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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(2)
通过对使用V-Ray渲染器的渲染系统进行深入分析,提取出影响渲染时间的13个特征参数,研究了基于粒子群优化支持向量回归机(PSO-SVR)的渲染时间预估方法,采用粒子群算法随机搜索策略优化支持向量回归机的训练参数,获得了较优的支持向量回归机预测模型,实现渲染时间的准确预估.实验结果表明,在渲染时间预估中,PSO-SVR比BP神经网络和逐步回归预测精度高,并且具有较好的泛化能力. 相似文献
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为了找到支持向量机(SVM)最佳的分类参数,用以构建适合纹理图像分割的SVM分类器,文中是将基于小生境和交叉选择算子的粒子群算法( NCSPSO)引入变异算子和族外竞争机制加以改进后与人工鱼群算法( AFSA)混合,提出了一种改进的NCSPSO-AFSA混合算法优化支持向量机参数,并分别与AFSA算法,粒子群算法(PSO),NCSPSO算法在图像分割准确率、参数寻优时间、图像分割时间等方面进行对比和分析,实验表明文中算法能够更好地获得适用于纹理图像分割的SVM参数,在缩短图像分割时间的同时提高了图像分割准确率,相比较其他算法,文中算法稳健性更好。将此方法应用于电镜及超声纹理图像分割中能较好地提取出目标区域,图像边缘部分的分类也很清晰。 相似文献
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相关向量机在舰船电动机故障诊断过程中,参数直接影响舰船电动机故障诊断结果,为了解决当前相关向量机参数优化难题,设计了粒子群算法优化相关向量机的舰船电动机故障诊断方法。首先分析舰船电动机故障诊断现状,并采集舰船电动机工作状态信号,然后提取舰船电动机工作状态信号提取特征,利用相关向量机建立舰船电动机故障诊断模型,并采用粒子群算法对舰船电动机故障诊断模型参数进行优化,最后进行舰船电动机故障诊断仿真实验。结果表明,相对于其他舰船电动机故障诊断方法,本文方法的舰船电动机故障诊断精度更高,故障诊断结果更加可靠,诊断效率更高,具有一定的工程应用前景。 相似文献
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基于云粒子群算法的船舶纵摇运动参数辨识 总被引:1,自引:1,他引:0
《舰船科学技术》2014,(7):37-40
提出一种基于云粒子群优化算法的船舶纵摇运动参数辨识方法。该方法利用正态云发生器自适应调整粒子群算法的惯性权重,并在算法进化过程中对粒子位置进行基于云模型的变异操作,可以很好地解决算法早熟收敛的缺点,能够提高算法的收敛精度和收敛速度。应用该算法对船舶纵摇有关运动参数进行辨识,辨识结果在可以接受的范围之内。 相似文献
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《江苏科技大学学报(社会科学版)》2017,(1)
为实现五自由度无轴承异步电机高精度动态解耦控制,提出一种基于最小二乘支持向量机逆的解耦控制方法.首先,建立五自由度无轴承异步电机数学模型并进行可逆性分析,然后,利用最小二乘支持向量机在有限数据样本下对高维非线性函数的回归能力来辨识五自由度无轴承异步电机逆模型,并利用粒子群算法优化最小二乘支持向量机的参数,以提高对逆模型的拟合和预测精度,最后,将最小二乘支持向量机逆与原系统相串联得到伪线性系统,并设计PID闭环控制器对五自由度无轴承异步电机进行复合控制,实现了原系统径向位移、轴向位移、转速以及磁链间的非线性动态解耦.仿真研究验证了该控制策略的有效性. 相似文献
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在网络入侵检测中,数据类别不均衡训练集的使用将产生分类偏差,支持向量机是一种新型的统计学习模型,在处理小样本和学习机的推广能力上有很大的优势.针对支持向量机解决k个多类分类问题存在训练样本数据大、训练困难的问题,提出基于支持向量机的决策树训练算法,构建了基于支持向量机决策树的入侵检测系统模型.利用KDDCup99数据集,将本文提出的算法与Lee-Carter方法和1-v-R方法进行了对比实验.通过实验和比较表明,该方法的训练效率大大提高,并且具有较高的检测率. 相似文献