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Enhanced Wolf Pack Algorithm (EWPA) and Dense-kUNet Segmentation for Arterial Calcifications in Mammograms 认领 引用
1
作者 Afnan M.Alhassan 《Computers, Materials & Continua》 SCIE EI 2024年第2期2207-2223,共17页
Breast Arterial Calcification(BAC)is a mammographic decision dissimilar to cancer and commonly observed in elderly women.Thus identifying BAC could provide an expense,and be inaccurate.Recently Deep Learning(DL)method... Breast Arterial Calcification(BAC)is a mammographic decision dissimilar to cancer and commonly observed in elderly women.Thus identifying BAC could provide an expense,and be inaccurate.Recently Deep Learning(DL)methods have been introduced for automatic BAC detection and quantification with increased accuracy.Previously,classification with deep learning had reached higher efficiency,but designing the structure of DL proved to be an extremely challenging task due to overfitting models.It also is not able to capture the patterns and irregularities presented in the images.To solve the overfitting problem,an optimal feature set has been formed by Enhanced Wolf Pack Algorithm(EWPA),and their irregularities are identified by Dense-kUNet segmentation.In this paper,Dense-kUNet for segmentation and optimal feature has been introduced for classification(severe,mild,light)that integrates DenseUNet and kU-Net.Longer bound links exist among adjacent modules,allowing relatively rough data to be sent to the following component and assisting the system in finding higher qualities.The major contribution of the work is to design the best features selected by Enhanced Wolf Pack Algorithm(EWPA),and Modified Support Vector Machine(MSVM)based learning for classification.k-Dense-UNet is introduced which combines the procedure of Dense-UNet and kU-Net for image segmentation.Longer bound associations occur among nearby sections,allowing relatively granular data to be sent to the next subsystem and benefiting the system in recognizing smaller characteristics.The proposed techniques and the performance are tested using several types of analysis techniques 826 filled digitized mammography.The proposed method achieved the highest precision,recall,F-measure,and accuracy of 84.4333%,84.5333%,84.4833%,and 86.8667%when compared to other methods on the Digital Database for Screening Mammography(DDSM). 展开更多
