潘朋朋
- 作品数：5 被引量：17H指数：3
- 供职机构：江苏科技大学电子信息学院更多>>
- 发文基金：江苏省高校自然科学研究项目船舶工业国防科技预研基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信交通运输工程更多>>
- 基于粒子群优化算法的船舶避碰研究
- 近年来,随着海上船舶数量的增加和船舶吨位的增大,船舶航行安全问题日益重要,如何保证海上船舶的航行安全是一个迫切需要解决的问题,同时也是许多专家和学者研究的重点和热点。合理的船舶避碰方案的确定和船舶碰撞危险度的确定是保证海...
- 潘朋朋
- 关键词：粒子群优化算法神经网络船舶碰撞危险度
- 文献传递网络资源链接
- 混合粒子群算法优化神经网络的研究被引量：3
- 2011年
- 针对BP神经网络初始权阈值的确定所具有的随机性和各个隐含层神经元数的不确定性,通过利用混合粒子群优化算法来同时优化神经网络的初始权阈值和结构.首先通过混合粒子群优化算法来确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里再通过BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优的网络结构和权阈值.通过Iris模式分类、Wine模式分类问题和广义异或问题来对该模型进行训练和测试,相比遗传算法等其他算法,该模型可以获得更高的正确识别率,结果表明此方法是可行的.
- 田雨波潘朋朋
- 关键词：混合粒子群神经网络
- 免疫粒子群算法在船舶避碰上的应用研究被引量：6
- 2011年
- 在船舶避碰决策过程中,转向避让是采用频率最高的一种避让方法。为了获得更加有效和合理的转向幅度,以来船与本船构成的方位、距离、船速比、最近会遇距离和最近会遇时间为主要参数,并综合考虑其他因素来确定船舶间的碰撞危险度,通过改进的免疫粒子群算法,建立相应的适应度函数模型,进而求出最优转向幅度。仿真结果表明,改进的免疫粒子群算法对于处理多船会遇情况下的本船最优转向幅度,结果准确可行。
- 田雨波潘朋朋
- 关键词：水路运输免疫粒子群多船会遇
- 粒子群算法优化神经网络结构的研究被引量：5
- 2011年
- 针对BP神经网络初始权阈值确定的随机性和隐含层节点数的不确定性,通过利用十进制粒子群优化算法(DePSO)和二进制粒子群优化算法(BiPSO),同时优化神经网络的初始权阈值和结构。通过粒子群优化算法首先确定一个较好的搜索空间,然后在这个解空间里利用BP算法对网络进行训练和学习,搜索出最优解。通过函数拟合数值实验对该模型来进行训练和测试,相比其他算法,该模型可以获得较高的预测精度,结果表明该方法是可行的。
- 田雨波潘朋朋
- 关键词：粒子群神经网络函数拟合
- 基于混沌PSO-BP混合算法的神经网络被引量：3
- 2011年
- 研究神经网络的优化问题,将粒子群优化(PSO)算法同误差反向传播(BP)算法采用两种算法相结合,形成两种混合算法,可用于训练神经网络的优化。提出两种方法,第一种混合算法是在PSO算法优化神经网络权值的同时注入BP算法,第二种混合算法是在PSO算法训练神经网络之后继之以BP算法。同时根据混沌映射的随机性和遍历性,将其引入到混合算法中,进一步提高算法的寻优能力。将这两种混合算法同基于PSO算法和基于BP算法的神经网络训练方法相比较,通过数值仿真实验表明,混合算法的性能优于所比较的两种算法的性能,且第一种混合算法要好于第二种混合算法。
- 孟非潘朋朋
- 关键词：神经网络粒子群优化混沌
