基于混合策略的麻雀搜索算法改进及应用

针对麻雀搜索算法(SSA)搜索精度不高、全局搜索能力不强、收敛速度慢和易于陷入局部最优等问题，提出了一种基于混合策略的麻雀搜索算法(HSSA)。采用改进的Circle混沌映射初始化种群，提高种群多样性；结合樽海鞘群算法改进发现者的搜索公式，提高算法迭代前期的全局搜索能力和范围；在加入者的搜索公式中引入自适应步长因子，提高算法的局部搜索能力和收敛速度；通过镜像选择机制，提升每次迭代后的个体质量，提高算法的寻优精度和寻优速度；在位置更新处加入模拟退火机制，帮助算法跳出局部最优。利用8种测试函数进行测试，结果表明，改进算法比SSA有更好的寻优性能。将改进前后算法与极限学习机结合进行实验，人体表面肌电信号数据集的分类预测精度从80.17%提高到90.87%，证实了改进算法的可行性和良好性能。     

自适应变异麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法前期易陷入局部极值点、后期寻优精度不高等问题，提出一种自适应变异麻雀搜索算法（AMSSA）。先通过猫映射混沌序列初始化种群，增强初始种群的随机性、遍历性，提高算法的全局搜索能力；再引入柯西变异和Tent混沌扰动，拓展局部搜索能力，使陷入局部极值点的个体跳出限制继续搜索；最后，提出探索者-跟随者数量自适应调整策略，利用各阶段探索者和跟随者数量的改变增强算法前期的全局搜索能力和后期的局部深度挖掘能力，提高算法的寻优精度。选取16个基准函数和Wilcoxon检验进行验证，实验结果表明：所提算法与其他算法相比，寻优精度、收敛速度和稳定性都取得较大提升。     

基于Logistic回归麻雀算法的图像分割

针对麻雀搜索算法后期种群多样性减少、易陷入局部最优解等问题,提出一种新的改进麻雀搜索算法。所提算法先引入小孔成像反向学习策略对发现者的位置进行更新,提升寻优位置的多样性;其次受Logistic模型的启发,提出一种新的自适应因子对安全阈值进行动态控制,平衡所提算法的全局搜索与局部开发的能力。通过与其他算法在6个基准函数上进行仿真对比,结果表明：所提算法的收敛精度与速度均优于其他算法。在工程应用上,用所提算法优化K-means聚类算法进行图像分割,峰值信噪比（PSNR）、结构相似性（SSIM）及特征相似性（FSIM）3种度量指标验证了其良好的分割性能。     

基于IFA-ELM的航空发动机自适应PID控制新方法

针对大涵道比涡扇发动机强非线性、变参数的特点,提出了一种基于优化极端学习机(ELM)对发动机参数进行预测的自适应PID控制方法.为提高ELM的预测精度和实时性,采用适用于多峰值寻优的改进萤火虫算法(IFA)优化ELM网络参数,形成优化的ELM训练方法IFA-ELM.该算法在保证预测精度的前提下,有效简化了网络规模,并提高了其泛化能力.利用该算法建立发动机风扇转速预测模型,基于该模型,采用梯度下降法在线调整PID参数,提升发动机动态性能.数字仿真验证表明,与常规PID控制相比,基于IFA-ELM的自适应PID法调节时间减少了0.2~1.4s,超调量降低了0.2%~1.5%,验证了该控制方法的有效性.      

融合粗糙数据推理的离散麻雀搜索算法求解HFSP问题

针对麻雀搜索算法(SSA)易陷入局部最优、无法求解离散优化问题等不足,提出了一种改进离散麻雀搜索算法(IDSSA)。抽象原始麻雀搜索算法的位置更新公式,针对个体的不同身份设计新的离散化启发式位置更新策略,并针对混合流水车间调度问题(HFSP)设计了编码与解码方式;引入粗糙数据推理理论,通过数学证明解释了引入理论的可行性与合理性,为算法提供理论支撑,提高可解释性;利用上近似的性质扩大搜索空间,提高种群多样性,避免算法早熟,结合划分及粗糙数据推理提出3种策略,促进种群间信息共享,调节种群的开发能力与探索能力,降低算法陷入局部最优的概率;使用改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题,对3个小规模实例与10个Liao经典测试集进行仿真实验,验证了改进离散麻雀搜索算法求解混合流水车间调度问题的可行性,通过与遗传算法、差分进化算法等经典算法的对比实验,证明了所提算法的优越性与改进策略的有效性。     

