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  1. psoanduse

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  2. 粒子群优化算法及其应用。详细介绍了粒子群优化算法(又叫微粒群算法)及其应用-PSO algorithm and its application. Details on the PSO algorithm (also known as PSO) and its application
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2008-10-13
    • 文件大小:159.25kb
    • 提供者:sealyu
  1. A-New-PSO

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  2. 本文提出了一种新的混合模糊动态速度反馈的粒子群的优化(HFDVF-PSO)解决经济调度问题的非光滑的成本考虑阀点效应和多种燃料选择功能。-This paper proposes a new Hybrid Fuzzy Dynamic Velocity Feedback Particle Swarm Optimization (HFDVF-PSO) for solving conomic Dispatch (ED) problem with non-smooth cost functions con
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-11-18
    • 文件大小:432.05kb
    • 提供者:Junpeng Li
  1. particle-swarm-optimization

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  2. 粒子群优化算法,外文的,学习粒子群算法的-PSO, a foreign language, learning PSO
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-05-03
    • 文件大小:594.67kb
    • 提供者:wenxiaoqiang
  1. estimation-extended-Kalman-filter

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  2. 针对感应电机扩展卡尔曼滤波器转速估计中难以取得卡尔曼滤波器系统噪声矩阵和测量噪声矩阵最优值的问题,提出了一种基于改进粒子群算法优化的扩展卡尔曼滤波器转速估计方法。算法通过融合遗传算法和粒子群算法的优点,采用可调整的算法模型对粒子群算法进行改进,将改进的粒子群算法对扩展卡尔曼滤波器中的系统噪声矩阵和测量噪声矩阵进行优化处理,将优化后的卡尔曼滤波器应用于感应电机转速估计。- Extended K
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-05-07
    • 文件大小:1.15mb
    • 提供者:
  1. Based-on-the-pso-of-PSO

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  2. 本文描述的是用粒子群优化算法下的支持向量机的研究,详细概述了其优化参数-This article describes the algorithm under the support vector machine optimized by particle swarm optimization parameters detailed overview of its
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-05-03
    • 文件大小:732.77kb
    • 提供者:刘焕
  1. GAPSOFCM

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  2. 遗传算法和粒子群算法,应用于优化据数据集的聚类中心,结合FCM算法应用聚类分析的几篇文献。-Genetic algorithm and particle swarm optimization (pso) algorithm, are applied to optimization the clustering center of the data set
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-05-18
    • 文件大小:4.62mb
    • 提供者:jiejie
  1. text_PSO

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  2. PSO优化控制算法在电厂控制(主汽温控制)中的应用-PSO optimization control algorithm for power plant control (main steam temperature control) in
  3. 所属分类:Development Research

    • 发布日期:2017-04-30
    • 文件大小:182.72kb
    • 提供者:昭昭
  1. 煤矿节能减排多目标优化研究

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  2. 针对传统煤矿节能减排优化模型选取的目标函数比较单一的问题,构建了涵盖经济效益、能源消耗、污染物排放量等目标函数的煤矿节能减排多目标优化模型,并应用基于改进的蝙蝠算法寻找3个目标函数之间的优化解,实现了经济效益最大化、能源消耗最低化、污染物排放量最少化的优化结果。仿真结果表明,相比于PSO-E、NSGA-II算法,改进的蝙蝠算法能够在较短的迭代步数内获取较高的个体适应度,且能够实现较佳的多目标优化结果,符合节能规划的目标需求。(Aiming at the problem that the obje
  3. 所属分类:行业发展研究

    • 发布日期:2018-05-02
    • 文件大小:324kb
    • 提供者:绝情逆空
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