引力搜索算法

摘要： 为了辨识低照度条件下纸病图像的背景区域和纸病区域,提出一种基于蝙蝠算法优化的纸病图像增强方法。首先采用混沌映射和引力搜索算法分别更新个体响度、脉冲发射率和个体速度改进蝙蝠算法,然后将改进后的蝙蝠算法搜索伽马变换的最佳参数γ,利用该γ值调整图像灰度,提高图像对比度。结果表明,与基于传统直方图均衡算法的纸病增强算法、基于限制对比度自适应直方图均衡算法的纸病图像增强算法、基于标准蝙蝠算法优化的纸病图像增强算法、基于混沌蝙蝠算法优化的纸病图像增强算法相比,本文算法的对比度、灰度方差乘积函数、均值大小都有所提升,增强效果为所有对比算法中最优。

摘要： 针对现有基因微阵列数据分类中存在的数据维度高、容易发生过拟合的问题,提出了基于BTLBOGSA(Binary TLBOGSA)与卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的基因微阵列数据分类模型(BTLBOGSA-CNN)。该模型首先针对基因微阵列数据分类时存在的数据维度高的问题,利用新的编码策略,将连续搜索空间转换为二元搜索空间,结合教与学优化(Teaching-Learning-Based Optimization,TLBO)算法的二元变体与引力搜索算法(Gravitational Search Algorithm,GSA)的各自特点,基于BTLBOGSA方法从基因微阵列数据集中选择具有高鉴别性的基因;然后针对基因微阵列数据分类易发生过拟合问题的现象,利用卷积神经网络进行基因微阵列数据的分类。利用公开的基因微阵列数据集进行仿真实验,从TLBO算法与GSA结合的有效性、BTLBOGSA与CNN结合的有效性、BTLBOGSA-CNN与其他已有分类模型相比的有效性3个方面进行对比分析,结果表明,BTLBOGSA-CNN模型可以在较少的特征基因下取得较高的分类精度,具有较高的可行性和有效性。

摘要： 为了增强网络入侵检测模型的准确率与泛化性,提出一种基于引力搜索算法(GSA)与差分进化(DE)算法优化混合核极限学习机(ELM)的网络入侵检测模型。该模型针对采用单个核函数的ELM模型存在的泛化能力弱、学习能力差的问题,结合多项式核函数和径向基函数的优点,构建混合核ELM模型(HKELM),将GSA和DE相结合优化HKELM模型参数,从而提高其在异常检测过程中的全局和局部优化能力,在此基础上利用核主成分分析算法进行入侵检测数据的数据降维和特征抽取,构建网络入侵检测模型KPCA-GSADE-HKELM。在KDD99数据集上的实验结果表明,与KDDwinner、CSVAC、CPSO-SVM、Dendron等模型进行对比,KPCA-GSADE-HKELM模型具有更高的检测精度和更快的检测速度。

摘要： 目的:解决并联机器人在罐头食品拾放过程中刚性冲击大、运动稳定性差等问题。方法:基于高速并联机器人的体系结构,提出了一种运动轨迹规划方法用于高速并联机器人末端执行器的轨迹优化。建立多约束、多目标、非线性轨迹优化模型,并采用改进的引力搜索算法求解。通过仿真验证了所提方法的可行性。结果:与改进前的规划方法相比,所提规划方法能在较短的时间内完成拾放任务,一次操作的最短时间为0.1691 s。结论:该规划方法解决了传统并联机器人拾放过程中刚性冲击大、运动稳定性差等问题,具有一定的实用价值。

摘要： 农产品价格直接影响人民的生活水平,研究农产品价格的内在规律和做好农产品价格的预测具有重要意义。文章基于引力搜索算法和相关向量机理论建立了农产品价格指数拟合模型。仿真结果表明,该方法是有效的。

摘要： 海杂波回波能量较高,常常会淹没一些“低小慢”目标的回波信号,提出了一种改进的海杂波抑制方法。运用小波神经网络算法结合实测雷达数据,对海杂波抑制进行研究。将粒子群优化算法和引力搜索算法引入到小波神经网络中,优化网络参数,构建科学合理的海杂波参数预测模型,在满足精度要求的前提下寻找一种良好的海杂波抑制算法。实测数据实验结果表明,相比于现在的海杂波抑制方法,提出的改进方法能够达到更好的性能。