基于改进极限学习机的光谱定量建模方法

依据近红外光谱(NIR)产生原理,提出了粒子群优化极限学习机(PSO-ELM)算法,运用于小样本氨水浓度定量分析。通过优化极限学习机(ELM)隐藏节点参数,解决了极限学习机由于输入权值和隐含层偏差随机产生的建模结果具有随机性的问题,提高了预测模型的稳定性、精确度和泛化性能。经实验验证,优化后的PSO-ELM相比ELM,模型预测集均方根误差由0.01166减小至0.00322,预测集相关系数由0.9951提高至0.9979。将优化后的模型预测结果与支持向量机(SVM)、BP神经网络算法等传统方法的建模结果进行对比,优化后的PSO-ELM算法具有较高的精确度和良好的泛化性能,模型预测效果优于传统的定量回归分析算法。     

全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法及应用

针对标准布谷鸟搜索算法探索能力强而开发能力较弱、收敛速度慢及计算精度较差等问题,提出了具有全局最优导向的模糊布谷鸟搜索算法。在鸟窝更新公式中引入全局最优导向策略,在产生新的鸟窝位置时利用到当前最优鸟窝位置信息,以保持鸟窝的多样性并提高算法的开发能力。另外,采用模糊逻辑规则对布谷鸟算法中的搜索步长和外来鸟蛋被发现概率这2个重要参数进行自适应调整,以提高算法的全局收敛性能和求解精度。通过2个经典结构可靠性分析极限状态方程测试该算法的性能,并将其应用于某飞机舱门锁定机构可靠性分析中。实验结果表明,与粒子群算法、标准布谷鸟搜索算法和改进布谷鸟搜索算法相比,所提出的全局最优导向模糊布谷鸟搜索算法在进行可靠性分析中,能够有效地提高解的精度并增加收敛速度,寻优效果更优。      

基于EMD和SVM的机载燃油泵故障诊断研究

针对机载燃油泵故障数据来源较少、诊断效率较低、维护费用较高、缺乏有效故障特征的问题,利用机载燃油转输系统实验平台收集的振动信号和压力信号,提出了一种基于经验模态分解(EMD)和支持向量机(SVM)的机载燃油泵故障诊断方法。首先,利用EMD提取振动信号不同频段的能量值作为特征参量,并结合压力信号均值构造故障特征向量;其次,分别采用遗传算法(GA)、粒子群优化算法(PSO)、樽海鞘群算法(SSA)、网格搜索算法(GS)对SVM的惩罚参数和径向基函数(RBF)参数进行优化,并对优化后的SVM诊断性能进行了评估;最后,分别采用SVM、极限学习机(ELM)、BP神经网络作为分类器,并对3种分类器的诊断性能进行了评估。结果表明:采用3种群智能优化算法的SVM故障诊断率均能达到100%,寻优过程中均未陷入局部最优解,且寻优时间相当,其中GA的训练时间最短,可以采用GA对SVM参数进行寻优;当采用GA_SVM作为故障分类器时,用时较短,且故障诊断率较高,可以选用GA_SVM分类模型实现机载燃油泵的高效故障诊断。      

混沌麻雀搜索优化算法

针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA)。首先,通过改进Tent混沌序列初始化种群,提高初始解的质量,增强算法的全局搜索能力。其次,引入高斯变异的方法,加强局部搜索能力,提高搜索精度;同时以搜索停滞的解为基础产生Tent混沌序列,用此混沌序列对部分陷入局部最优的个体进行混沌扰动,促使算法跳出限制继续搜索。最后,对12个基准函数进行仿真实验。结果表明:所提算法能够克服SSA易陷入局部最优的缺点,提高算法的搜索精度、收敛速度和稳定性。同时,将CSSOA应用到简单图像分割问题,验证了CSSOA应用于实际工程问题的可行性。      