关键词 Breast arterial calcification cardiovascular disease semantic segmentation transfer learning enhanced wolf pack algorithm and modified support vector machine
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GNSS spoofing detection based on uncultivated wolf pack algorithm 认领 引用 被引量：4
2
作者 孙闽红 邵章义 +1 位作者 包建荣 余旭涛 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2017年第1期1-4,共4页
In order to solve the problem that the global navigation satellite system（GNSS） receivers can hardly detect the GNSS spoofing when they are deceived by a spoofer,a model-based approach for the identification of the ... In order to solve the problem that the global navigation satellite system（GNSS） receivers can hardly detect the GNSS spoofing when they are deceived by a spoofer,a model-based approach for the identification of the GNSS spoofing is proposed.First,a Hammerstein model is applied to model the spoofer/GNSS transmitter and the wireless channel.Then,a novel method based on the uncultivated wolf pack algorithm（UWPA） is proposed to estimate the model parameters.Taking the estimated model parameters as a feature vector,the identification of the spoofing is realized by comparing the Euclidean distance between the feature vectors.Simulations verify the effectiveness and the robustness of the proposed method.The results show that,compared with the other identification algorithms,such as least square（LS）,the iterative method and the bat-inspired algorithm（BA）,although the UWPA has a little more time-eomplexity than the LS and the BA algorithm,it has better estimation precision of the model parameters and higher identification rate of the GNSS spoofing,even for relative low signal-to-noise ratios. 展开更多
关键词 global navigation satellite system（GNSS） spoofing detection system identification uncultivated wolf pack algorithm
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基于IWPA-AK-SS的钢筋混凝土拱桥抗震动力可靠度分析 认领 引用
3
作者 张基进 田仲初 +2 位作者 韩洪举 彭文平 张祖军 《桥梁建设》 EI CSCD 北大核心 2026年第1期74-81,共8页
针对钢筋混凝土拱桥在非平稳随机激励下的抗震动力可靠度问题,提出一种子集模拟法(SS)与主动学习Kriging代理模型结合改进狼群算法(IWPA)的高效计算方法(IWPA-AK-SS)。该方法首先通过线形过滤器-脉冲响应法与调制函数对地震作用进行离散... 针对钢筋混凝土拱桥在非平稳随机激励下的抗震动力可靠度问题,提出一种子集模拟法(SS)与主动学习Kriging代理模型结合改进狼群算法(IWPA)的高效计算方法(IWPA-AK-SS)。该方法首先通过线形过滤器-脉冲响应法与调制函数对地震作用进行离散,得到非平稳随机地震激励模型;然后采用IWPA算法进行Kriging代理模型参数寻优,并基于IWPA算法与学习函数的并行加点策略优化Kriging代理模型;最后采用SS方法和优化后的IWPA-AK代理模型计算桥梁的失效概率,并以木蓬特大桥(主跨165m的钢筋混凝土拱桥)为背景进行抗震动力可靠度分析。结果表明:与其它算法对比,IWPA-AK-SS方法计算结果精度较高,且所需试验点数与抽样点数均较小;IWPA-AK结构响应面模型的预测响应拟合直线与真实响应直线基本吻合,拟合精度满足要求;采用IWPA-AK-SS方法计算得到该桥在地震随机激励作用下的失效概率为1.414×10-4,对应的可靠度指标为3.76,可靠度满足规范要求,结构处于安全状态。 展开更多