摘要： 三七粉是三七的主要消费和商品形式,市场上存在以次充好、甚至是掺假的现象,由于是粉状物料,难以用肉眼判别,为了实现对不同质量等级的三七粉进行无损鉴别。将30头、40头、60头和80头的三七主根研磨成粉,制备样本。采用可见近红外高光谱成像系统(400.68~1001.61 nm)采集4种不同头数三七粉,共计384个样品的高光谱图像,提取高光谱图像感兴趣区域(ROI)的平均光谱值作为样本原始光谱。将384个三七粉样本按2∶1的比例划分训练集和测试集。采用卷积平滑(SG)、多元散射校正(MSC)和标准正态变量变换(SNV)3种预处理方法对三七粉样本光谱信息进行预处理并建立支持向量机(SVM)分类模型,通过比较基于3种预处理方法的SVM模型测试集分类准确率,确定SNV为最优预处理方法。采用迭代保留信息变量(IRIV)、变量组合集群分析(VCPA)和变量组合集群分析混合迭代保留信息变量(VCPA-IRIV)3种特征选择方法提取SNV预处理后光谱的特征波长并建立基于特征光谱和原始光谱的SVM分类模型,通过比较基于3种特征选择方法得到的特征波长建立的SVM模型测试集分类准确率,发现将VCPA与IRIV相结合的VCPA-IRIV为最优特征选择方法。VCPA-IRIV提取了18个特征波长代替全光谱数据参与建模,该算法在降低模型复杂度的同时保持了模型的分类精度。为了提高模型的分类精度,采用引力搜索算法(GSA)对SVM模型中惩罚因子c和核参数g进行寻优,并与网格搜索(GS)的结果进行比较,结果表明,VCPA-IRIV-GSA-SVM模型分类效果最好,测试集分类准确率达到100%。可见,利用可见近红外高光谱成像对三七粉进行质量等级无损鉴别是可行的,为市场上三七粉的质量等级鉴别提供了参考。

摘要： 股票市场价格的走势是众多投资者关注的焦点,由于股票价格的波动性和随机性,如何有效地预测股票价格的涨跌,是学者们长期研究的领域。文章提出了一种基于引力搜索算法优化极限学习机网络的模型来回归预测股票的开盘价格,利用引力搜索算法求解极限学习机网络最优的输入权值向量和偏置值参数,增强了极限学习机网络的回归预测性能。通过基于引力搜索算法优化极限学习机网络模型和原始极限学习机网络模型的对比实验,对股票数据集进行训练和测试,结果表明基于引力搜索算法优化极限学习机网络模型的回归预测精确度更高,并且验证了引力搜索算法具有一定的优化能力,能减少预测输出值和理论输出值之间的误差。

摘要： 针对轴承故障诊断中,变分模态分解(VMD)的参数选择与卷积神经网络架构难以确定的问题,研究一种GSA-VMD和自适应CNN的滚动轴承故障诊断方法。首先,采用引力搜索算法(GSA)优化VMD的参数,接着利用优化的VMD分解轴承的振动信号得到若干模态分量;然后,将模态分量与振动信号结合构建特征矩阵,作为自适应CNN的输入;最后,自适应CNN采用粒子群算法(PSO)解决CNN架构难以确定的问题,适应性地构建CNN故障诊断模型,判断轴承的故障类型。实验结果表明:与ANN、CNN-SVM、WDCNN、GA-CNN诊断方法对比,所提方法 准确率更高、稳定性好、适应性强。

摘要： 针对基本引力搜索算法(gravity search algorithm,GSA)易早熟、易陷入局部最优、缺少有效加速机制等缺点,提出了基于改进自适应黑洞机制的GSA(improved adaptive black hole gravity search algorithm,IABHGSA)。通过改进Tent映射对种群初始化,使得初始种群的分布更随机、均匀、全面,增强算法的全局勘探能力;引入改进自适应黑洞机制,根据粒子进化情况选择位置更新策略,使得位置更新更为合理,有效减小粒子陷入局部最优的可能性;通过基于学习思想的最优与最差粒子更新策略增强算法逃离局部最优的能力,并提高算法的寻优速度;引入群体迁徙,为算法提供有效的加速收敛机制。最后,选取八个基准测试函数对IABHGSA进行测试,并与相关算法的实验结果进行了对比,结果证明IABHGSA有更好的寻优性能。

