谢朝政
- 作品数：3 被引量：10H指数：2
- 供职机构：空军工程大学航空航天工程学院更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 面向维修现场的故障树设计被引量：1
- 2013年
- 针对传统故障树方法的重要度设计简单,具体应用领域针对性不强的问题,文中以指导故障排除、缩短工时为目的,给出了能够反映单位工时有效性的综合诊断重要度定义,设置了避免重复诊断的多值标志,引入了解决实际故障排除中存在部件检测次序依赖问题的全序拓扑方法,并设计了与之相适应的诊断算法,文中方法兼顾了维修工时和故障概率两方面因素,指导现场维修针对性更强;通过某型航空发动机滑油告警故障为例,与传统FTA方法相比,排故时间缩短23.6%,验证了文中方法的有效性。
- 李国栋樊晓光路钊谢朝政
- 关键词：故障树分析拓扑排序
- 基于密度和距离积的聚类中心选取方法被引量：5
- 2013年
- 针对传统K-均值聚类算法初始聚类中心和聚类数目确定困难的问题,提出了基于密度统计法和最大距离乘积法的聚类中心选取方法。该方法通过对样本空间网格化,选出局部包含样本最多的网格,并对这些局部最优网格内的样本点进行ε邻域密度统计,然后取邻域密度最大且相距最远的两个样本点为聚类中心进行一次聚类。计算每个样本点到各个聚类中心的距离的积,取距离积最大的样本点为下一个聚类中心,并以此循环聚类。仿真实验表明,该方法在聚类精度上具有明显优势。
- 樊晓光路钊王久崇李国栋谢朝政
- 关键词：K-均值聚类算法聚类中心
- 引入模式搜索算子的粒子群优化算法被引量：4
- 2015年
- 针对粒子群优化算法(PSO)在解决复杂的高维优化问题时容易陷入局部最优和收敛速度慢的问题,结合模式搜索算法较强的局部搜索能力,提出一种引入模式搜索算子的粒子群优化算法(HJPSO).为避免最优粒子陷入局部最优而导致整个种群出现搜索停滞,在PSO算法的迭代过程中加入判断粒子陷入局部最优的机制,当检测到早熟停滞迹象时,使用模式搜索算子对整个粒子群当前搜索到的历史最优位置进行模式搜索以帮助算法跳出局部最优点.标准测试函数的运行结果表明,该算法具有较强的跳出局部最优的能力,收敛速度较快,稳定性好.
- 谢朝政樊晓光禚真福
- 关键词：粒子群优化早熟收敛
