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针对麻雀搜索算法在求解大规模优化问题时存在收敛速度慢、寻优精度低和易陷入局部极值的缺点,提出一种基于精英反向学习策略的萤火虫麻雀搜索算法(ELFASSA).首先,通过反向学习策略初始化种群,为全局寻优奠定基础;其次,利用萤火虫扰动策略提高算法跳出局部最优的能力并加速收敛;最后,在麻雀位置更新后引入精英反向学习策略以获取精英解及动态边界,使精英反向解可以定位在狭窄的搜索空间中,有利于算法收敛.通过选取10个高维标准测试函数进行仿真实验,将其与麻雀搜索算法(SSA)及4种先进的改进算法进行性能对比,并与3种单一策略改进的麻雀搜索算法进行改进策略的有效性分析,仿真结果表明, ELFASSA算法在收敛速度和求解精度两方面明显优于其他对比算法. 相似文献
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针对矿用卡车发动机小样本故障数据导致诊断精度不足的问题,提出了一种基于改进的麻雀搜索算法优化基于凸半径边缘的SVM模型(F-SVM)的矿用卡车发动机智能故障诊断方法。首先,针对麻雀搜索算法中全局搜索能力不足的问题引入链式搜索策略。其次,遵循位置最优原则,对加入者位置更新进行改进,以提高其收敛性能。最后,使用改进后的麻雀算法对F-SVM的核参数g和惩罚因子C进行寻优,进而构建矿用卡车发动机故障诊断模型。实验结果表明,本文CSSA-F-SVM模型方法的预测准确度更高,分别较传统SVM和F-SVM模型提高了21.5%和4.1%。该模型能够较好地实现矿用卡车发动机常见故障的诊断,适用于小样本数据的故障预测,可为矿山机械设备的智能故障诊断提供参考。 相似文献
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