摘要： 居民用户用电模式分类研究可为需求侧响应方案设计、负荷特性分析及其高精度预测提供支撑.本文首先利用基于密度的空间聚类算法提取得到用户的典型用电模式;其次考虑每天不同时段及季节变换对用户用电行为的影响,提取了能够描述用户在不同时间尺度下用电行为的六个特征;在此基础上提出了一种基于引力搜索算法的用户用电模式分类模型;最后利用实测居民用电数据进行仿真分析,并基于给出的聚类评价指标对仿真结果进行了对比分析.结果表明,本文提出的基于引力搜索算法的分类模型在聚类质量和聚类稳定性上均优于传统聚类算法.

摘要： 为了克服引力搜索算法在阵列综合应用中存在的早熟收敛和寻优精度不高的问题,本文提出了一种改进的引力搜索算法.该算法通过引入精英保留策略、激励策略和惯性质量调节因子,提高了算法的稳定性、收敛速度和寻优精度.在保持阵元个数、阵元间距和激励幅值不变的情况下,通过改变相位实现方向图可重构.实验结果证明了该改进方法的可行性和有效性.

摘要： 软件可靠性预测指的是使用测试或运行过程中收集的失效数据对软件未来失效情况做出预测,在软件质量保障以及软件成本控制中起着决定性作用,但由于软件失效过程的复杂性及非线性,软件失效的精确预测异常困难.近年来,支持向量回归、相关向量回归等核函数技术在软件可靠性预测中得到了较好的应用,然而核函数软件可靠性预测中的参数优化还有许多需要解决的问题.本文使用量子衍生二进制引力搜索算法优化相关向量回归估计中核函数参数,建立了基于量子衍生二进制引力搜索算法优化的相关向量回归(QBGSA-RVR)模型应用于软件可靠性预测.在四个真实失效数据集上的实验研究表明,QBGSA-RVR较一些广泛使用的神经网络及核函数方法预测效果更优;其次,使用不同学习样本数量情况下的实验结果表明,在样本量较少情况下使用QBGSA-RVR方法进行软件可靠性预测也可以保持很好的预测效果.

摘要： 本发明提出一种基于引力搜索算法的MUSIC谱峰搜索方法，该方法将GSA算法和MUSIC算法相结合，具体方法是将MUSIC算法中的空间谱函数设为GSA算法的适应度函数，利用GSA算法优秀的全局寻优能力，迅速地找到空间谱函数的极值点，完成了对谱函数的空间搜索。仿真表明，该方法取得了较好的估计效果，在实验条件相同的情况下，与MUSIC算法中常用的均匀遍历法相比，该方法使得计算量大大降低。

摘要： 本发明涉及一种差分自适应万有引力搜索算法和一种基于该算法的污水处理控制方法。一种差分自适应万有引力搜索算法，包括如下步骤：S1、初始化种群；S2、计算种群适应度值；S3、计算种群的惯性质量M及加速度a；S4、更新个体位置；S5、比对是否达到迭代次数，当达到迭代次数时，输出最优值；当未达到迭代次数时，重复所述步骤S2、S3和S4。本发明的有益效果是：在加快收敛速度，收敛速度的跟步长有关，现在最好的方法通过实时更新个体参数G0和加速度α，有效控制算法收敛速度，同时提高算法精度。

摘要： 本发明公开了一种NOMA系统中基于引力搜索算法的吞吐量最大化方法，主要解决现有的求解约束优化问题方法的时间复杂度高和应用范围受限的问题。其实现方案为：1)初始化质点集合的参数；2)判断质点集合中质点的位置向量是否违反任意一个强约束条件：若违反，则将质点的位置向量进行转化，否则，迭代更新质点集合的参数；3)判断迭代次数是否达到设置的终止条件，若达到，则在可行域中搜寻最优解，否则，返回2)。本发明在求解约束优化问题时通过对约束条件进行分类以及对Kbest质点集合的设计，提升了在迭代计算过程中对可行域边界处的搜索能力，减小了时间复杂度，扩展了应用范围，适用于实际系统。

