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AI-Integrated Feature Selection of Intrusion Detection for Both SDN and Traditional Network Architectures Using an Improved Crayfish Optimization Algorithm 认领 引用
1
作者 Hui Xu Wei Huang Longtan Bai 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2025年第8期3053-3073,共21页
With the birth of Software-Defined Networking(SDN),integration of both SDN and traditional architectures becomes the development trend of computer networks.Network intrusion detection faces challenges in dealing with ... With the birth of Software-Defined Networking(SDN),integration of both SDN and traditional architectures becomes the development trend of computer networks.Network intrusion detection faces challenges in dealing with complex attacks in SDN environments,thus to address the network security issues from the viewpoint of Artificial Intelligence(AI),this paper introduces the Crayfish Optimization Algorithm(COA)to the field of intrusion detection for both SDN and traditional network architectures,and based on the characteristics of the original COA,an Improved Crayfish Optimization Algorithm(ICOA)is proposed by integrating strategies of elite reverse learning,Levy flight,crowding factor and parameter modification.The ICOA is then utilized for AI-integrated feature selection of intrusion detection for both SDN and traditional network architectures,to reduce the dimensionality of the data and improve the performance of network intrusion detection.Finally,the performance evaluation is performed by testing not only the NSL-KDD dataset and the UNSW-NB 15 dataset for traditional networks but also the InSDN dataset for SDN-based networks.Experimental results show that ICOA improves the accuracy by 0.532%and 2.928%respectively compared with GWO and COA in traditional networks.In SDN networks,the accuracy of ICOA is 0.25%and 0.3%higher than COA and PSO.These findings collectively indicate that AI-integrated feature selection based on the proposed ICOA can promote network intrusion detection for both SDN and traditional architectures. 展开更多