多输入傅里叶神经网络及其麻雀搜索优化

鉴于反向传播（BP）神经网络存在灵敏度高但收敛速度慢,以及已有傅里叶神经网络不具备多输入数据特征提取能力,借助多个傅里叶神经网络构建能接收多维数据的堆叠神经网络,进而将其与多层感知器融合,获得基于梯度下降的多输入傅里叶神经网络。结合此神经网络获取全局最优参数值难的因素,通过在麻雀搜索算法中引入Cat混沌映射、动态种群规模调节机制及参数自适应调节方案,提出改进型麻雀搜索算法,并将其应用于多输入傅里叶神经网络的参数优化及高维函数优化问题的求解。理论分析可得,所提算法的计算复杂度主要由种群规模和优化问题的维度决定。比较性的数值实验表明,所获神经网络提取多源数据特征的能力和泛化能力强,同时所提算法处理高维优化问题具有明显优势且收敛速度快。     

基于IFOA的MEMS加速度计无转台标定

为提高微机电系统（MEMS）加速度计的标定效率并降低对高精度转台的依赖,提出一种基于改进果蝇优化算法（IFOA）的MEMS加速度计无转台标定方法。首先,根据模观测标定法原理将加速度计标定问题转化为非线性函数优化问题。然后,针对经典果蝇优化算法存在的只能搜索正参数及搜索步长固定的不足,对味道浓度判定值及搜索步长进行改进,使改进后的算法具有全局参数搜索及可变步长2种性能,并利用Rosenbrock函数进行测试,结果表明,IFOA相比于经典果蝇优化算法具有全局参数寻优范围及更高的寻优精度。最后,将IFOA应用于求解加速度计待标定参数的非线性函数优化问题,并将结果与牛顿迭代法和粒子群优化（PSO）算法进行对比。仿真结果表明:IFOA在求解精度方面比牛顿迭代法提高了1~3个数量级;在运行稳定性方面比牛顿迭代法和PSO算法分别提高了30%和34%,在运行时间方面分别减小了15.2%和43.6%;在加速度计无转台标定方面具有良好的应用价值。      

基于粒子群优化LSTM的股票预测模型

为了提高股票时间序列预测精度,增强预测模型结构参数可解释性,提出一种基于自适应粒子群优化（PSO）的长短期记忆（LSTM）股票价格预测模型（PSO-LSTM）,该模型在LSTM模型的基础上进行改进和优化,因此擅长处理具有长期依赖关系的、复杂的非线性问题。通过自适应学习策略的PSO算法对LSTM模型的关键参数进行寻优,使股票数据特征与网络拓扑结构相匹配,提高股票价格预测精度。实验分别以沪市、深市、港股股票数据构建了PSO-LSTM模型,并对该模型的预测结果与其他预测模型进行比较分析。结果表明,基于自适应PSO的LSTM股票价格预测模型不但提高了预测准确度,而且具有普遍适用性。      

基于自适应RVM的电子系统缓变故障预测方法

针对电子系统缓变故障的预测问题,提出一种自适应相关向量机(RVM, Relevance Vector Machine)方法.首先,对反映电子系统性能的参数序列进行相空间重构,建立RVM的输入输出对应关系;然后,将嵌入维数和核函数参数作为人工鱼位置,取留一交叉验证(LOOCV, Leave-One-Out Cross-Validation)误差的相反数作为目标函数,利用人工鱼群算法(AFSA, Artificial Fish Swarm Algorithm)实现方法参数的自适应优化选择;最后,通过雷达发射机高压电源与多注速调管的故障预测实验验证了方法的性能.实验结果表明:该方法在预测精度和预测可靠性方面优于现有方法.     

