QPSO算法相关论文
为了准确表征和预测光伏(PV)组件在不同工况下的电流电压(I-V)特性,提出一种利用改进Elman神经网络的光伏I-V曲线黑盒建模新方法.......
针对测试系统动态特性不足引起的测试失真，防止传统正向建模误差干扰补偿效果，避免盲目获取过高阶次的动态补偿器，提出了改进的量子粒......
航天器轨迹优化是贯穿航天器全寿命周期的重要问题,其研究对延长航天器在轨运行寿命,增大执行任务能力等,具有重要的实践意义。优......
我国改革开放以来,政府强调的区域发展战略、提速城镇化建设工作进程、人口迁移等变化导致犯罪情况复杂,国内频发型犯罪案件（例如:......
对贝叶斯网络结构进行学习是一个NP难解问题，并且当数据集比较大时用经典算法如粒子群算法和爬山算法容易陷入局部最优值，K2算法要已......
净化除铜是直接浸出炼锌工艺中重要的工序之一,通过向溶液中添加锌粉来除去其中的杂质铜离子,使铜离子浓度降到工艺要求范围内。实......
软件测试是软件开发过程中的重要阶段,是软件质量和软件可靠性的重要保障。软件测试的自动化相对人工测试能有效减少测试工作量和......
纹理合成以人工生成纹理为目的,是计算机图形学与图像处理的重要研究领域。基于样图的纹理合成是近些年来出现的一种新技术,它以小......
群体智能算法是一种进化类算法,是解决优化问题特别是复杂优化问题的有效手段。QPSO是具有全局收敛性的一种新的群体智能算法,并且......
本文的目的是研究进化算法,特别是具有量子行为的粒子群算法,解决多目标优化问题。在科学应用和实际应用领域中,普遍存在着多目标......
Ad Hoc自组织网络，简称Ad Hoc，是由一些具有无线网络接口的移动主机构成的临时性、多跳和自治的，没有网络基础设施，没有中心节点，网络中......
随着虚拟现实技术的不断发展,布料建模逐渐成为研究的热点。面对现实中形态各异的布料,如何在计算机中模拟出这些布料的特性成为了......
针对行业间碳排放转移量预测问题,以中国1997-2017年间9年度28个行业间碳排转移量数据为样本,本文提出了基于小样本随机振荡序列的......
通过两组势阱中心不同且相互协同的主、辅子群,在具有量子行为的粒子群优化(QPSO)算法基础上构造一种基于随机评价机制的交互式双......
原油价格的波动对世界经济政治形势具有重要的作用,其预测问题是维护原油生产、消费企业及国家利益的重大问题。因此,原油价格预测......
为了提高模型的泛化能力和精度,提出了一种基于混合核函数的支持向量机(SVM)建模方法。所提出的混合核函数由径向基函数和多项式函......
文章针对GARCH模型参数传统估计方法的不足,提出了利用量子粒子群算法的改进算法,并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数......
介绍了遗传算法的基本原理和KDD99数据集,而后运用遗传算法,PSO算法以及QPSO算法分别对小波神经网络进行优化构建各自的模型,最后......
针对四向叉车电控式转向系统转向不稳定及过载保护能力差的缺陷,提出适用于四向叉车的液控式非对称转向机构.该机构既能满足四向叉......
将TSK模糊逻辑系统与神经网络结合，设计五层模糊神经网络系统，采用量子粒子群（QPSO）智能算法调整模糊逻辑系统的参数，将所设计的智能系......
分析了现有的带障碍约束空间聚类算法，针对基于PSO优化的带障碍约束的K—Medoids聚类分析方法的不足，提出了QPSO与K-Medoids算法结合......
方向图综合技术是智能天线中的一项关键技术。由于采用普通粒子群算法存在着易于早熟和局部寻优能力不足等缺点．为此本文提出一种基......
基于优化天线阵列波形的目的，本文采用QPSO算法，对建立的九天线圆阵列模型进行波束赋形优化。本文通过九天线圆阵列模型进行MATLAB仿......
引入一种基于边界变异的QPSO算法，即B-QPSO算法．首先利用B-QPSO算法训练小波神经网络，再将经过B-QPSO算法训练后的小波神经网络应用于......
