基于PSO的磁納米溫度反演算法
發(fā)布時(shí)間:2024-06-30 00:34
<正>隨著科技與社會(huì)進(jìn)步,出現(xiàn)了很多新的溫度測(cè)量需求,傳統(tǒng)的溫度測(cè)量手段已經(jīng)無(wú)法滿足,這需要進(jìn)一步完善傳統(tǒng)手段或者探索新的溫度測(cè)量方法。磁納米粒子溫度測(cè)量是一種非侵入式的無(wú)創(chuàng)測(cè)溫方法,然而目前針對(duì)磁納米測(cè)溫的研究主要集中在溫度測(cè)量模型與測(cè)溫系統(tǒng)等方面,對(duì)于溫度反演算法的研究還不夠深入,本文結(jié)合磁納米粒子溫度測(cè)量模型研究了非線性方程組求解的約束條件與基于標(biāo)準(zhǔn)PSO的溫度反演算法,并將高斯牛頓迭代法與標(biāo)準(zhǔn)PSO結(jié)合,得到PSO-GN算法,提高了溫度反演算法的局部搜索能力。
【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)
【文章目錄】:
1 緒論
2 磁納米粒子測(cè)溫模型
3 基于PSO的溫度反演算法
3.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
3.2 基于向量2范數(shù)的PSO算法
3.3 基于向量無(wú)窮范數(shù)的PSO算法
3.4 約束條件性能比較
4 溫度反演算法優(yōu)化
4.1 高斯牛頓迭代法
4.2 溫度反演優(yōu)化算法
5 總結(jié)
本文編號(hào):3998127
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1 緒論
2 磁納米粒子測(cè)溫模型
3 基于PSO的溫度反演算法
3.1 標(biāo)準(zhǔn)粒子群算法
3.2 基于向量2范數(shù)的PSO算法
3.3 基于向量無(wú)窮范數(shù)的PSO算法
3.4 約束條件性能比較
4 溫度反演算法優(yōu)化
4.1 高斯牛頓迭代法
4.2 溫度反演優(yōu)化算法
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