关键词 Software-defined networking(SDN) intrusion detection artificial intelligence(AI) feature selection crayfish optimization algorithm(COA)
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融合增量学习机制的COA-BP模型及其线形预测 认领 引用
2
作者 邬晓光 邓志海 +2 位作者 汪俊光 侯学军 李红 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期96-107,共12页
在进行大跨度连续刚构桥悬臂施工线形控制时,现有预测方法在模型构建与学习机制两方面存在系统性缺陷(传统方法非线性拟合能力弱,机器学习模型易陷入局部最优或泛化性能不足,且普遍采用“离线训练、固定参数”的静态建模范式),难以动态... 在进行大跨度连续刚构桥悬臂施工线形控制时,现有预测方法在模型构建与学习机制两方面存在系统性缺陷(传统方法非线性拟合能力弱,机器学习模型易陷入局部最优或泛化性能不足,且普遍采用“离线训练、固定参数”的静态建模范式),难以动态适应施工过程中结构响应的时变特性与误差累积规律。为克服该问题,研究提出一种融合小龙虾优化算法(COA)与BP神经网络的COA-BP模型,并创新性引入增量学习机制。首先,基于FEA NX建立精细化实体有限元模型,结合混凝土容重、弹性模量、预应力张拉控制应力等关键参数的变异性,采用拉丁超立方群抽样生成输入参数组合,反算各梁段理论立模标高;实测标高由现场施工完成后获取,二者差值作为模型输出目标。然后通过COA算法优化BP网络的初始权值与阈值,有效提升模型收敛速度与全局搜索能力。在此基础上,设计分阶段学习策略,3、4、5号块为静态学习阶段,利用实测与理论标高差值完成模型初始化,从6号块起进入增量学习阶段,模型基于预测结果指导立模标高调整,并在每阶段施工完成后将新实测数据对应的标高差值纳入训练集,实现“边施工、边学习、边优化”的动态闭环。研究还依托实际连续刚构桥工程进行验证,结果表明,6号块纠偏后最大误差为-1.8 mm,后续梁段预测误差持续收敛,预测曲线平滑下降,显著优于传统方法的预测效果,验证了所提出COA-BP模型在提升线形预测精度与适应性方面的有效性。 展开更多
关键词 线形预测 连续刚构桥 小龙虾算法 BP神经网络 增量学习 COA-BP模型 桥梁工程
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多策略协同的改进小龙虾优化算法及其工程应用 认领 引用
3
作者 张晓丽 杨璨 +2 位作者 宋晶 朱贵富 聂佳磊 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2026年第5期1156-1165,共10页
本文提出了一种多策略协同的改进小龙虾优化算法(ICOA),以解决原始COA算法多样性不足、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.首先,采用Logistic-Tent混沌映射替代随机初始化,提升初始解质量;其次,在迭代初期引入镜像反射学习机制,利用对... 本文提出了一种多策略协同的改进小龙虾优化算法(ICOA),以解决原始COA算法多样性不足、收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.首先,采用Logistic-Tent混沌映射替代随机初始化,提升初始解质量;其次,在迭代初期引入镜像反射学习机制,利用对称性扩展解空间以加速收敛;此外,在避暑阶段融合透镜成像的自适应反向学习以增强算法跳出局部最优的能力;最后,结合遗传算法的垂直交叉操作,提高种群多样性以强化全局搜索能力.在实验部分,基于CEC2014测试函数,分别开展对比实验和消融实验验证算法性能的提升.研究证实,所提多策略协同机制有效克服了原始COA的缺陷,在收敛速度、精度和鲁棒性方面均有显著提升. 展开更多
