为提高快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)在反卷积波束形成中的空间分辨率以及计算速度,采用基于快速傅里叶变换的声学模型,引入过松弛方法和“贪婪”重启策略,提出两种改进的快速迭代收缩...为提高快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)在反卷积波束形成中的空间分辨率以及计算速度,采用基于快速傅里叶变换的声学模型,引入过松弛方法和“贪婪”重启策略,提出两种改进的快速迭代收缩阈值算法,即基于快速傅里叶变换的过松弛单调快速迭代收缩阈值算法(Over-relaxed Monotone Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform,FFT-OMFISTA)和基于快速傅里叶变换的“贪婪”快速迭代收缩阈值算法("Greedy"Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform,FFT-GFISTA),并应用于反卷积波束形成的求解过程中。设计了单声源和双声源的仿真与实验,验证了所提算法的有效性与优越性。结果表明,两种所提算法都具有良好的性能,都能在声源定位中实现更高的空间分辨率以及更快的计算速度。展开更多
针对锂电池剩余寿命预测的直接健康因子难以测量以及预测精度不高等问题,提出一种改进灰狼优化最小二乘支持向量机(improved gray wolf optimization least-squares support vector machine, IGWO-LSSVM)的锂电池剩余寿命间接预测方法...针对锂电池剩余寿命预测的直接健康因子难以测量以及预测精度不高等问题,提出一种改进灰狼优化最小二乘支持向量机(improved gray wolf optimization least-squares support vector machine, IGWO-LSSVM)的锂电池剩余寿命间接预测方法。该方法从电池放电特性曲线中获取3种表征电池性能退化的间接健康因子,通过引入tent混沌映射、收敛因子非线性递减与莱维飞行策略对灰狼算法加以改进,并结合LS-SVM模型,形成了具有全局优化的改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池寿命预测模型。最后利用NASA数据集对文中提出的方法进行了验证,并将实验结果与GWO-LSSVM、PSO-ELM和BP神经网络算法进行了对比分析,试验结果表明文中所提出的改进算法具有更好的预测性能。展开更多
文摘为提高快速迭代收缩阈值算法(Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm,FISTA)在反卷积波束形成中的空间分辨率以及计算速度,采用基于快速傅里叶变换的声学模型,引入过松弛方法和“贪婪”重启策略,提出两种改进的快速迭代收缩阈值算法,即基于快速傅里叶变换的过松弛单调快速迭代收缩阈值算法(Over-relaxed Monotone Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform,FFT-OMFISTA)和基于快速傅里叶变换的“贪婪”快速迭代收缩阈值算法("Greedy"Fast Iterative Shrinkage-Thresholding Algorithm based on Fast Fourier Transform,FFT-GFISTA),并应用于反卷积波束形成的求解过程中。设计了单声源和双声源的仿真与实验,验证了所提算法的有效性与优越性。结果表明,两种所提算法都具有良好的性能,都能在声源定位中实现更高的空间分辨率以及更快的计算速度。
文摘针对锂电池剩余寿命预测的直接健康因子难以测量以及预测精度不高等问题,提出一种改进灰狼优化最小二乘支持向量机(improved gray wolf optimization least-squares support vector machine, IGWO-LSSVM)的锂电池剩余寿命间接预测方法。该方法从电池放电特性曲线中获取3种表征电池性能退化的间接健康因子,通过引入tent混沌映射、收敛因子非线性递减与莱维飞行策略对灰狼算法加以改进,并结合LS-SVM模型,形成了具有全局优化的改进灰狼优化最小二乘支持向量机的锂电池寿命预测模型。最后利用NASA数据集对文中提出的方法进行了验证,并将实验结果与GWO-LSSVM、PSO-ELM和BP神经网络算法进行了对比分析,试验结果表明文中所提出的改进算法具有更好的预测性能。