文章针对ARCH模型参数传统估计方法的不足，提出了利用量子粒子群算法的改进算法，并利用此算法实证建立了美国证券市场道琼斯指数收益......
提出了一种基于HSI和QPSO(即基于量子行为的粒子群优化算法)的图像融合方法,HSI变换方法对多光谱图像和全色图像进行融合会丢失较......
针对信号子空间拟合DOA估计过程中由于需要进行多维非线性搜索而计算量巨大的问题,提出了一种基于量子位概率幅编码的量子粒子群优......
为修正压力传感器动态特性引起的测试误差,避免传感器动态建模误差影响补偿结果,提出了一种基于量子粒子群优化（QPSO）算法和均方误差......
在布料建模领域,如何快速模拟布料形变之后的褶皱细节是研究的热点。通过使用多精度布料建模方法,在布料的不同形变区域使用不同精......
为了补偿弹载合成孔径雷达（SAR）回波数据中的相位误差,研究了一种新颖的SAR图像自聚焦算法。该方法以量子粒子群（QPSO）算法为基础,利用......
为了提高数字冲击滤波器设计的效率，提出了一种基于QPSO算法的优化设计方法．首先根据EBPSK通信系统中数字冲击滤波器的特殊滤波机理，......
为有效地预测烟蚜发生量,利用BP神经网络理论和方法建立了烟蚜发生量预测模型,并运用QPSO算法优化BP神经网络的连接权值和阈值,以......
通过对结构响应进行连续小波变换，将结构多自由度模态参数识别问题转化为多个单自由度模态参数识别问题。为简化识别和提高识别精度......
随着科技的不断发展,大规模阵列的相控阵雷达在多个领域得到应用,雷达阵列规模的不断扩大,给雷达的工程实现、收/发组件和馈电网络......
实际工程中,系统的输入一般是未知的或者是不可测量的,识别结构的模态参数只能采用响应信号。并且一般环境激励下结构的输入信号是......
摘要：性。因此，网络预测在网络管理中占据重要地位。使用QPSO（quantum-behaved particle swarm 0ptimization）对预测自相似性网络流量......
PSO算法作为一类仿生智能优化算法,是模拟自然界中鸟群觅食行为而抽象出来的计算模型。每个粒子依靠个体经验和群体经验来调整自己......
本文首先介绍了遗传算法的基本原理和KDD99数据集,而后运用遗传算法,PSO算法以及QPSO算法分别对小波神经网络进行优化构建各自的模......
提出一种基于KQPSO聚类算法的网络异常检测模型．该模型利用K—Means聚类算法的结果重新初始化粒子群，聚类过程都是根据数据间的Eucli......
电网运行时伴随的大量不确定信息,是电压控制优化困难的关键因素。针对参数获取与处理过程中状态结果偏差的不确定性问题,提出了混......
提出将结构损伤的物理参数辨识问题转化为识别损伤位置和损伤程度的优化问题,利用结构时程响应的唯一性,通过预测结构模型与实际损......
量子粒子群优化算法克服了传统粒子群优化算法中无法保证全局收敛、容易陷入局部最优的缺点,是近年来优化技术领域的一个研究热点......
介绍一种利用量子行为粒子群算法（QPSO）建立上证指数收益的ARCH模型，利用不同的算法精确地估计模型中的参数，验证QPSO算法的优越性。利......
群体智能优化算法的基本思想是模拟自然界的群体行为来构造随机优化算法。典型的群体智能优化算法有M. Dorigo提出的蚁群算法(Ant ......
为修正压力传感器动态特性引起的测试误差,避免传感器动态建模误差影响补偿结果,提出了一种基于量子粒子群优化(QPSO)算法和均方误......
鉴于目前主流齿轮裂纹故障检测方法所存在的局限性(即仅利用系统响应作为研究对象,很少考虑输入对于故障特征提取的作用),并考虑到......
反时限电流保护与定时限保护相比,存在着与其他保护配合困难且有可能因此影响到相邻保护速动性的缺点。对此,提出了基于改进型QPSO......