关键词 小龙虾优化算法 混沌映射 镜像反射学习 自适应反向学习 随机节点交配的垂直交叉操作
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一种基于改进小龙虾优化算法的无人机路径规划 认领 引用
4
作者 梁海军 龚克 +1 位作者 胡文海 代杰 《飞行力学》 CSCD 北大核心 2026年第2期23-29,73,共7页
为提高无人机在路径规划中的快速性及最优性,针对传统的小龙虾优化算法(COA)收敛速度慢、易陷入局部最优、稳定性较差等问题,提出了一种改进的小龙虾优化算法(ICOA)。首先,利用Tent混沌映射初始化种群提高种群多样性;然后,引入个体位置... 为提高无人机在路径规划中的快速性及最优性,针对传统的小龙虾优化算法(COA)收敛速度慢、易陷入局部最优、稳定性较差等问题,提出了一种改进的小龙虾优化算法(ICOA)。首先,利用Tent混沌映射初始化种群提高种群多样性;然后,引入个体位置更新策略来加快算法的收敛速度,提升找到全局最优的能力;最后,使用三次样条插值对路径进行平滑化处理。仿真结果表明,与传统COA、淘金优化算法、开普勒优化算法相比,ICOA在三维环境中具有更高的收敛速度和精度,以及更优的路径。 展开更多
关键词 路径规划 小龙虾优化算法 无人机 混沌映射 三次样条插值
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基于改进小龙虾算法的风机齿轮箱故障诊断的研究 认领 引用
5
作者 范思遐 李泉材 《电气自动化》 2026年第4期121-123,共3页
风力发电机齿轮箱故障诊断的准确性较低。为了提升诊断率从而减少故障,提出了改进小龙虾算法。首先引入均匀化分布Tent混沌模型初始化种群分布;之后使用高斯变异对新产生的位置加入随机性分布。结果表明:经过优化后的算法可以避免陷入... 风力发电机齿轮箱故障诊断的准确性较低。为了提升诊断率从而减少故障,提出了改进小龙虾算法。首先引入均匀化分布Tent混沌模型初始化种群分布;之后使用高斯变异对新产生的位置加入随机性分布。结果表明:经过优化后的算法可以避免陷入局部最优解并且提高了收敛速度。通过使用改进后的小龙虾算法得出故障诊断准确率有所提高,减少了齿轮箱故障带来的损失。 展开更多
关键词 风力发电机 齿轮箱 小龙虾算法 混沌模型 故障诊断 诊断率
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基于ICOA-BP的5G光伏基站短期功率预测 认领 引用 被引量：2
6
作者 张展泳 王朝民 +3 位作者 陈俊江 高绪冲 郭文豪 覃团发 《太阳能学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2026年第5期720-731,共12页
针对5G通信技术能耗高、成本大的问题,5G光伏基站(PVBSs)通过集成高性能、高效率、低成本的光伏发电技术,利用能量路由器实现了通信与能源利用的无缝结合。为确保5G光伏基站供电系统的稳定性,该文提出一种基于改进小龙虾优化算法(ICOA)... 针对5G通信技术能耗高、成本大的问题,5G光伏基站(PVBSs)通过集成高性能、高效率、低成本的光伏发电技术,利用能量路由器实现了通信与能源利用的无缝结合。为确保5G光伏基站供电系统的稳定性,该文提出一种基于改进小龙虾优化算法(ICOA)优化反向传播(BP)神经网络的短期功率预测方法。ICOA通过圆混沌映射、镜像反射学习、改进天鹰座算法和莱维飞行策略,增强了算法的全局搜索能力和收敛速度,有效优化了BP神经网络的权重和偏置,提高了光伏功率预测精度。模型还采用主成分分析法捕捉数据相关性并压缩数据维度,以及循环遍历算法选择最优隐含层节点数量,确保模型性能最优。实验结果表明,改进小龙虾优化算法具有优异的寻优及收敛能力,同时,与基于北方苍鹰优化算法、灰狼优化算法、鲸鱼优化算法以及小龙虾优化算法的BP神经网络模型相比,ICOA-BP模型在不同天气条件下的预测精度均更高,对于促进5G光伏基站供电系统的稳定性具有重要意义。 展开更多
关键词 光伏发电 预测模型 神经网络 改进小龙虾优化算法 能量路由器
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生物多样性反馈的改进小龙虾优化算法移动机器人路径规划 认领 引用
7
