为解决当前测量设备在估计海浪方向谱方面存在的易损坏、易丢失且费用昂贵等问题,利用船舶运动响应数据通过参数化方法对海浪方向谱进行估计,并提出粒子群优化算法对八参数海浪方向谱模型进行参数整定,该方法只需要简单的测量设备和硬件即可完成方向谱的估计工作.最后利用实船数学模型对2种海况情况进行了仿真验证,仿真结果表明该方法可以精确地估计出海浪方向谱.
2021-11-13 22:06:04
378KB
1
【预测模型】基于粒子群算法优化BP神经网络实现预测多输入单输出matlab源码.zip
2021-11-13 16:09:00
1MB
1
为了提高人脸识别的准确率，提出了一种基于K近邻(KNN)和粒子群优化(PSO)的人脸识别方法。运用局部二值模式(LBP)提取特征，研究了遗传算法(GA)、粒子群算法(PSO)、蚁群算法(ACO)等元启发式优化算法在特征选择中的应用，采用基于种群的元启发式算法PSO对KNN分类器进行优化，利用提出的PSO-KNN算法进行人脸识别。使用罗技网路摄影头和ORL人脸数据库，对155位受试者的10个方位的实时脸部影像进行了实验。将提出的算法与决策表(DT)、支持向量机(SVM)、多层感知器(MLP)和传统的KNN等基准识别技术进行了比较，实验结果验证了所提方法的有效性。
2021-11-12 18:08:16
1.75MB
1
粒子群算法发展历史简介
由Kennedy和Eberhart于1995年提出．
群体迭代，粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索.
简单易行
粒子群算法: 收敛速度快
设置参数少
已成为现代优化方法领域研究的热点．
2021-11-12 15:56:12
2.62MB
1