计算机应用 ›› 2014, Vol. 34 ›› Issue (8): 2161-2165.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2014.08.2161
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收稿日期:
2014-04-29
修回日期:
2014-05-08
出版日期:
2014-08-01
发布日期:
2014-08-10
通讯作者:
巩晓婷
作者简介:
基金资助:
国家自然科学基金青年项目;国家杰出青年科学基金项目;国家自然科学基金面上项目;福建省教育厅A类科技项目;福州大学科技发展基金资助项目
SU Qun1,YANG Longjie1,FU Yanggeng1,WU Yingjie1,GONG Xiaoting2
Received:
2014-04-29
Revised:
2014-05-08
Online:
2014-08-01
Published:
2014-08-10
Contact:
GONG Xiaoting
摘要:
针对置信规则库(BRB)中参数优化模型的求解问题,引入群智能算法中的粒子群优化(PSO)算法,提出一种新的参数训练方法。将参数优化模型求解问题转换为带约束条件的非线性优化问题,在迭代寻优时限制粒子在搜索空间中,对失去速度的粒子重新赋予速度,维持种群中粒子多样性,从而实现参数训练。在输油管道检漏问题仿真实验中,训练后系统的平均绝对误差(MAE)为0.166478。实验结果表明,所提方法有理想的收敛精度,可用于置信规则库参数训练。
中图分类号:
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