关键词 钢筋混凝土拱桥 随机地震作用激励 改进狼群算法 Kriging代理模型 子集模拟法 并行加点策略 抗震动力可靠度
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面向BWPA-RBFNN的板形板厚解耦控制研究仿真 认领 引用
4
作者 周建新 谢志伟 《机械设计与制造》 北大核心 2026年第5期210-213,共4页
针对轧制板带钢的板形板厚综合系统之内存留繁复耦合、强非线性及模型难以建立等问题,提出基于改进狼群算法优化径向基函数神经网络(BWPA-RBFNN)的解耦控制方法。由于狼群算法(WPA)全局寻优能力欠佳,可运用天牛须策略(BAS)和自适应步长... 针对轧制板带钢的板形板厚综合系统之内存留繁复耦合、强非线性及模型难以建立等问题,提出基于改进狼群算法优化径向基函数神经网络(BWPA-RBFNN)的解耦控制方法。由于狼群算法(WPA)全局寻优能力欠佳,可运用天牛须策略(BAS)和自适应步长对其进行优化,得到改进的狼群算法(BWPA),再将BWPA对RBFNN的参数进行优化处理。最后应用BWPA-RBFNN对板形板厚系统进行解耦控制,并进行验证。仿真结果证实,BWPA-RBFNN更具备削减板形板厚耦合关系的显明功能,且具有快速响应、高度稳定和强鲁棒性等优势。 展开更多
关键词 狼群算法 径向基函数神经网络 解耦控制 板形板厚系统
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Array Antenna Pattern Synthesis Based on Selective Levy Flight Culture Wolf Pack Algorithm 认领 引用 被引量：1
5
作者 Ting Wang Hailin Tang +2 位作者 Yuebao Yu Bin Zheng Huijuan Liu 《Journal of Harbin Institute of Technology(New Series)》 CAS 2020年第5期68-80,共13页
Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural ... Due to the shortcomings such as the premature convergence and the bad local optimal searching capability in traditional intelligence methods for pattern synthesis,a new type of wolf pack algorithm named Levy⁃Cultural Wolf Pack Algorithm(LCWPA)was designed on the basis of the Cultural Wolf Pack Algorithm(CWPA),which obeys the selective Levy flight.Because of the good overall management ability provided by the cultural algorithm in optimization process and the characteristics of excellent population diversity brought by Levy flight,the search efficiency of the new algorithm was greatly improved.When the algorithm was applied in the pattern synthesis of array antenna,the simulation results showed its high performance with multi⁃null and low side⁃lobe restrictions.In addition,the algorithm was superior to the Quantum Particle Swarm Optimization(QPSO),Particle Swarm Optimization(PSO),and Genetic Algorithm(GA)in optimization accuracy and operation speed,and is of very good generalization. 展开更多
关键词 array antenna pattern synthesis Levy flight wolf pack algorithm
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An Improved Binary Wolf Pack Algorithm Based on Adaptive Step Length and Improved Update Strategy for 0-1 Knapsack Problems 认领 引用
6
