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J-GLOBAL ID：201802223031400634   整理番号：18A1315957

多目的粒子スウォームアルゴリズムに基づくスパース分解パラメータ最適化【JST・京大機械翻訳】

Parametric optimization of sparse decomposition based on multi-objective particle swarm optimization algorithm

著者 (5件)： Wang Qiang (軍械工程学院車輌与電气工程系,石家庄,050003) ,  Zhang Peilin (軍械工程学院車輌与電气工程系,石家庄,050003) ,  Wang Huaiguang (軍械工程学院車輌与電气工程系,石家庄,050003) ,  Zhang Yunqiang (軍械工程学院車輌与電气工程系,石家庄,050003) ,  Li Yining (軍械工程学院車輌与電气工程系,石家庄,050003)
資料名： Zhendong yu Chongji  (Zhendong yu Chongji)
巻： 36  号： 23  ページ： 45-50  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2157A  ISSN： 1000-3835  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 振動信号の希薄分解過程に存在する複雑なパラメータ設定問題に対して、多目的粒子群アルゴリズムを利用してスパース分解パラメータを最適化し、振動信号の有効な圧縮を実現する。多目的粒子群最適化(PSO)理論に従って,スパース分解パラメータ最適化モデルを確立し,目的関数と最適化パラメータを決定し,パラメータ設定と目的関数の間の汎関数関係を解析した。シミュレーション実験を設計して,データ圧縮指数の制約関係を研究し,そして,データ圧縮の効果を改善するために,多目的粒子群最適化アルゴリズムのパラメータを最適化した。測定データを用いて,多目的粒子群最適化アルゴリズムのパラメータ最適化能力を検証した。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  モデル ,  データ圧縮 ,  *アルゴリズム ,  計算機シミュレーション ,  目的関数 ,  汎関数 ,  *最適化
準シソーラス用語： 多目的粒子群最適化 ,  粒子群最適化 ,  分解過程 ,  振動信号 ,  *パラメータ最適化 ,  *粒子スウォーム , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： vibration signal ,  sparse decomposition ,  multi-objective particle swarm optimization algorithm ,  parameter optimization ,  data compression

分類 (4件)： その他のオペレーションズリサーチの手法  (KA03070E) ,  システム最適化手法  (IA02050Z) ,  人工知能  (JE08000Z) ,  信号理論  (ND02020G)

タイトルに関連する用語 (4件)： 粒子スウォーム ,  アルゴリズム ,  スパース分解 ,  パラメータ最適化