提高零控脱靶量预测精度的一种方法

对于大气层外拦截问题中以零控脱靶量(ZEM-zero effort miss)作为指标的预测制导方法,其ZEM的预测精度直接影响到最终的拦截任务.在线性化平方反比引力模型下,给出了基于目标轨道坐标系的ZEM预测算法,导出ZEM发生条件,并提出一种提高ZEM预测精度的方法,即通过初值轨道角速率的选取可明显改善算法的预测精度.同时将该算法与地心赤道惯性坐标系下的ZEM预测算法进行了比较研究,数学仿真结果表明该预测算法精度较高,具有一定的工程应用价值.     

基于目标导向的连续型机器人路径规划

采用连续型机器人对空间约束严格的飞机油箱进行检查,研究了其在类似凸体空间内的路径规划问题,提出一种基于目标导向的规划算法.针对空间盲目搜索算法时间复杂度高问题,研究降维和区域划分策略.引入目标导向角,建立目标点与变量搜索范围的关系,优化搜索过程并设计评价函数对搜索结果寻优.进行仿真实验,结果验证了算法的可行性和有效性.     

基于量子万有引力搜索的SVM自驾故障诊断

针对自动驾驶仪在实际测试过程中故障样本较少的情况,提出一种基于量子万有引力搜索算法(QGSA)的支持向量机(SVM)故障诊断模型。SVM能较好地解决小样本、非线性问题,适用于自动驾驶仪的故障诊断。为进一步提高万有引力搜索算法(GSA)对参数寻优的收敛速度和收敛精度,将基于GSA的QGSA应用于SVM的参数寻优中,以解决SVM由于参数选取不当导致过学习或欠学习的问题,从而获得最优的分类模型。通过模拟实验分析,当训练样本数量为50时,基于QGSA的SVM故障诊断模型分类准确率便能达到96.530 6%,而基于遗传算法(GA)的SVM故障诊断模型分类准确率为92.040 8%,基于GSA的SVM故障诊断模型分类准确率为91.632 7%。仿真实验结果表明,基于QGSA的SVM故障诊断模型具有更好的故障诊断能力。      

基于SCSO-BP神经网络的卫星姿态控制系统故障预测

近年来,随着人工智能的迅速发展,基于人工神经网络的卫星姿态控制系统故障预测方法得到了越来越多的重视。在反向传播(Back Propagation ,BP)神经网络中,权重和偏置是重要的可调节参数,与神经网络的预测性能密切相关。BP神经网络的初始权重和偏置为随机生成,设置不当容易导致网络在训练过程中陷入局部极值,进而影响预测性能。为了提高BP神经网络的预测性能,提出了一种将沙猫群优化(Sand Cat Swarm Optimization ,SCSO)算法与BP神经网络相结合的预测方法。在训练过程中,首先通过SCSO 算法对BP神经网络权重和偏置进行预训练,在此基础上,利用精调后的BP神经网络对卫星姿态控制系统周期渐变故障数据的未来趋势进行预测。实验结果表明,与原始BP神经网络预测方法相比,SCSO-BP预测方法能够有效减小预测误差,具有更好的预测精度。     

基于神经网络的带肋回转通道换热性能的预测

在对带有不同肋间距和肋高的直肋变截面U型通道的换热性能进行了实验研究的基础上,分单元处理了数据,并采用经过LM(Levenberg-Marquardt)算法和贝叶斯正则化方法改进的基于BP(Back-Propagation)算法的前馈神经网络对数据结果进行了建模,实现了对带直肋的变截面U型通道换热性能的预测,实践证明,人工神经网络ANN(Artificial Neural Network)方法可以用于航空发动机涡轮叶片内通道换热性能的预测,并且其预测精度明显高于非线性拟合.     

基于混合人工鱼群算法的传感器网络优化

针对传感器网络节点优化的问题,提出一种混合人工鱼群算法.该算法在人工鱼群算法优化的末段引入模式搜索法,以人工鱼搜索到的最优解作为模式搜索法的初始解,利用模式搜索法的单调搜索特性,将解引向全局极值.新算法保留了人工鱼群算法全局搜索能力强、寻优速度快的特点,使寻优精度得到了提高.仿真实验表明:混合人工鱼群算法能够有效地优化传感器网络节点部署,提高覆盖率.