提出了一种基于改进 BP 神经网络和粒子群优化算法( PSO) 的图像滤波方法 。该方法利用双曲正切形式 的误差函数代替 BP 神经网络传统的最小均方误差函数( LMS),并将改进后的 BP 神经网络利用 PSO 算法优 化,用来减小图像噪声对神经网络精度的影响以及避免神经网络陷入局部极小值点,从而提高神经网络去噪能 力。实验结果表明,与传统滤波方法相比,该方法不仅能有效地滤除图像中的高斯噪声而且能很好地保护图像 细节 。- U63D0 u51FA u4E86 u4E00

针对直流电网中的最优潮流问题，提出了一种基于模糊控制理论的自适应粒子群算法，以实现电网兼顾有功网损和电压质量的优化运行。(To solve optimal power flow problem in DC grid, an adaptive particle swarm optimization (PSO) algorithm based on fuzzy control theory is proposed in this paper, and optimal operation consi

近红外光谱(NIRS)是一种间接分析技术,其应用需建立相应的校正模型。为了提高模型的解释能力、预测准确度和建模效率,需要对NIRS 进行波长选择,优选最小化冗余信息。选用蚁群优化(ACO)、遗传优化(GA)、粒子群优化(PSO)、随机青蛙(RF)和模拟退火(SA)5 种智能优化算法对烟叶总氮和烟碱近红外光谱数据进行特征波长选择,结合偏最小二乘(PLS)算法,构建了多个烟叶总氮和烟碱的校正模型,(Near infrared spectroscopy (NIRS) is an indirect an