作者 Liting Guo Sanyang Liu 《国际计算机前沿大会会议论文集》 EI 2017年第2期105-106,共2页
Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed... Binary wolf pack algorithm (BWPA) is a kind of intelligence algorithm which can solve combination optimization problems in discrete spaces.Based on BWPA, an improved binary wolf pack algorithm (AIBWPA) can be proposed by adopting adaptive step length and improved update strategy of wolf pack. AIBWPA is applied to 10 classic 0-1 knapsack problems and compared with BWPA, DPSO, which proves that AIBWPA has higher optimization accuracy and better computational robustness. AIBWPA makes the parameters simple, protects the population diversity and enhances the global convergence. 展开更多
关键词 Binary wolf pack algorithm 0-1 knapsack problem Adaptive step length Update strategy
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基于MR-WPA的无人机蜂群多目标打击任务分配 认领 引用 被引量：1
7
作者 费陈 赵亮 +2 位作者 李银城 王树泉 段正裕 《现代防御技术》 北大核心 2025年第3期1-10,共10页
无人机凭借其高机动性和高耦合性,被广泛应用于多个领域,尤其在军事领域,无人机蜂群的多目标任务分配具有关键意义。结合国内外无人机任务分配的研究现状与最新进展,针对传统算法在复杂任务中存在的鲁棒性不足、收敛速度慢以及易陷入局... 无人机凭借其高机动性和高耦合性,被广泛应用于多个领域,尤其在军事领域,无人机蜂群的多目标任务分配具有关键意义。结合国内外无人机任务分配的研究现状与最新进展,针对传统算法在复杂任务中存在的鲁棒性不足、收敛速度慢以及易陷入局部最优等问题,提出一种基于多规则机制的改进狼群算法进行求解,构建以最大化打击收益为目标的优化模型,综合考虑对方目标航程、攻击威胁及价值等因素。通过设计自主游走的头狼生成规则、多策略探狼游走规则和自适应步长的猛狼围攻规则,平衡全局探索与局部开发,显著提升搜索效率。仿真验证结果表明,与其他启发式算法相比,该算法具备更快的优化速度和更优的性能,展现出广阔的应用前景。 展开更多
关键词 无人机蜂群 狼群算法 多规则机制 任务分配 多目标打击
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基于WPA的农业运输车辆路径优化模型研究 认领 引用 被引量：4
8
作者 李慧 《农机化研究》 北大核心 2025年第6期252-257,共6页
农业运输车辆路径优化是农业物流领域的关键问题之一。为了实现农产品运输配送成本和碳排放量低等问题,提出了一种基于狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)的农业运输车辆路径优化模型,将农业运输车辆路径优化问题建模为一种多目标优化... 农业运输车辆路径优化是农业物流领域的关键问题之一。为了实现农产品运输配送成本和碳排放量低等问题,提出了一种基于狼群算法(Wolf Pack Algorithm,WPA)的农业运输车辆路径优化模型,将农业运输车辆路径优化问题建模为一种多目标优化问题。以最小化总行驶距离和最小化运输时间为研究目标,通过定义适应度函数,并结合狼群算法的搜索策略,实现了农业运输车辆路径的优化。针对黑龙江某农场水稻收获运输配送问题的实际需要,采用所提出的WPA优化模型完成了水稻运输车辆路径方案的优化,并与传统优化方法进行对比,结果表明:基于狼群算法的路径优化模型在农业配送总成本上平均节省了7.97%,碳排放量上平均降低了6.88%。优化后的路径方案可以显著缩短运输距离和时间,提高了农业物流的效率,并最大限度地利用运输资源。 展开更多
关键词 农业运输车 路径规划 狼群算法 多目标优化 适应度函数
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基于WPA-RBF算法的六维力传感器解耦方法研究 认领 引用
9
作者 李坤汝 侯晓娟 +1 位作者 王喆 何剑 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2025年第11期13-18,30,共6页