摘要： 本发明提供了一种基于协同引力搜索算法的造纸过程模型辨识方法，具体包括以下步骤：步骤1)构建造纸生产设备的多输入多输出模型，根据所构建的系统模型获取造纸生产过程的辨识模型；步骤2)构建协同引力搜索算法的辨识流程。本发明的有益效果为：使用本发明的协同引力搜索算法的造纸过程模型辨识方法进行的参数辨识结果可以看出，本方法的辨识精度较高，输出的估计误差较小；同时，也说明本辨识方法对于本造纸设备模型有较好的适用性。

摘要： 本发明提供了一种基于改进混沌引力搜索算法的活性污泥过程辨识方法，属于污水处理系统辨识技术领域。其技术方案为：一种基于改进混沌引力搜索算法的活性污泥过程辨识方法，所述具体包括以下步骤：步骤1)建立活性污泥过程的多输入单输出模型；步骤2)构建改进混沌引力搜索算法的辨识流程。本发明的有益效果为：本发明提出的改进混沌引力搜索算法是一种群智能优化算法，它有较快的收敛速度和较高的收敛精度，能较好的适用于对活性污泥过程的建模和参数辨识。

摘要： 本发明公开了一种基于量子启发式引力搜索算法的阵列方向图综合方法，包括以下步骤：采集待优化阵列的信息，明确阵列天线需形成方向图的要求；根据阵列信息，进行种群初始化；计算方向图；计算适应度值；更新候选解集；选择量子势阱、更新种群位置；若适应度值满足精度要求或者达到最大迭代次数，输出根据期望方向图确定的阵元激励的幅度和相位。本发明方法仅有一个控制参数：压缩‑扩张系数，相比传统的智能算法，具有控制参数少、易于调试的特点。

摘要： 本发明提出一种基于引力搜索算法的MUSIC谱峰搜索方法，该方法将GSA算法和MUSIC算法相结合，具体方法是将MUSIC算法中的空间谱函数设为GSA算法的适应度函数，利用GSA算法优秀的全局寻优能力，迅速地找到空间谱函数的极值点，完成了对谱函数的空间搜索。仿真表明，该方法取得了较好的估计效果，在实验条件相同的情况下，与MUSIC算法中常用的均匀遍历法相比，该方法使得计算量大大降低。

摘要： 本发明涉及一种差分自适应万有引力搜索算法和一种基于该算法的污水处理控制方法。一种差分自适应万有引力搜索算法，包括如下步骤：S1、初始化种群；S2、计算种群适应度值；S3、计算种群的惯性质量M及加速度a；S4、更新个体位置；S5、比对是否达到迭代次数，当达到迭代次数时，输出最优值；当未达到迭代次数时，重复所述步骤S2、S3和S4。本发明的有益效果是：在加快收敛速度，收敛速度的跟步长有关，现在最好的方法通过实时更新个体参数G0和加速度α，有效控制算法收敛速度，同时提高算法精度。

摘要： 本发明提供了一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法及装置，异构无线网络业务接入控制方法具体包括以下步骤：(1)获取异构无线网络环境中的实时业务与非实时业务的速率及网络数量、信道带宽、信号功率、噪声功率等参数；(2)以最大化信息传输速率为优化目标建立异构无线网络业务接入控制目标函数；(3)利用改进的引力搜索算法求解异构无线网络业务接入控制目标函数；(4)当满足结束条件时，输出最优解，即为异构无线网络业务接入控制方案。本发明提供的一种基于改进引力搜索算法的异构无线网络业务接入控制方法能够保证更多用户业务接入到更优的无线网络，从而为用户提供更高质量的服务体验。

摘要： 本发明公开了一种基于改进混沌引力搜索算法的光伏最大功率跟踪方法。本发明提供了一种改进万有引力搜索算法，收敛速度更快，不易陷入局部最优。相比于传统万有引力搜索算法，本发明提出的改进算法引入了莱维飞行函数和正弦混沌映射，提供了额外的随机性，克服了传统万有引力搜索算法迭代过程的缺点，提高了光伏最大功率跟踪的效率与精度。