收敛的问题,引入自适应粒子群优化算法。仿真研究表明云模型控制及粒子群优化的可行性和有效性。     

基于独立分量分析和粒子群算法的太阳能电池表面缺陷红外热成像检测

根据红外成像特性及太阳能电池电致发光原理,研究一种基于限制式独立分量分析(ICA)模型和粒子群优化(PSO)方法的太阳能电池组件表面缺陷检测方法。利用太阳能电池红外图像的结构特点,首先设计一种ICA滤波器,并使用具有多方向搜索特性的PSO算法来求解ICA的分离矩阵,求解中加入限制式,使图像正常区域经滤波后有一致的反应值并有效凸显缺陷区域。然后使用ICA滤波器对图像进行旋积运算,最后使用阈值分割得到检测结果。实验结果表明,提出的ICA滤波检测方法对太阳能电池组件表面缺陷检测效果显著,检测精度高,能很好地区分背景和缺陷。     

基于自组织聚类和改进粒子群算法的语音转换方法

提出一种基于自组织聚类,并且利用改进粒子群算法确定转换模型参数的语音转换方法.该方法首先基于自组织特征映射网络对特征参数进行聚类,再对每个聚类分别建立转换规则,并且利用柯西变异的粒子群算法确定每个转换规则中的模型参数.与传统的单一转换规则相比,聚类后建立的多转换规则以及利用改进粒子群算法确定参数能够提高映射关系的准确度,避免参数陷入局部最优点。以女声转男声为例,主观测试表明该方法得到的转换语音与目标的相似度提高了27.6%,平均主观意见分(Mean Opinion Score,MOS)提高了0.6,客观测试也表明该方法谱失真最小,与目标的包络更接近.      

Classification of diabetes and measurement of blood glucose concentration noninvasively using near infrared spectroscopy

Developing noninvasive blood glucose monitoring method is an to immense need to alleviate the pain and suffering of diabetics associated with the frequent pricking of skin for taking blood sample. A hybrid algorithm for multivariate calibration is proposed to improve the prediction performance of classification of diabetes and measurement of blood glucose concentration by near infrared (NIR) spectroscopy noninvasively. The algorithm is based on wavelet prism modified uninformative variable elimination approach (WP-mUVE) combined with least squares support vector machine (LSSVM), named as WP-mUVE-LSSVM. The method is successfully applied to diabetic classification experiment (in vivo) and blood glucose concentration measurement experiment (in vivo) respectively. Human tongue is selected as the measuring site in this study. To evaluate effectiveness of pretreatment method and quality of calibration models, several usually used pretreatment methods and kernel functions of LSSVM are introduced comparing with our method. Higher quality data is obtained by our pretreatment method owing to the elimination of varying background and noise of spectra data simultaneously. Better prediction accuracy and adaptability are obtained by LSSVM model with radial basis kernel function. The results indicate that WP-mUVE-LSSVM holds promise for the classification of diabetes and measurement of blood glucose concentration noninvasively based on human tongue using NIR spectroscopy.     

基于CA和LS-SVM的TE过程多模型建模

针对TE化工过程高度非线性、复杂性的特点,本文提出了一种基于相关分析和最小二乘支持向量机对TE过程进行多模型建模方法,以提高模型性能。首先对TE过程采用相关分析法划分为3个子系统,对每个子系统分别采用基于C-均值聚类的最小二乘支持向量机建模和基于k均值聚类的最小二乘支持向量机多模型建模。实验表明,基于K-均值聚类的多模型建模能简化计算、提高模型精度、并且能更好的预测模型输出。