针对传统径向基函数(RBF)神经网络在六维力传感器解耦训练中泛化能力弱、对初始参数依赖性强等问题,提出一种基于狼群算法优化(WPA)的RBF神经网络。通过在参数空间中寻找初始参数的最优解,显著提升网络的收敛速度,并缓解局部极值与振荡... 针对传统径向基函数(RBF)神经网络在六维力传感器解耦训练中泛化能力弱、对初始参数依赖性强等问题,提出一种基于狼群算法优化(WPA)的RBF神经网络。通过在参数空间中寻找初始参数的最优解,显著提升网络的收敛速度,并缓解局部极值与振荡问题。将该算法应用于六维力传感器的输出解耦,并与BP神经网络和传统RBF神经网络进行性能对比分析。实验结果表明:基于WPA优化RBF神经网络解耦算法的均方误差为0.15,最大Ⅰ类误差为1.925,比优化前均提升了40%,且其他性能指标均优于其他2种对比算法,可以显著提高六维力传感器的解耦精度和训练效率。 展开更多
关键词 六维力传感器 狼群算法 RBF神经网络 径向基函数 非线性解耦 维间解耦
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基于深度学习的带减振器斜拉索索力智能识别方法 认领 引用
10
作者 张玉平 姜嘉萍 +2 位作者 吴健 储永豪 唐鑫 《土木与环境工程学报（中英文）》 CSCD 北大核心 2026年第2期163-171,共9页
为解决实际工程中带减振器斜拉索索力测试难度大、精度低的问题,提出一种基于IWPALKCNN-LSTM的带减振器斜拉索索力智能识别方法。对实际工程中的带减振器斜拉索开展动态响应试验,基于试验数据开发了一种可以智能化识别带减振器斜拉索索... 为解决实际工程中带减振器斜拉索索力测试难度大、精度低的问题,提出一种基于IWPALKCNN-LSTM的带减振器斜拉索索力智能识别方法。对实际工程中的带减振器斜拉索开展动态响应试验,基于试验数据开发了一种可以智能化识别带减振器斜拉索索力的深度学习模型。模型以斜拉索索力、长度、线密度、频率和阶次作为特征输入,首先采用改进狼群算法(improved solf pack algorithm,IWPA)对LSTM神经网络中的超参数进行自适应寻优,然后利用LKCNN-LSTM(large convolutional kernel convolutional neural network-long and short-term memory)进行训练,从而实现对带减振器斜拉索索力的智能识别。训练后的网络在测试集上识别的索力值与实际索力值之间的平均误差为2.024%,均方误差值为0.099 4%,决定系数为0.980 6,索力误差均小于5%。与索力计算公式和其他机器学习算法对比结果表明,该方法可实现带减振器斜拉索索力的智能化精准识别,拥有广阔的应用前景。 展开更多
关键词 斜拉索 索力识别 减振器 深度学习 改进狼群算法
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嵌入自适应ε约束处理机制的多目标狼群算法 认领 引用
11
作者 赵嘉 钟劲文 +4 位作者 肖人彬 李院民 吴莉娟 刘东晓 翁佳桥 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2026年第7期2051-2064,共14页
针对求解约束多目标优化无法平衡目标优化与约束满足的同时兼顾种群多样性和收敛性的问题,提出嵌入自适应约束处理机制的多目标狼群算法.首先,通过自适应约束处理机制将种群进化过程划分为学习阶段和探索阶段:学习阶段利用少量可行解和... 针对求解约束多目标优化无法平衡目标优化与约束满足的同时兼顾种群多样性和收敛性的问题,提出嵌入自适应约束处理机制的多目标狼群算法.首先,通过自适应约束处理机制将种群进化过程划分为学习阶段和探索阶段:学习阶段利用少量可行解和信息优良的不可行解引导种群快速收敛;探索阶段对收敛种群施加强约束,并利用非支配可行解扩散检索约束帕累托前沿,以平衡收敛性、多样性与约束满足.然后,设计精英引导策略,促进解在搜索空间中的均匀分布,提高全局搜索能力.最后,引入差分进化更新机制,通过二元锦标法筛选优势个体并实施差分变异,在保持多样性的同时加速进化.在20个约束多目标测试函数以及焊接梁工程问题上的对比实验表明,MOWPA-AE不仅在约束满足和目标优化的综合性能上表现优异,还具备在实际工程优化问题中应用的可行性和推广价值. 展开更多
关键词 约束多目标优化 多目标狼群算法 自适应"约束处理 精英引导 差分进化更新机制 二元锦标法
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基于改进狼群算法的AUV集群对抗目标分配 认领 引用
12
作者 孙兵 单正阳 《控制工程》 CSCD 北大核心 2026年第5期893-901,共9页
自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)集群化是未来水下智能化战争的一个重要的发展趋势。为确保充分发挥AUV集群整体作战的优势,建立了以目标价值毁伤、集群损耗代价和相对路径长度为性能指标的水下对抗环境模型,并采用... 自主水下机器人(autonomous underwater vehicle,AUV)集群化是未来水下智能化战争的一个重要的发展趋势。为确保充分发挥AUV集群整体作战的优势,建立了以目标价值毁伤、集群损耗代价和相对路径长度为性能指标的水下对抗环境模型,并采用结合整数编码的改进狼群算法对目标分配问题进行求解。针对狼群算法易陷入局部最优的缺陷,在狼群更新机制中引入有效生成距离概念,提高算法的全局寻优能力。仿真结果表明,所提方法不仅对不同对抗态势有良好的适应性与稳定性,而且具有较强的鲁棒性,能显著提高收敛速度。 展开更多
关键词 AUV集群 目标分配 狼群算法 整数编码
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基于径向基神经网络的电磁继电器故障诊断 认领 引用