作者 张宇廷 刘慧玲 +2 位作者 王宗彦 吴淑芳 贺全玲 《制造业自动化》 2026年第6期117-128,共12页
针对传统智能算法在移动机器人复杂场景中应用存在全局避障效率低、环境自适应能力差的问题,提出了一种生物多样性反馈策略的改进小龙虾(BF-ICOA)算法实现移动机器人路径规划与避障。ICOA算法用于全局路径规划,使用多龙虾种群度量,刺激... 针对传统智能算法在移动机器人复杂场景中应用存在全局避障效率低、环境自适应能力差的问题,提出了一种生物多样性反馈策略的改进小龙虾(BF-ICOA)算法实现移动机器人路径规划与避障。ICOA算法用于全局路径规划,使用多龙虾种群度量,刺激种群多样性的生成。在觅食阶段,提出了新的觅食更新策略,提高种群的寻优竞争能力。提出了新的生物多样性反馈策略,使得算法在不同环境条件下,触发对全局路径的探索程度与个体间的竞争意识。提出了新的路径修正策略,基于改进误差度量方法对冗余路径做出判断并进行简化。通过不同适应度函数与多尺度栅格地图进行实验验证。研究结果表明,相对于原始算法,其路径规划长度减少20.17%,推理时间减少2.2秒,验证了改进方法在移动机器人轨迹规划问题中的可靠性。 展开更多
关键词 移动机器人 自主避障 路径规划 小龙虾算法 生物多样性反馈策略
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基于不同采样策略的武义县滑坡易发性评价对比分析 认领 引用
8
作者 周孙超 宋腾蛟 +1 位作者 沈腾泽 蔡宗佑 《自然灾害学报》 CSCD 北大核心 2026年第3期48-62,共15页
滑坡是一种常见的地质灾害,影响地区经济的发展,危害人民的生命安全。本文以浙江省金华市武义县为例,利用GIS平台提取高程、坡度、坡向等13种环境因子,通过信息量法分析各个环境因子对滑坡灾害的影响,基于信息量值生成滑坡易发性图并由... 滑坡是一种常见的地质灾害,影响地区经济的发展,危害人民的生命安全。本文以浙江省金华市武义县为例,利用GIS平台提取高程、坡度、坡向等13种环境因子,通过信息量法分析各个环境因子对滑坡灾害的影响,基于信息量值生成滑坡易发性图并由此划分出易发性等级区域,根据不同采集策略从极低易发区、低易发区采集不同比例的非滑坡样本点,形成数据集,训练小龙虾算法(crayfish optimization algorithm,COA)耦合反向传播(back propagation,BP)神经网络模型(COA-BP),通过准确率、模型内部权重影响分析、滑坡易发性评价精度分析,对不同采样策略进行评价。结果表明,滑坡灾害发生区间与人类活动区间重合,测试集准确率与训练集准确率不存在强关系,不同采样策略以及样本量比例对模型内部权重影响不同,并且权重的正负性也不能定性,1∶4不处理样本的采样策略在该地区综合采样能力最佳,为当地防灾减灾提供一定的参考。 展开更多
关键词 小龙虾算法 BP神经网络 采样策略 滑坡易发性评价 信息量法
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基于小龙虾优化算法的BP神经网络模型在滑坡易发性评价中的应用 认领 引用
9
作者 周孙超 宋腾蛟 +1 位作者 王琰 蔡宗佑 《吉林大学学报（地球科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2026年第3期937-950,共14页
针对标准BP(back propagation)神经网络易陷入局部最优解、对初始权重敏感等缺陷,引入小龙虾优化算法(COA)对其进行优化,构建COA-BP滑坡易发性评价模型,以浙江省武义县为研究区,开展滑坡易发性评价。首先,采用四种单峰测试函数和一种多... 针对标准BP(back propagation)神经网络易陷入局部最优解、对初始权重敏感等缺陷,引入小龙虾优化算法(COA)对其进行优化,构建COA-BP滑坡易发性评价模型,以浙江省武义县为研究区,开展滑坡易发性评价。首先,采用四种单峰测试函数和一种多峰测试函数对COA进行性能测试,并与多元宇宙优化算法(MVO)、麻雀优化算法(SSA)、海洋捕食者算法(MPA)进行对比;然后,提取研究区高程、坡度、坡向、降水量等13个环境因子数据,利用本文提出的COA-BP模型对研究区进行滑坡易发性评价,与BP、MVO-BP、MPA-BP、SSA-BP模型进行对比,并通过混淆矩阵及二级指标雷达图进行精度检验。结果表明:COA比其他三种算法更具优势;COA-BP模型的预测性能较强,滑坡易发性区域划分更为清晰;同时,该模型对滑坡点和非滑坡点识别精度较高,AUC(曲线下面积)值在0.9以上,满足该地区滑坡易发性评价精度要求。 展开更多
