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中国科学院战略性先导科技专项(XDA01030401)

作品数：1 被引量：0H指数：0
相关作者：陈冰张颖张桃红更多>>
相关机构：河北联合大学北京科技大学中国科学院遗传与发育生物学研究所更多>>
发文基金：中国科学院战略性先导科技专项更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇优化算法
  • 1篇子群
  • 1篇粒子群
  • 1篇粒子群优化
  • 1篇粒子群优化算...
  • 1篇降解
  • 1篇降解模型
  • 1篇分子材料
  • 1篇改进PSO
  • 1篇高分子
  • 1篇高分子材料
  • 1篇参数优化

机构

  • 1篇北京科技大学
  • 1篇中国科学院遗...
  • 1篇河北联合大学

作者

  • 1篇张桃红
  • 1篇张颖
  • 1篇陈冰

传媒

  • 1篇江苏大学学报...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化
2012年
为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.
张桃红张颖陈冰
关键词：降解粒子群优化算法参数优化
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