基于改进莱维飞行粒子群算法的SVM参数优化

    公开(公告)号:CN109344956A

    公开(公告)日:2019-02-15

    申请号:CN201811477131.3

    申请日:2018-12-05

    CPC classification number: G06N3/006

    Abstract: 本发明涉及数据挖掘算法和随机搜索算法的结合问题,提出基于改进莱维飞行粒子群算法的SVM参数优化算法。随着大数据时代的到来,如何提高数据挖掘算法的性能成为研究热点。传统PSO算法优化SVM参数时,存在易陷入局部极值、后期震荡严重问题。莱维飞行具有短距离的搜索兼偶尔长距离的行走相结合的特性,可以从根本上克服PSO算法易陷入局部极值的问题;考虑到算法后期震荡严重,改进粒子位置更新公式,引入动量项,可以减缓算法震荡;同时考虑到惯性权重的取值权衡着局部搜索和全局搜索,本发明基于粒子间距离的自适应惯性权重,可以提高算法收敛速度,从而提高PSO算法寻优能力,进而找到最优SVM分类模型。

    一种智能变电站无线网络的退避机制

    公开(公告)号:CN109661033A

    公开(公告)日:2019-04-19

    申请号:CN201811510079.7

    申请日:2018-12-11

    Abstract: 本发明涉及时间分片、hash函数以及智能变电站无线网络退避机制的结合问题,提出了一种智能变电站无线网络的退避机制。由于频谱资源稀缺,我们必须提高智能变电站无线网络退避机制的性能,以满足智能变电站高吞吐、低时延的无线通信需求。与二级制退避机制相比,该机制是基于智能变电站报文优先级的不同,对退避时间进行循环分片,使得智能变电站中高优先级报文获得不同于低优先级报文的较高的接入概率,本发明利用hash函数抗碰撞的特性,使得在退避时间分片的选择上具有抗碰撞特性,以避免不同报文之间竞争信道的可能。选择的hash函数是计算简单快速的指纹算法,使该退避机制能应用于智能变电站无线网络当中。

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