李朝辉
- 作品数：8 被引量：64H指数：3
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- 发文基金：国家自然科学基金博士科研启动基金湖南省研究生科研创新项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种基于被动式声音信号的声源定位方法
- 本发明公开了一种基于被动式声音信号对声源进行定位的方法，目的是解决目前定位方法复杂度高、速度慢、精度较差、不适宜三维场景等问题。技术方案是首先选择线性麦克风阵列；选择声音传播模型为远场模型，搭建信号传播路径，简化远场声源...
- 张永敏汤志鹏陈建熹李朝辉张尧学
- 基于耳机的材料检测方法
- 本发明公开了一种基于耳机的材料检测方法，目的是解决现有材料检测方法效率低、成本高的问题。技术方案是：构建由耳机、手机、云服务器组成的材料检测系统。手机内置信号发送、信号接收和通讯模块。云服务器内置数据处理、特征提取和材料...
- 张永敏李朝辉汤志鹏陈建熹张尧学
- 基于机器人内置麦克风阵列对语音助手主动测距的方法
- 本发明公开了基于机器人内置麦克风阵列对语音助手主动测距的方法，目的是解决智能家居利用率低的问题。技术方案是构建由移动机器人、智能语音助手和计算机组成的交互测距系统。移动机器人、计算机、智能语音助手通过WIFI通信，移动机...
- 张永敏陈建熹汤志鹏李朝辉张尧学
- 含维变异算子的连续域蚁群算法被引量：6
- 2010年
- 针对在连续优化中,蚁群算法(ACO)存在的收敛速度慢和易陷入局部最优的问题,提出了一种新的含维变异算子的连续域蚁群算法(DMCACO)。该算法采用动态随机抽取的方法来确定目标个体,引导蚁群进行全局的快速搜索,同时在当前最优蚂蚁邻域内进行小步长的局部搜索。在定义了维多样性概念的基础上,引入维变异算子对维多样性最差的维进行变异:让所有蚂蚁在该维上的位置重新均匀分布在可行区域上。对测试函数所做的仿真实验表明,该算法具有优良的全局寻优能力和快速的收敛能力。
- 梁昔明李朝辉龙文董淑华
- 关键词：蚁群算法连续域多样性全局寻优
- 基于改进蚁群算法优化参数的LSSVM短期负荷预测被引量：39
- 2011年
- 提出一种自动优选最小二乘支持向量机(LSSVM)模型参数的改进蚁群(MACO)算法。该算法将LSSVM模型的参数作为蚂蚁的位置向量,然后采用动态随机抽取的方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索,找到模型的最优参数,得到基于MACO算法优化的LSSVM(MACO-LSSVM)预测模型。将优化后的LSSVM模型应用于短期电力负荷预测问题,选择湖南某地区日期为2009-08-01至2009-08-30各小时点的数据进行分析,对2009-08-31该日24 h的负荷进行预测,并与BP神经网络和SVM模型进行比较。研究结果表明:本文方法得到的均方根相对误差为1.71%,比用BP神经网络和SVM模型得到的均方根相对误差分别低1.61%和1.05%。
- 龙文梁昔明龙祖强李朝辉
- 关键词：最小二乘支持向量机蚁群优化算法参数优化短期负荷预测
- 连续域蚁群算法的改进研究及在参数估计中的应用
- 蚁群算法是在20世纪90年代早期提出的一种群智能随机优化算法，其优越的分布式搜索模式在组合优化问题的求解中取得了成功，引起了许多学者的极大关注。蚁群算法本质上是离散的，在求解连续域优化问题时，往往存在收敛速度慢、易陷入局...
- 李朝辉
- 关键词：连续域蚁群算法参数估计
- 一种基于被动式声音信号的声源定位方法
- 本发明公开了一种基于被动式声音信号对声源进行定位的方法，目的是解决目前定位方法复杂度高、速度慢、精度较差、不适宜三维场景等问题。技术方案是首先选择线性麦克风阵列；选择声音传播模型为远场模型，搭建信号传播路径，简化远场声源...
- 张永敏汤志鹏陈建熹李朝辉张尧学
- 基于蚁群算法和LSSVM的锅炉燃烧优化预测控制被引量：20
- 2011年
- 火电厂锅炉燃烧过程是一个复杂的多输入/多输出系统,具有高度非线性、强耦合的特点。借助燃烧特性试验数据,利用最小二乘支持向量机(LSSVM)建立锅炉燃烧模型,使用非线性模型预测控制(MPC)算法对锅炉燃烧过程进行优化和控制。提出一种改进蚁群算法用于求解预测控制算法中的非线性优化问题,采用动态随机抽取方法来确定目标个体引导蚁群进行全局搜索,同时在最优蚂蚁邻域内进行小步长局部搜索。实例表明,该方法对锅炉燃烧过程具有较好的控制效果。
- 龙文梁昔明龙祖强李朝辉
- 关键词：最小二乘支持向量机蚁群算法燃烧预测控制电厂支持向量机