关键词 小龙虾优化算法 BP神经网络 滑坡易发性 混淆矩阵 浙江省武义县
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基于AGSCOA-Stacking特征加权的船用钢板焊接余量预测 认领 引用
10
作者 谢久超 苌道方 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2026年第1期414-426,共13页
为了提升钢板焊接的精度,提高船体质量和建造效率,提出一种自适应黄金正弦螯虾优化算法(AGSCOA)-Stacking特征加权代理模型的方法,用于解决船用钢板焊接余量预测问题。首先,基于Stacking集成学习策略,根据所提出的PC指标,从多种机器学... 为了提升钢板焊接的精度,提高船体质量和建造效率,提出一种自适应黄金正弦螯虾优化算法(AGSCOA)-Stacking特征加权代理模型的方法,用于解决船用钢板焊接余量预测问题。首先,基于Stacking集成学习策略,根据所提出的PC指标,从多种机器学习模型中筛选出兼具高预测精度和差异性的基学习器。其次,提出一种特征加权方法,针对所筛选基学习器的预测性能进行自适应特征加权,从而提高模型的泛化能力。最后,对传统螯虾优化算法进行多方面改进,引入正交折射反向学习机制来改进种群初始化,确保初始种群质量;提出自适应Lévy飞行策略来优化探索阶段,避免陷入局部最优;引入黄金正弦算法改进开发阶段,平衡全局搜索与局部开发能力。利用改进后的AGSCOA对代理模型进行多参数优化,从而提升模型预测精度。实验结果表明,AGSCOA在优化性能和收敛速度上表现出色,所提出的代理模型相比线性加权集成学习代理模型、AGSCOA-SVR、AGSCOA-ET和AGSCOA-RF具有更高的预测精度,均方根误差(RMSE)分别降低了14.29%、35.78%、17.48%和22.31%。 展开更多
关键词 焊接余量预测 Stacking集成学习 代理模型 螯虾优化算法 折射反向学习机制 黄金正弦算法
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考虑模糊交货期的风电拉挤板生产智能排程 认领 引用
11
作者 杨欣 杨晓英 《运筹与管理》 CSCD 北大核心 2026年第1期139-144,共6页
针对风电拉挤板生产过程中存在序列依赖换型时间、区域化生产组织与顺序齐套等多重约束的排程难题,在交货期模糊的前提下,构建了最小化设备负荷偏差、最大化客户满意度和最小化换型时间的多目标优化模型。考虑到各个目标之间的复杂关系... 针对风电拉挤板生产过程中存在序列依赖换型时间、区域化生产组织与顺序齐套等多重约束的排程难题,在交货期模糊的前提下,构建了最小化设备负荷偏差、最大化客户满意度和最小化换型时间的多目标优化模型。考虑到各个目标之间的复杂关系,设计了一种基于混合学习策略的改进小龙虾算法进行求解。构建了基于组件与加工区域的两层编码方案,并提出“倒排生成、约束修复与优化增强”的解码策略,引入反向折射学习机制进行种群初始化,使得初始解更加靠近最优解位置;此外在探索阶段对收敛因子非线性改进,觅食阶段融合次摆线算法和动态步长因子策略,从而增强算法的全局搜索能力。最后通过对某风电拉挤板的生产数据进行分析,验证了智能排程模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 风电拉挤板 生产排程 多目标优化 模糊交货期 小龙虾算法
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基于ICOA-BP神经网络的装备制造企业制造费用预测研究 认领 引用
12
作者 赵紫卿 张承贺 孙家坤 《制造业自动化》 2026年第1期63-73,共11页
