在传动系统的设计中,设计者对于齿轮齿数、模数的选择经常采用"经验法"进行判定选择,给设计系统带来了很多的不确定因素。利用模糊评判法对齿轮参数选择进行了优化,并且对于优化后的性能进行了分析,得出了优化结果。
”参数优化方法“ 的搜索结果
这里以包络熵最小作为目标值。计算每个imf的包络熵，熵值最小是对应的alpha和k，即为最优的VMD参数组合。我们已将该部分封装成了function，方便调用。
深度学习中，参数优化是一个很重要的概念，为什么这么说？首先你需要指导你的预测结果跟你实际结果的偏差吧？那么你想要保证你的偏差最小，如何保证你的偏差最小，就需要优化算法。一般流程是什么，我们可以叫优化...
在SVM的参数优化问题上，GSWOA算法通过优化两个最佳参数c和g，实现了对模型性能的最大化。具体来说，GSWOA算法通过全局搜索策略，不断更新鲸鱼个体的位置和速度，并利用适应度函数评估每个鲸鱼的适应度值。通过本文...
利用PSO算法进行参数优化（PSO算法即粒子群优化算法）
传统的超参数优化方法往往需要大量的计算资源和时间，而本文介绍的WOA-LSTM模型则通过引入鲸鱼优化算法，可以在较短的时间内获得较好的超参数组合，提高训练效率和预测准确性。本文提出了一种基于鲸鱼优化算法的LSTM...
使用matlab编写的粒子群算法，可用于PID参数整定中。
贝叶斯优化是当今黑盒函数估计领域最为先进和经典的方法，在同一套序贯模型下使用不同的代理模型以及采集函数、还可以发展出更多更先进的贝叶斯优化改进版算法，因此，贝叶斯优化的其算法本身就多如繁星，实现各种...
在MATLAB中，我们可以使用遗传算法工具箱来实现这一过程，通过定义模糊控制器的目标函数和适应度函数，进行参数优化。通过定义系统的目标函数和适应度函数，结合遗传算法的选择、交叉、变异操作，可以得到最优的参数...
本文旨在复现一篇关于BOA算法的改进研究，采用Cubic混沌初始化种群、动态自适应a参数和融合PSO算法的方法，实现BOA算法的改进，并比较改进后的算法与BOA算法在23个基准测试函数上的性能差异。传统的BOA算法中，a参数...
针对铅锌烧结过程中复杂的过程优化控制问题,提出基于综合工况评判模型的铅锌烧结过程操作参数优化方法。在基于机理分析的基础上,综合运用主元分析、神经网络和模糊理论等方法,建立综合工况评判模型;并根据当前的操作...
牵引变电所故障分类的支持向量机参数优化算法。
摘要：本文主要介绍了麻雀优化算法（SSA）在Elman神经网络模型的参数优化中的应用。通过使用SSA算法对Elman模型的参数进行优化，可以提高模型的预测精度。本文的研究目标是通过实验验证SSA算法在Elman模型参数优化中...
研究者们使用群智能优化算法来解决太阳能光伏模型中的问题。可以。本期包括了：各论文中变量表示和位置都不同，但物理含义是一样的。因此，不要纠结字母表示的问题。光伏模型的参数提取可以表述为一个优化问题。
最近发现果蝇算法优化参数很有效果，整理了果蝇算法优化一个以及多个参数的例程，在网上也搜索过，不过感觉大部分介绍的比较散乱，因此整理成为一个压缩包，希望对使用果蝇算法的人有帮助！
针对传感器节点所呈现的同构性特点，提出了一种带有可控动态参数的优化覆盖算法（OCCDP）。该算法首先给出了3节点联合覆盖时，最大无缝覆盖率的求解过程；其次，给出了在监测区域内存在传感器节点覆盖时，覆盖质量...
本文提出了一种基于Tent映射的混合灰狼优化的改进算法，通过引入非线性控制参数策略和PSO思想，提高了MGO算法的全局搜索能力和收敛速度。具体而言，我们通过引入粒子群的概念，将灰狼个体的位置更新过程转化为粒子的...
首先我们对Elman模型进行了简要介绍和原理分析，然后详细说明了鲸鱼优化算法的基本原理和改进算法GSWOA的具体实现，在此基础上，我们对Elman模型的参数进行了优化，然后利用优化后的参数建立了一个多输入单输出的...
MLJTuning.jl：用于MLJ机器学习框架的超参数优化算法
机器学习之超参数优化 - 网格优化方法（网格搜索）
行业分类-设备装置-一种角速率输入的姿态算法结构与参数优化方法
行业分类-设备装置-基于龙格库塔算法的航天器变轨发动机安装参数优化方法
1.python代码 2.有数据集
优化参数 实例验证 对某个公式的寻优 简单易懂
MATLAB编程-群智能优化算法应用-人工蜂群算法实现PID参数整定
多目标函数优化算法。
标签： 多目标优化
多目标函数优化有一种方法是，假如现在有n个目标函数fi,首先将每个目标函数乘以一个适当的参数alfai，再将所有的目标函数加起来，得到一个目标函数。这就将多目标函数转化为单目标函数了。 还有一种方法，是真正的多...
模型参数优化（一）：遗传算法
标签： 模型参数优化
参数是指算法中的未知数，有的需要人为指定，比如神经网络算法中的学习...常用的参数优化方法主要包括交叉验证、网格搜索、遗传算法、粒子群优化、模拟退火，本节介绍遗传算法。 遗传算法实质：选定一批最佳参数，...
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