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【中文期刊】 郑佰明 孙晓奇 等 《中国医学装备》 2024年21卷6期 143-148页ISTIC
【摘要】 目的:基于粒子群优化(PSO)算法构建设备风险管理模型,探讨其在急诊科心电监护设备管理中的应用价值.方法:采用PSO算法优化神经网络模型构建心电监护设备风险管理模型,收集北京市普仁医院心电监护设备运行风险数据进行归一化处理,并将2021年1...
【关键词】 神经网络模型；粒子群优化(PSO)算法；心电监护设备；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 戴坚怿 路光达 等 《天津职业技术师范大学学报》 2024年34卷4期 8-12页
【摘要】 表面肌肉电信号能快速准确地反映人体的运动意图,通过表面肌肉电信号进行手势识别在康复机器人人机交互领域有广泛研究.针对目前使用长短期记忆(LSTM)神经网络的手势识别算法分类准确率低,粒子群优化(PSO)算法存在全局搜索能力不足、易陷入局部最...
【关键词】 手势识别；表面肌电(sEMG)信号；粒子群优化算法(PSO)；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 喻德旷 杨谊 《计算机应用》 2018年38卷2期 421-426,432页
【摘要】 基因数据小样本、高维数、高冗余的特点常导致特征基因选择出现“维数灾难”和“过拟合”,针对这一问题,提出一种特征基因提取算法——互信息最值过滤原则-惯性权重粒子群优化(MIMVFC-IWPSO)算法.首先,借鉴过滤法的思路,通过计算互信息指标...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴润秀 孙辉 等 《小型微型计算机系统》 2016年37卷1期 146-151页
【摘要】 针对粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)收敛速度慢和早熟收敛的问题,提出一种具有高斯扰动的最优粒子引导粒子群优化算法(OGPSO).该算法通过在粒子的速度更新公式上移除自我认知部分,增加局部最优粒子控...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 吴润秀 孙辉 等 《计算机工程与科学》 2016年38卷6期 1183-1192页
【摘要】 为解决粒子群优化算法PSO存在的早熟收敛问题,提出了一种具有高斯扰动的局部引导粒子群优化算法(LGPSO).该算法在粒子的速度更新公式上采取两种措施改进PSO:一是移除社会认知部分,使粒子仅受局部引导;二是增加全局最优粒子控制的高斯扰动项....
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《中国生物医学工程学报（英文版）》 2016年25卷4期 139-148页CA
【摘要】 This paper presents a novel method of spot addressing and segmentation about the foreground segmentation of microarray i...
【关键词】 microarray image；spot addressing；foreground segmentation；
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 黄会群 孙虹 《计算机应用》 2014年34卷6期 1686-1688,1693页
【摘要】 为了提高网络入侵检测正确率,提出一种粒子群算法(PSO)选择特征和信息增益(IG)法确定特征权值的网络入侵检测模型(PSO-IG).首先采用PSO选择网络入侵特征子集,消除冗余特征;然后采用IG法确定特征子集中的特征权重,并采用支持向量机(...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 杨世杰 龙丹 等 《计算机工程与应用》 2013年18期 108-111页
【摘要】 针对煤炭消费量的时变性、非平稳性特点，为了提高煤炭消费量预测精度，提出了一种鲶鱼粒子群算法优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的煤炭消费量预测模型（CEPSO-LSSVM）。将LSSVM参数编码成粒子位置串，并根据煤炭消费量训练集的交叉验证...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 欧旭 梁京章 等 《计算机应用》 2010年30卷2期 472-475页
【摘要】 针对粒子群算法(PSO)在寻优后期尤其在高维搜索空间中无法得到满意结果的问题,提出了一种利用前两代信息的改进粒子群优化算法.在速度更换公式新加了一部分,该部分表示了粒子前两代的信息对自己下一步行为的影响.该部分主要根据当前粒子前两代位置求解...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 樊卫兵 《太原科技大学学报》 2014年3期 180-183,184页
【摘要】 最优觅食微粒群算法是一种高效的改进微粒群算法，该算法通过引入动物的最优觅食策略，较为真实地模拟了动物的觅食行为。利用几何速度稳定性分析了最优觅食微粒群算法的稳定性，给出了稳定性条件。为验证其性能，选取了5个典型测试函数，仿真结果证明了该策略...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 龙珑 邓伟 《计算机工程》 2013年7期 252-256页
【摘要】 互联网中的网页有较多商业广告，绿色网络系统无法过滤其中具有不良内容的网站。为解决该问题，提出一种绿色网络网页正文内容提取算法。通过文件对陥模雿树识别与提取网页正文内容模块，使用基于粒子群的权值优化算法对网页正文各个板块特征权值进霂评分，利用...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 邹刚 姚伟 等 《信号处理》 2010年26卷4期 558-562页
【摘要】 协同模式识别是一种有着抗噪声、抗缺损、强鲁棒性等诸多优良特性的模式识别方法,其中原型模式的选取模式识别结果有着决定性的作用,其选取直接决定着模式识别的结果和效果,各种方法中信息反馈修正的方法能获得较的效果,但易出现信息饱和的问题;提出了一种...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 徐玉杰 仇雷 等 《南京师范大学学报：工程技术版》 2012年12卷1期 64-69页
【摘要】 为了克服传统粒子群算法（PSO）的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法（ACP-SO算法）.该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重.在详细阐述算法的种群初...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 Chongyang Jiao Kunjie Yu 等 《仿生工程学报（英文版）》 2024年21卷6期 3076-3097页SCIMEDLINEISTICCSCD
【摘要】 To solve the shortcomings of Particle Swarm Optimization(PSO)algorithm,local optimization and slow convergence,an Opposi...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【中文期刊】 《生物医学与环境科学（英文版）》 2012年25卷5期 569-576页SCIMEDLINEISTICCSCDCABP
【摘要】 Objective To develop a new technique for assessing the risk of birth defects, which are a major cause of infant mortalit...
