翟秀云
腐蚀与防护
为了建立有效预测3C钢在海水环境中的腐蚀速率模型，提出了一种基于粒子群优化（PSO）的径向基神经网络（RBFNN）方法，通过设计特殊的适应度函数，采用PSO优化算法同时实现对RBFNN模型参数（中心值、扩展系数、权值）的调整和径向基函数（隐含层节点）个数的优选。因此，所提出的PSO-RBFNN方法能够以较高的精度和速度自适应地构建预测模型，通过试验数据测试表明，该模型具有良好的预测精度和自学习能力。
关键词:
海水腐蚀
,
径向基神经网络
,
粒子群优化
,
预测模型
唐江凌
,
蔡从中
,
皇思洁
,
肖婷婷
航空材料学报
doi:10.3969/j.issn.1005-5053.2012.5.016
为了研究不同时效工艺下Al-Cu-Mg-Ag合金强度性能,根据实测数据集,应用基于粒子群算法(PSO)寻优的支持向量回归(SVR)方法,建立了SVR预测模型.模型以Al-Cu-Mg-Ag合金时效温度与时效时间为输入,合金的抗拉强度、屈服强度为输出.经过与BP神经网络模型进行比较,结果表明:对于相同的训练样本和检验样本,支持向量回归模型比BP神经网络模型具有更高的预测精度.
关键词:
Al-Cu-Mg-Ag合金
,
强度
,
支持向量回归
,
粒子群优化
,
回归分析
戴前伟
,
江沸菠
中国有色金属学报
粒子群优化算法是一种启发式的全局优化算法，将其与 BP 神经网络结合，能够有效地改善 BP 神经网络在进行电阻率层析反演中的收敛速度和求解质量。提出一种基于混沌振荡的粒子群算法，使用混沌振荡曲线来自适应调整惯性权重w以提高PSO算法的全局寻优能力，并使用其训练和优化BP神经网络的权值和阈值。比较不同隐含层节点数目和惯性权重w值对反演结果的影响，并给出混沌振荡PSO-BP算法非线性反演的具体实现方案。对均匀半空间中异常体理论模型进行反演，实验结果表明：混沌振荡PSO-BP不依赖初始模型，在稳定性和准确性上优于BP反演和标准PSO-BP反演，成像质量优于最小二乘法反演的。
关键词:
电阻率层析成像
,
非线性反演
,
粒子群优化
,
反向传播网络
,
混沌序列
唐普洪
,
宋仁国
,
柴国钟
,
毛杰
材料科学与工艺
为有效缩短脉冲激光烧蚀制备有机硅聚合物聚二苯基硅亚甲基硅烷(Polydiphenylsilylenemethyle,PDPhSM)基纳米复合薄膜工艺中繁琐的试验过程,本文将用径向基函数(Radial BasisFunction,RBF)人工神经网络对聚合物PDPhSM基纳米复合薄膜的制备工艺与聚合效率之间的关系进行建模;讨论了激光能量密度、环境压强、靶衬距离、沉积时间和聚合效率之间的关系.在此基础上.采用粒子群(Particle Swarm Optimization,PSO)算法对其进行工艺优化,200代以后,粒子素质明显提高,k值趋近于0,群体达到了最优,工艺参数的优化结果较为满意.从而为薄膜材料工艺优化研究探索了一条崭新的途径.
关键词:
PDPhSM基纳米复合薄膜
,
激光烧蚀
,
径向基函数神经网络
,
聚合效率
,
粒子群优化
李士勇
,
李盼池
量子电子学报
doi:10.3969/j.issn.1007-5461.2007.05.008
为提高粒子群算法的搜索能力和优化效率并避免早熟收敛,将量子进化算法融合到粒子群算法中,提出一种求解连续空间优化问题的量子粒子群优化算法.用量子位的概率幅对粒子位置编码,用量子旋转门实现粒子移动,完成粒子搜索;用量子非门实现变异,提高种群多样性.因每个量子位有两个概率幅,故每个粒子同时占据空间两个位置,在粒子数目相同时,能加速粒子的搜索进程.实验结果表明,本算法优于基本粒子群算法.
关键词:
量子光学
,
粒子群优化
,
量子优化
,
量子计算
徐燕
,
张玉凤
,
高湉
,
张研
,
张惠然
,
刘永生
中国有色金属学报
根据一系列Al基非晶合金薄带实测数据集,应用粒子群优化支持向量回归方法(PSO-SVR),建立一个通过相关表征参数来预测Al基非晶合金晶化温度(Tx)的模型.利用该模型对不同类型铝基非晶合金的晶化温度(Tx)进行建模和预测研究,并与反向传播神经网络(BPNN)预测方法进行比较.结果表明:基于留一交叉验证法(LOOCV)的PSO-SVR模型预测的晶化温度误差要比BPNN模型预测的小得多,这说明模型中所采用的特征参数能很好地描述该系列Al基非晶合金的晶化行为和热稳定性.
关键词:
Al基非晶合金
,
晶化温度
,
支持向量回归
,
粒子群优化