制造费用是装备制造企业生产成本中的重要组成部分,制造费用的精准预测对提升企业的生产成本管理能力具有重要意义。为提高预测精度,提出一种改进小龙虾优化算法(ICOA)优化的BP神经网络预测模型。首先,采用优化拉丁超立方抽样初始化种群... 制造费用是装备制造企业生产成本中的重要组成部分,制造费用的精准预测对提升企业的生产成本管理能力具有重要意义。为提高预测精度,提出一种改进小龙虾优化算法(ICOA)优化的BP神经网络预测模型。首先,采用优化拉丁超立方抽样初始化种群,提高初始种群分布均匀性;引入海洋捕食者算法第一阶段搜索策略和温度自适应因子改进避暑阶段,增强全局搜索能力;结合Lévy飞行策略优化觅食阶段,平衡全局探索与局部开发;利用t分布扰动更新最优个体,避免算法陷入局部最优。之后,利用改进后的小龙虾算法对BP神经网络的初始阈值、权值进行优化,以提升模型的预测精度。最后,通过山东某化工装备制造企业换热器管束制造费用及相关数据为样本进行验证。结果表明:ICOA-BP神经网络预测模型的平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)分别降低了至少20.95%和20.45%,决定系数(R2)提升了至少14.01%,证明了构建模型在制造费用预测精度上的优势。 展开更多
关键词 装备制造企业 制造费用预测 BP神经网络 改进小龙虾优化算法 换热器管束
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基于改进小龙虾算法的区域遥感卫星星座优化 认领 引用 被引量：1
13
作者 何志谦 康会峰 +1 位作者 夏广庆 周鹤 《中国空间科学技术（中英文）》 CSCD 北大核心 2025年第5期101-109,共9页
针对区域遥感卫星星座设计中存在覆盖性能和星座成本之间的权衡问题,利用区域覆盖卫星星座和Walker星座的特点,建立了以平均重访时间短、卫星数量最少为目标函数的星座模型。涉及的优化变量包括卫星轨道高度、倾角、轨道面数量、每个轨... 针对区域遥感卫星星座设计中存在覆盖性能和星座成本之间的权衡问题,利用区域覆盖卫星星座和Walker星座的特点,建立了以平均重访时间短、卫星数量最少为目标函数的星座模型。涉及的优化变量包括卫星轨道高度、倾角、轨道面数量、每个轨道面的卫星数量和相位因子。针对传统算法求解卫星星座优化问题存在收敛速度慢和容易陷入局部最优等不足,提出了一种改进小龙虾优化算法IMOCOA(Improved Multi-objective Crayfish Optimization Algorithm),IMOCOA算法将折射反向学习策略融入种群初始化过程,以实现解的个体分布更均匀,以及在位置更新中引入非线性收敛因子的策略来提升全局寻优能力。通过ZDT(Zitzler-Deb-Thiele)系列多目标测试函数在收敛性和多样性两个方面的评价结果表明,IMOCOA算法优于NSGA-2、MOPSO和MSSA算法,其在IGD、GD和HV以及SP上的最优指标比其他三种算法分别提升了54.4%、78.7%、3.6%和27.3%,验证了IMOCOA算法相比其他三种算法在收敛速度、收敛稳定性和多样性上的优势。对目标区域遥感卫星星座优化设计中采用IMOCOA算法,求解在满足重访时间要求下卫星数量最少的问题,仿真结果表明选用3颗卫星可以实现对目标区域平均1.57 h重访覆盖,进一步验证了IMOCOA算法在求解此类问题上的有效性。针对仿真时间过长的问题,在以后的工作中可以考虑引入强化学习对模型进行训练并预测,从而提升优化效率,同时基于改进小龙虾优化算法的区域星座设计方法可为将来的低轨星座建设提供参考。 展开更多
关键词 卫星星座 多目标优化 星座优化 小龙虾优化算法 区域遥感
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基于小龙虾优化算法的跨越塔混凝土热学参数反演 认领 引用 被引量：3
14
作者 刘栋 周晓冬 +3 位作者 刘爱辉 胡俊 段国勇 王峰 《结构工程师》 2025年第1期149-160,共12页
建设完成的鲍家林长江大跨越段跨越塔混凝土总浇筑量达到2304.8 m3,承台平面尺寸14 m×12.8m×2.5m(厚度),为大体积混凝土。由于混凝土采用一次性浇筑,温度幅度变化较快且最高温度峰值大。为了避免混凝土内外温差过大产生温... 建设完成的鲍家林长江大跨越段跨越塔混凝土总浇筑量达到2304.8 m3,承台平面尺寸14 m×12.8m×2.5m(厚度),为大体积混凝土。由于混凝土采用一次性浇筑,温度幅度变化较快且最高温度峰值大。为了避免混凝土内外温差过大产生温度裂缝,结合现场实测数据对跨越塔混凝土热学参数进行了反演。为了提升反演的效率和精度,引入了一种全新的元启发式算法——小龙虾优化算法,通过基准测试函数与非参数检验,验证了新算法的性能。将反演结果带入进行数值模拟,发现混凝土实测温度与计算温度吻合良好,并通过不同温度测点进行校核,进一步验证了新算法在实际工程中的性能和参数反演的可行性,反演结果也可以用于后续跨越塔大体积混凝土的施工。 展开更多