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 S. Menaka ; S. Muralidharan ; 《Current signal transduction therapy》 2019年14卷1期 12-20页
【关键词】 Multilevel inverter;Total Harmonic Distortion;Genetic Algorithm (GA);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 V R S Rajesh Kumar ; Sivanantha Raja A ; 《Journal of Pure & Applied Microbiology》 2015年9卷Spec.1期 681-689页
【关键词】 Electrocardiogram (ECG);Heart beat classification;Radial Basis Function Neural Networks;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Hou, Jilin ; Li, Zhenkun ; 等 《Nature reviews Cancer》 2019年19卷2期
【关键词】 damage identification;sensor optimization;Virtual Distortion Method (VDM);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Rajaraman, Sivaramakrishnan ; Vaidyanathan, Ganesh ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2015年5卷2期 264-271页
【关键词】 Analysis of Variance (ANOVA);Firefly Algorithm (FA);Genetic Algorithm (GA);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 《Bioresource Technology: Biomass, Bioenergy, Biowastes, Conversion Technologies, Biotransformations, Production Technologies》 2020年304卷 SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Controlled pyrolysis;Sludge management;Waste management;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Devasena, D. ; Jagadeeswari, M. ; 等 《Journal of Medical Imaging and Health Informatics》 2021年11卷10期 2626-2638页
【关键词】 Denoising;Altera Field Programmable Gate Array (FPGA);HWAWMF (PSO HWAWMF) Based on Particle Swarm Optimization;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ilhan,T. ; Tezel,G. ; 《Journal of biomedical informatics》 2013年46卷2期 328-340页SCISCIEMEDLINE
【关键词】 Genetic algorithm (GA);Particle swarm optimization (PSO);Single Nucleotide Polymorphisms (SNPs);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jian,Yang ; Jian,Lu ; 等 《Micromachines》 2025年16卷9期
【关键词】 2D subarrays;ambiguity function;genetic algorithm–particle swarm optimization (GA–PSO);
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Yukai,Chen ; Xin,Yang ; 等 《Micromachines》 2021年12卷11期
【关键词】 complex parameters;giant magnetostrictive material;losses;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Zhenwei,Yu ; Khurram,Yousaf ; 等 《Bioresource technology》 2020年304卷 123020页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Agricultural residues;Controlled pyrolysis;Particle swarm optimization and gradient boosting decision tree (PSO–GBDT) algorithm;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Saikat,Banerjee ; Abhoy Chand,Mondal ; 《Scientific reports》 2025年15卷1期 28705页
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Sen,Zhang ; Haihe,Jiang ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2018年18卷2期 SCIMEDLINE
【关键词】 TS fuzzy neural network (TS-FNN);blast furnace (BF);data-driven model;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Maryam,Firuzalizadeh ; Rossella,Gaffoglio ; 等 《Cancers》 2025年17卷17期 SCIMEDLINECABP
【关键词】 alternating projections algorithm (APA);microwave hyperthermia (HT);particle swarm optimization (PSO);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Lijia,Chen ; Chengfeng,You ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2025年25卷17期 SCIMEDLINECA
【关键词】 Cramer–Rao lower bound (CRLB);particle swarm algorithm (PSO);path optimization method;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Praveen Kumar,Ramtekkar ; Anjana,Pandey ; 等 《Multimedia tools and applications》 1-31页SCIMEDLINE
【关键词】 Brain tumor;CNN;GLCM;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Jun,Dai ; Xiaojun,Wu ; 等 《The journal of physical chemistry letters》 2014年5卷12期 2058-65页SCIMEDLINECA
【关键词】 global structure search;particle-swarm optimization (PSO) algorithm;solar cell absorber;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Saksham,Anand ; Venkatachalam,Gopalan ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 16675页
【关键词】 Biodegradable materials;Coir fibre;Cuckoo search algorithm (CSA);
- 概要：
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【外文期刊】 Khaled,Fettah ; Ahmed,Salhi ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 2670页
【关键词】 Capacitor banks (CBs);Efficient Metaheuristic BitTorrent (EM-BT) algorithm;Energy loss minimization;