13
作者 乔维德 袁桂芳 《安徽电气工程职业技术学院学报》 2026年第2期117-125,共9页
为快速有效诊断电磁继电器故障,文章建立基于狼群-粒子群算法及改进BP算法的径向基神经网络故障诊断模型,检测采集电磁继电器故障信号并归一化处理后输入径向基神经网络,采取狼群-粒子群算法优化径向基神经网络的初始结构参数,利用改进B... 为快速有效诊断电磁继电器故障,文章建立基于狼群-粒子群算法及改进BP算法的径向基神经网络故障诊断模型,检测采集电磁继电器故障信号并归一化处理后输入径向基神经网络,采取狼群-粒子群算法优化径向基神经网络的初始结构参数,利用改进BP算法训练径向基神经网络。MATLAB仿真训练及测试结果表明,该径向基神经网络模型网络训练时间为10.25 s、训练误差为0.045,测试诊断的均方误差为0.068、精度为90.5%,故障诊断速度快、准确度好、精度高,在电磁继电器故障诊断技术和继电保护系统中具有可期的应用前景。 展开更多
关键词 电磁继电器故障 归一化 狼群-粒子群算法 改进BP算法
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面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法 认领 引用
14
作者 吴莉娟 吕莉 +2 位作者 肖人彬 吴烈阳 王晖 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2026年第1期100-115,149,共16页
针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然... 针对多目标狼群算法在寻优过程中存在的多样性不足、难以摆脱局部最优的问题,提出了一种面向约束优化问题的聚类多目标狼群算法(CMOWPA-C)。首先,通过融合自适应惩罚与自适应权衡模型,提出了一种将约束问题转化为无约束问题的新方法。然后,引入随机扰动因子,优化种群的移动步长,防止种群陷入局部最优。最后,采用K均值聚类算法对种群分组,根据种群距簇心的距离将种群划分为不同的类簇,确保每个簇心周围都有个体与之关联,增加种群的多样性。为验证算法性能,在基准测试问题上与9种新兴算法进行了比较,并在实际约束问题上与9种约束多目标进化算法进行了比较。结果表明,CMOWPA-C的多样性显著提升,且能有效地避免局部最优。 展开更多
关键词 多目标狼群算法 约束优化 随机扰动因子 聚类 自适应惩罚 自适应权衡模型
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基于IWPA优化LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测研究 认领 引用 被引量：15
15
作者 林肖斐 夏圣峰 +2 位作者 吴簪麟 江南 张润昊 《电瓷避雷器》 CAS 北大核心 2022年第1期1-7,共7页
通过输电线路接地网腐蚀试验获得44样本数据,对样本数据进行主成分分析,根据计算结果确定pH值、Cl-含量和NO3-含水量为输电线路接地网腐蚀预测模型的输入量。针对狼群算法存在的缺陷,对探狼游走行为和猛狼运动步长进行改进,得... 通过输电线路接地网腐蚀试验获得44样本数据,对样本数据进行主成分分析,根据计算结果确定pH值、Cl-含量和NO3-含水量为输电线路接地网腐蚀预测模型的输入量。针对狼群算法存在的缺陷,对探狼游走行为和猛狼运动步长进行改进,得到改进狼群算法。利用改进狼群算法对最小二乘支持向量机进行优化,建立基于IWPA-LSSVM的输电线路接地网腐蚀预测模型。采用IWPA-LSSVM预测模型对线路接地网腐蚀程度进行预测,结果表明,IWPA-LSSVM预测模型的平均相对误差、全局最大相对误差和均方根误差分别为3.47%、4.35%和0.0164,均优于其他预测模型,验证了提出的输电线路接地网腐蚀预测方法的正确性和实用性。 展开更多
关键词 改进狼群算法 最小二乘支持向量机 输电线路 接地网 腐蚀
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基于K-均值与WPA-RBF神经网络模拟电路故障诊断 认领 引用 被引量：8
16
作者 颜学龙 丁鹏 马峻 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2018年第9期2704-2706,2710,共3页
针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新方法。该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理,以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值。首先用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换... 针对模拟电路故障诊断进行了研究,提出了一种新方法。该方法包括Haar的小波分解、对数据的归一化处理,以及用K-均值优化RBF的中心向量和宽度、用狼群算法优化RBF的权值。首先用Haar小波对所得的电路原始故障数据集进行变换,然后对变换后的数据进行归一化处理,最后得出RBF神经网络训练所需的输入数据。针对RBF神经网络中隐层节点中心、基函数宽度及权值选取困难问题,用K-均值优化RBF的中心向量和宽度,用狼群算法优化RBF的权值,以提高网络训练稳定性与诊断成功率。最终通过两个电路的诊断实例来论述该方法的具体实现过程,验证了用该方法进行模拟电路故障诊断的可行性。 展开更多