关键词 反演分析 小龙虾优化算法 跨越塔混凝土 数值模拟 温度控制
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基于改进型小龙虾算法优化CNN-LSTM神经网络的锂电池SOH估计 认领 引用 被引量：1
15
作者 刘铠玮 张道涵 +3 位作者 田东红 陈金康 沈月 彭思敏 《电气应用》 2025年第3期97-105,共9页
电池健康状态(SOH)可定量描述电池当前的老化性能状态,为电池的使用和维护提供了重要参考依据,但电池容量再生现象和超参数敏感问题易影响其估计准确度。首先,从电池充放电曲线中提取健康特征,并定量分析其与SOH的相关性。然后,针对基... 电池健康状态(SOH)可定量描述电池当前的老化性能状态,为电池的使用和维护提供了重要参考依据,但电池容量再生现象和超参数敏感问题易影响其估计准确度。首先,从电池充放电曲线中提取健康特征,并定量分析其与SOH的相关性。然后,针对基于循环神经网络的单一模型在处理电池老化与健康特征之间的长期依赖关系时存在难以捕捉复杂老化模式的局限性,提出了一种基于卷积神经网络(CNN)与长短时记忆网络(LSTM)相结合的深度学习方法,以更准确地预测电池容量再生现象及估计电池SOH。最后,提出了一种改进型小龙虾算法,以解决神经网络模型超参数敏感的问题。以NASA数据集为例,通过与LSTM和CNN-LSTM算法的仿真及实验数据对比分析表明,所提出的SOH估计算法的MAE和RMSE均小于0.75%。 展开更多
关键词 锂电池 健康状态 卷积神经网络 长短时记忆网络 改进型小龙虾算法
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基于自适应MPC的风电场多场景无功电压控制策略 认领 引用
16
作者 蓝琨凯 王玮 +2 位作者 杨健 王华 任鑫 《动力工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2025年第8期1251-1260,共10页
为提升风电场在面对外界不确定因素时的灵活性和电压稳定性,提出了一种基于自适应模型预测控制(MPC)的多场景无功电压优化控制策略。基于灵敏度矩阵建立了无功电压预测模型,针对风速预测信息给出评价指标并进行场景划分,以预测周期内多... 为提升风电场在面对外界不确定因素时的灵活性和电压稳定性,提出了一种基于自适应模型预测控制(MPC)的多场景无功电压优化控制策略。基于灵敏度矩阵建立了无功电压预测模型,针对风速预测信息给出评价指标并进行场景划分,以预测周期内多个时刻的电压偏差和有功损耗最小为控制目标,自适应调整各场景下的权重配比,实现滚动优化;使用小龙虾优化算法(COA)求解优化模型,得到无功优化调度方案;最后根据寻优结果和预测误差进行反馈校正。以我国“三北”地区某风电场为例进行仿真。结果表明:相较于传统开环控制和MPC控制下,所提策略下全天平均电压偏差分别降低82.46%和67.74%,从而验证了该控制策略的可行性和有效性。 展开更多
关键词 风电场 无功电压优化 场景划分 自适应模型预测控制 小龙虾优化算法
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基于改进小龙虾优化算法的三维旅行商问题优化 认领 引用 被引量：2
17
作者 魏晓武 贾志绚 葛丽娜 《洛阳理工学院学报（自然科学版）》 2025年第3期51-58,共8页
解决无人机在三维环境下的旅行商问题时,传统小龙虾算法易陷入局部最优、收敛精度低等不足。融合多策略改进的小龙虾优化算法是在原算法基础上调用Tent混沌映射、莱维飞行策略和自适应t分布变异策略,提高算法的寻优精度。通过仿真试验,... 解决无人机在三维环境下的旅行商问题时,传统小龙虾算法易陷入局部最优、收敛精度低等不足。融合多策略改进的小龙虾优化算法是在原算法基础上调用Tent混沌映射、莱维飞行策略和自适应t分布变异策略,提高算法的寻优精度。通过仿真试验,算法改进后分别与小龙虾算法以及其他算法进行对比,结果表明:改进后的算法在三维旅行商问题求解中效果更佳,最优路径长度缩短了2.88%,证明了该算法的有效性和可行性。 展开更多
关键词 小龙虾优化算法 三维旅行商 Tent映射 莱维飞行策略 自适应t分布变异