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- 方法：
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【外文期刊】 Hamza,Garmouch ; Otman,Abdoun ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 45171页
【关键词】 Automated container terminals (ACT);Downtime;Genetic algorithm (GA);
- 概要：
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【外文期刊】 Sudheer,Mangalampalli ; Ganesh Reddy,Karri ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2023年23卷3期 SCIMEDLINE
【关键词】 ACO—ant colony optimization;GA—genetic algorithm;PSO—particle swarm optimization;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Taher,Abunama ; Mozafar,Ansari ; 等 《Journal of environmental management》 2021年293卷 112862页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Fuzzy inference systems (FIS);Genetic algorithm (GA);Hybrid PSO-GA;
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【外文期刊】 Moatasem M,Draz ; Osama,Emam ; 等 《Scientific reports》 2024年14卷1期 13129页
【关键词】 CNN;Convolutional neural network;PSO;
- 概要：
- 方法：
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【外文期刊】 Haihua,Chen ; Shibao,Li ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2016年16卷12期 SCIMEDLINE
【关键词】 Particle Swarm Optimization (PSO) algorithm;computational complexity;direction-of-arrival;
- 概要：
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【外文期刊】 Geetha,Narasimhan ; Akila,Victor ; 《Scientific reports》 2025年15卷1期 10971页
【关键词】 Ant colony optimization (ACO);Feature selection;Genetic algorithm (GAO);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Ahmad,Sawalmeh ; Noor Shamsiah,Othman ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2018年18卷11期 SCIMEDLINE
【关键词】 Circle Packing Theory (CPT);K-means algorithm;Particle Swarm Optimization (PSO);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Parmeet Kaur,Chahal ; Kamlesh,Kumar ; 《ISA transactions》 2025年161卷 178-199页SCIMEDLINECA
【关键词】 Ant Colony Optimization(ACO);Bernoulli’ s phase repairs;Computer Numerical Control (CNC) machining workshop;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Xiaoyou,Xing ; Zhiwen,Zhong ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2025年25卷3期 SCIMEDLINE
【关键词】 Cramer–Rao lower bound (CRLB);node selection method;particle swarm algorithm (PSO);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Abbas Aqeel,Kareem ; Ahmed Jabbar,Abid ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 41597页
【关键词】 Bio-inspired optimization;Exploration–exploitation balance;IEEE CEC2017 benchmark;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Demsew Mitiku,Teferra ; Livingstone M H,Ngoo ; 等 《Heliyon》 2023年9卷1期 e12802页
【关键词】 ANFIS, Adaptive Neuro-Fuzzy Inference System;ANN, Artificial Neural Network;ARIMA, Autoregressive Integrated Moving Average;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Narinder,Singh ; Sharandeep,Singh ; 等 《Evolutionary bioinformatics online》 2017年13卷 1176934317699855页SCIMEDLINEBP
【关键词】 Gravitational Search Algorithm (GSA);Mean Gbest Particle Swarm Optimization (MGBPSO);Particle Swarm Optimization (PSO);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Loganathan,V ; Jothi Swaroopan,N M ; 《Scientific reports》 2025年15卷1期 7818页
【关键词】 Maximum power point tracking (MPPT);Particle swarm optimization (PSO);Particle swarm optimization memetic algorithm (PSOMA);
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Qijing,Xia ; Yongcheng,Ji ; 《Polymers》 2024年16卷22期 SCIMEDLINECA
【关键词】 BP neural network model;genetic algorithm (GA);mechanical prediction;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Yuanyue,Guo ; Bo,Yuan ; 等 《Sensors (Basel, Switzerland)》 2019年19卷23期 SCIMEDLINE
【关键词】 Particle Swarm Optimization (PSO);imaging plane calibration algorithm (IPCA);multiple-input multiple-output (MIMO) radar;
- 概要：
- 方法：
- 结论：
【外文期刊】 Nitu,Dash ; Sujata,Chakravarty ; 等 《Scientific reports》 2025年15卷1期 1554页
【关键词】 Intrusion detection system (IDS);JAYA optimization;Long short-term memory (LSTM);
- 概要：
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- 结论：
【外文期刊】 Xuguang,Zhang ; Li,Liao ; 等 《Environmental research》 2024年262卷Pt 2期 119884页SCIMEDLINECABP
【关键词】 Artificial neural networks (ANN);Concrete pavements;Genetic algorithms (GA);
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