关键词 模拟电路 故障诊断 RBF神经网络 小波分解 狼群算法 K-均值
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基于WPA-CSF的地面点云滤波方法研究 认领 引用 被引量：7
17
作者 储栋 王磊 +3 位作者 李靖宇 李忠 黄金中 李世保 《地球物理学进展》 CSCD 北大核心 2023年第5期1919-1930,共12页
为提高布料模拟滤波算法(CSF)的自适应性,提出一种基于狼群算法和自适应参数调整的改进CSF算法(WPA-CSF),并在无人机与机载激光两种数据源点云进行应用.首先,对获取的点云数据进行预处理,然后,分别将获取的布料模拟滤波与手动分类的地... 为提高布料模拟滤波算法(CSF)的自适应性,提出一种基于狼群算法和自适应参数调整的改进CSF算法(WPA-CSF),并在无人机与机载激光两种数据源点云进行应用.首先,对获取的点云数据进行预处理,然后,分别将获取的布料模拟滤波与手动分类的地面点云数据建立索引关系,并构建适应度函数引入狼群算法进行CSF参数的寻优.使得CSF算法不受人为因素干预,避免与用户相关的参数选择的过滤错误.最后在共获取18组最优参数值的基础上,采用国际摄影测量与遥感学会(ISPRS)提出的滤波误差评判标准与Kappa系数对滤波结果进行评价.结果表明:(1)在Cr=1,R=2,参数估计结果为hcc=0.247,T=405.415,dT=0.790时此方法在无人机点云数据上的验证总误差为8.915%,Kappa系数达到0.776.(2)在Cr=1,R=1,参数估计结果为hcc=0.481,T=640.129,dT=0.534时此方法在机载激光点云数据上的验证总误差为3.830%,kappa系数达到0.871.此方法在两种数据源点云中的分类效果都表现良好,具有一定的自适应性. 展开更多
关键词 地面滤波 布料模拟滤波 狼群算法 无人机 机载激光雷达
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基于WPA-BP算法的变压器故障诊断研究 认领 引用 被引量：5
18
作者 陈铁 张欣 +1 位作者 汪长林 邹祖冰 《变压器》 北大核心 2018年第11期24-27,共4页
本文中作者提出了变压器故障诊断的狼群算法优化BP神经网络(WPA-BP)算法,带入实际数据进行仿真验证,并将诊断结果与遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)的诊断结果进行了对比。
关键词 变压器 故障诊断 狼群算法
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基于WPAPP模型的水土保持综合效益研究 认领 引用 被引量：4
19
作者 徐昕 李杰 +2 位作者 陈芳 张杰 许准 《人民长江》 北大核心 2017年第12期79-83,共5页
鉴于传统的投影寻踪模型(PP)处理高维非线性数据很难达到良好的效果,引入生物群体智能算法中的狼群算法对PP模型进行优化,以提高投影寻踪模型的精准度。以生态效益和社会效益为准则层建立水土保持综合效益评价指标体系,并运用定量分析... 鉴于传统的投影寻踪模型(PP)处理高维非线性数据很难达到良好的效果,引入生物群体智能算法中的狼群算法对PP模型进行优化,以提高投影寻踪模型的精准度。以生态效益和社会效益为准则层建立水土保持综合效益评价指标体系,并运用定量分析原理提出了水土保持综合效益的5类分级标准。将优化模型运用到湖北省郧西县3个时间段的水土保持综合效益研究中,分析结果与当地实际情况十分吻合,表明所建立的指标体系和优化模型比较合理,评价方法可行,不失为水土保持综合效益的研究提供了一类新的思路与方法。 展开更多
关键词 狼群算法 投影寻踪 分级标准 水土保持综合效应
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基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度预测 认领 引用 被引量：12
20
作者 汪晗 李启迪 +1 位作者 黄治翰 刘闯 《东北电力技术》 2022年第2期42-46,共5页
针对现有输电线路覆冰厚度预测方法上存在的不足,采用狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子和核函数参数进行优化,建立基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度... 针对现有输电线路覆冰厚度预测方法上存在的不足,采用狼群算法(wolf pack algorithm,WPA)对最小二乘支持向量机(least squares support vector machine,LSSVM)的惩罚因子和核函数参数进行优化,建立基于WPA优化LSSVM的输电线路覆冰厚度预测模型。采用某500 kV输电线路实际覆冰数据进行算例分析,结果表明,WPA-LSSVM覆冰厚度预测模型的均方根误差、平均相对误差和全局最大相对误差分别为0.634、2.61%和3.27%,优于其他覆冰厚度预测模型,验证了该模型的正确性和实用性。 展开更多
关键词 输电线路 覆冰厚度 狼群算法 最小二乘支持向量机
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