期刊信息
曾用名:量子电子学
主办:中国光学学会基础光学专业委员会;中国科学院合肥物质科学家研究院
主管:中国科学院
ISSN:1007-5461
CN:34-1163/TN
语言:中文
周期:双月
影响因子:0.365217
数据库收录:
文摘杂志;北大核心期刊(2000版);北大核心期刊(2004版);北大核心期刊(2008版);北大核心期刊(2011版);北大核心期刊(2014版);北大核心期刊(2017版);化学文摘(网络版);中国科学引文数据库(2011-2012);中国科学引文数据库(2013-2014);中国科学引文数据库(2015-2016);中国科学引文数据库(2017-2018);中国科学引文数据库(2019-2020);日本科学技术振兴机构数据库;中国科技核心期刊;期刊分类:无线电电子学;物理学
期刊热词:
学术活动_第十三届全国光学前沿问题讨论会论文摘要集
自动化技术论文_基于GA-QPSO算法的传感器阵列
【作者】网站采编
【关键词】
【摘要】文章目录 0 引 言 1 相关工作 1.1 聚类分析 1.2 多目标优化函数构造 1.3 QPSO算法 2 基于遗传量子行为粒子群优化算法 3 实验验证与分析 3.1 数据集介绍 3.2 实验设置 3.3 实验分析 4 结 论 文章
文章目录
0 引 言
1 相关工作
1.1 聚类分析
1.2 多目标优化函数构造
1.3 QPSO算法
2 基于遗传量子行为粒子群优化算法
3 实验验证与分析
3.1 数据集介绍
3.2 实验设置
3.3 实验分析
4 结 论
文章摘要:传统的传感器阵列优化通常采用单目标优化,忽略了传感器其他重要因素的影响。提出一种基于遗传量子行为粒子群优化(GA-QPSO)算法的传感器阵列多目标优化研究方法。使用信息熵的概念构造传感器的两个目标函数,在量子化粒子群优化(QPSO)算法中引入遗传算法(GA)中的交叉和变异操作,采用自适应更新二者概率的机制。利用所提算法寻求非支配解集,找到对应最优的传感器组合。实验结果表明:所提算法找到了不同阵列大小下的最优组合集,并且减小了原始阵列的规模。另外相比单目标优化,基于多目标优化场景下算法具有更好的分类精度。经过阵列优化后的传感器阵列能够保证更好的输入质量。
文章关键词:电子鼻,传感器阵列,多目标优化,量子行为粒子群优化算法,遗传算法,
项目基金:重庆市教育委员会科学技术研究项目(KJQN201800617),
论文作者:孔宇航 陶洋 梁志芳
作者单位:重庆邮电大学通信与信息工程学院
论文DOI: 10.13873/J.1000-9787(2021)09-0061-04
论文分类号: TP18;TP212
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文章来源:《量子电子学报》 网址: http://www.lzdzxbzz.cn/qikandaodu/2021/0831/1164.html
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