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屠思远

作品数:3 被引量:9H指数:2
供职机构:江南大学更多>>
发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金江苏省自然科学基金江苏省“六大人才高峰”高层次人才项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信交通运输工程机械工程更多>>

文献类型

  • 3篇中文期刊文章

领域

  • 1篇机械工程
  • 1篇电子电信
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇交通运输工程

主题

  • 2篇群算法
  • 2篇人工蜂群
  • 2篇人工蜂群算法
  • 2篇蜂群算法
  • 1篇电力
  • 1篇电力通信
  • 1篇搜索
  • 1篇通信
  • 1篇自适
  • 1篇自适应
  • 1篇网络单元
  • 1篇无源光网
  • 1篇无源光网络
  • 1篇无源光网络系...
  • 1篇系统设计
  • 1篇局部搜索
  • 1篇混沌优化
  • 1篇故障诊断
  • 1篇光网
  • 1篇光网络

机构

  • 2篇江南大学
  • 1篇教育部

作者

  • 3篇吴滨
  • 3篇屠思远
  • 3篇顾晓峰
  • 1篇虞致国
  • 1篇张泰

传媒

  • 1篇汽车技术
  • 1篇计算机应用研...
  • 1篇传感器与微系...

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2016
3 条 记 录,以下是 1-3
排序方式:
增强寻优能力的自适应人工蜂群算法被引量:6
2016年
针对人工蜂群算法在求解函数优化问题中存在收敛精度不高、收敛速度较慢的问题,提出了一种改进的增强寻优能力的自适应人工蜂群算法。该算法利用逻辑自映射函数产生混沌序列对雇佣蜂搜索行为进行混沌优化,并引入萤火虫算法中的自适应步长策略动态调整观察蜂的搜索行为,从而提升了算法的局部搜索能力。基于标准测试函数的仿真结果表明,改进后的人工蜂群算法在寻优精度和收敛速度上均有明显提高。
张泰屠思远吴滨顾晓峰
关键词:人工蜂群算法混沌优化局部搜索
ARM平台下高精度柴油机故障诊断系统设计
2017年
针对传统方法难以精确诊断柴油机的故障问题,基于嵌入式ARM平台设计了一个高精度的柴油机故障诊断系统。提出一种改进的人工蜂群算法并以此优化BP神经网络算法训练故障样本,得到一组精确度较高的故障模型参数。在ARM平台上以该模型参数进行运算诊断获得故障类型。结果表明,改进的人工蜂群算法克服了基本人工蜂群算法易陷入局部最优的缺点,提高了故障诊断结果的精确度。
吴滨屠思远孙晨骜顾晓峰
关键词:柴油机故障诊断ARM平台人工蜂群算法
基于EPON系统的电力ONU模块设计被引量:3
2017年
针对当前电力通信方式在稳定性与安全性方面的不足,设计了基于以太网无源光网络(EPON)系统的电力光网络单元(ONU)模块。采用电力ONU设备模块化的方法简化了电力通信的网络结构,采用电力ONU模块精简组合设计降低了成本。阐述了电力ONU模块的硬件设计实现方法,对主控芯片、光收发模块、数据存储模块以及外围电路进行了分析;软件部分给出了操作系统移植与应用程序设计流程。测试结果表明,电力ONU模块满足电力通信的要求。
屠思远吴滨虞致国顾晓峰
关键词:电力通信
共1页<1>
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