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基于机器视觉的小龙虾分级算法设计 认领 引用 被引量：7
18
作者 王阳 杨晨 +1 位作者 曾瑞敏 丁召 《科学技术与工程》 北大核心 2019年第17期234-238,共5页
小龙虾是中国重要经济水产,其价格随产品等级波动较大。传统的分级技术对小龙虾销售有一定限制,发展分级技术对于提高小龙虾经济价值有重要意义。根据小龙虾销售规范的要求,设计了小龙虾分级算法,分别利用R分量占比统计法、椭圆近似法... 小龙虾是中国重要经济水产,其价格随产品等级波动较大。传统的分级技术对小龙虾销售有一定限制,发展分级技术对于提高小龙虾经济价值有重要意义。根据小龙虾销售规范的要求,设计了小龙虾分级算法,分别利用R分量占比统计法、椭圆近似法、椭圆切割法对虾体生命状态、尺寸及残缺度进行检测。实验结果显示,在100个随机检测样品中,算法误判率约3%。相较传统分级方式,该算法不仅具有效率优势,同时具有相对低的误判率。 展开更多
关键词 小龙虾 分级 算法 机器视觉
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分子荧光结合多维校正测定小龙虾中氨基脲残留量 认领 引用 被引量：3
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作者 雷渊雄 夏阿林 +1 位作者 黄炜 侯泰东 《中国食品学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期339-346,共8页
近年来,食品中的抗生素残留是人们关心的食品安全问题之一。为测定小龙虾中氨基脲残留量(SEM),本文提出一种基于三维荧光结合化学计量学测定小龙虾中SEM残留量的方法。样本经过简单的前处理,使用2-羟基-1-萘甲醛(2-HN)与SEM进行衍生化反... 近年来,食品中的抗生素残留是人们关心的食品安全问题之一。为测定小龙虾中氨基脲残留量(SEM),本文提出一种基于三维荧光结合化学计量学测定小龙虾中SEM残留量的方法。样本经过简单的前处理,使用2-羟基-1-萘甲醛(2-HN)与SEM进行衍生化反应,生成具有荧光性质的2-羟基萘醛呋喃西林代谢衍生物(SEM-HN)。采集样本的荧光光谱,获得三维荧光数据矩阵;扣除空白样,采用平行因子分析(PARAFAC)算法和交替三线性分解算法(ATLD)对三维荧光数据矩阵进行分析,两种算法均能得到较好的定量分析结果。为了评估两种算法的准确性,对品质因子:灵敏度(SEN)、选择性(SEL)、检出限(LOD)和预测均方根误差(RMSEP)进行计算,结果表明两种算法准确性较好。为进一步验证PARAFAC算法和ATLD算法的性能,采用椭圆置信区间(EJCR)检验,结果本试验中ATLD算法优于PARAFAC算法。结论:三维荧光结合ATLD算法可快速测定小龙虾中的SEM残留。 展开更多
关键词 分子荧光 交替三线性分解算法 氨基脲 小龙虾
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改进型小龙虾优化算法设计与应用 认领 引用 被引量：2
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作者 易锌鑫 张著洪 《集成电路应用》 2024年第11期426-427,共2页
阐述针对基于智能优化算法的植物疾病图像分割精度差、效率低等问题,提出改进型小龙虾优化算法的多阈值植物疾病图像分割方法ICOA-Otsu。引入Tent-Logistic-Cosine混沌映射改善初始化种群的分布。使用非线性收敛因子替换小龙虾优化算法... 阐述针对基于智能优化算法的植物疾病图像分割精度差、效率低等问题,提出改进型小龙虾优化算法的多阈值植物疾病图像分割方法ICOA-Otsu。引入Tent-Logistic-Cosine混沌映射改善初始化种群的分布。使用非线性收敛因子替换小龙虾优化算法的衰减因子,以加快算法的收敛速度。新增环境更新机制,使小龙虾能够随机选择指向更好的水生环境的方向以进行位置更新,从而提高搜索能力,避免陷入局部最优。最后,结合大津法,用于植物疾病图像分割。 展开更多
关键词 小龙虾优化算法 Tent-Logistic-Cosine混沌映射 非线性收敛因子 图像分割
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