Improved Beetle(개선된 딱정벌레)란 무엇입니까?
Improved Beetle 개선된 딱정벌레 - A novel damage identification method that utilizes the smooth orthogonal decomposition (SOD) combined with the improved beetle antennae search algorithm (BAS) presented by previous scholars is proposed. [1] In order to effectively improve the coverage ratio of the mobile sensor networks, an optimization method based the Improved Beetle Antennae Search (IBAS) algorithm is proposed. [2] To solve this problem, we propose an improved beetle swarm optimization algorithm (IM-BSO) to optimize the hyperparameters of logistic regression to improve classification accuracy. [3] Subsequently, the improved particle swarm optimization (IB-PSO) algorithm based on an improved beetle antennae search algorithm is proposed to turn the PID parameters for each area. [4] In this paper, the IBAS (Improved Beetle Antennae Search) algorithm and the BP neural network are combined and used in the monitoring system for the first time. [5] A hybrid intelligent optimization algorithm based on the improved coyote optimization algorithm (ICOA) and improved beetle swarm optimization algorithm (IBSOA) was proposed to optimize the parameters and determine the number of effectively hidden layer neurons for the proposed DKIELM. [6] The improved beetle swarm optimization is proposed here by dynamically changing the step size factor and the inertia weight formula. [7] To figure out the problem and strengthen prediction performance, a novel hybrid framework consisting of variational mode decomposition (VMD), phase space reconstruction (PSR), improved beetle antenna search (BAS) and Volterra series model is established for multi-step ahead short-term wind speed forecasting. [8] Finally, before MPBs arrived in jack pine forests, they invaded a zone of hybrids of novel and historical hosts that likely improved beetle success on jack pine, as hybrids show chemical characteristics of both hosts. [9] To enhance the real-time performance and reliability of existing ship collision avoidance methods by collision risk prediction, a predictive collision avoidance method based on an improved beetle antennae search (BAS) algorithm for underactuated surface vessels is proposed. [10] Then a resource allocation scheme based on the improved beetle antennae search algorithm is proposed, which finds the optimum solution efficiently. [11]기존 학자들이 제시한 개선된 BAS(beetle antenna search algorithm)와 결합된 SOD(Smooth Orthogonal Decomposition)를 활용한 새로운 손상 식별 방법을 제안한다. [1] 모바일 센서 네트워크의 커버리지 비율을 효과적으로 개선하기 위해 개선된 딱정벌레 안테나 검색(IBAS) 알고리즘을 기반으로 한 최적화 방법이 제안된다. [2] 이 문제를 해결하기 위해 우리는 분류 정확도를 향상시키기 위해 로지스틱 회귀의 하이퍼파라미터를 최적화하는 개선된 딱정벌레 떼 최적화 알고리즘(IM-BSO)을 제안합니다. [3] 이어서, 개선된 딱정벌레 안테나 탐색 알고리즘을 기반으로 하는 개선된 입자 군집 최적화(IB-PSO) 알고리즘을 제안하여 영역별 PID 매개변수를 전환한다. [4] 본 논문에서는 IBAS(Improved Beetle Antennae Search) 알고리즘과 BP 신경망을 결합하여 모니터링 시스템에 처음으로 사용한다. [5] 제안된 DKIELM에 대한 매개변수를 최적화하고 효과적인 은닉층 뉴런의 수를 결정하기 위해 개선된 코요테 최적화 알고리즘(ICOA) 및 개선된 딱정벌레 떼 최적화 알고리즘(IBSOA)을 기반으로 하는 하이브리드 지능형 최적화 알고리즘이 제안되었습니다. [6] 개선된 딱정벌레 떼 최적화는 여기에서 단계 크기 계수와 관성 가중치 공식을 동적으로 변경하여 제안됩니다. [7] 문제를 파악하고 예측 성능을 강화하기 위해 가변 모드 분해(VMD), 위상 공간 재구성(PSR), 개선된 딱정벌레 안테나 검색(BAS) 및 Volterra 시리즈 모델로 구성된 새로운 하이브리드 프레임워크가 다단계 선행 단기에 대해 설정됩니다. 기간 풍속 예측. [8] 마지막으로 MPB가 잭 파인 숲에 도착하기 전에 잡종은 두 기주의 화학적 특성을 보여주기 때문에 잭 파인에서 딱정벌레의 성공을 향상시킬 수 있는 새롭고 역사적인 기주의 잡종 영역을 침범했습니다. [9] 충돌 위험 예측을 통해 기존 선박 충돌 회피 방법의 실시간 성능과 신뢰성을 향상시키기 위해 저작동 수상 선박에 대한 개선된 BAS(beetle antennae search) 알고리즘을 기반으로 한 예측 충돌 회피 방법을 제안합니다. [10] 그런 다음 개선된 딱정벌레 안테나 탐색 알고리즘을 기반으로 하는 자원 할당 방식을 제안하여 효율적으로 최적의 솔루션을 찾습니다. [11]
improved beetle antenna 개선된 딱정벌레 안테나
A novel damage identification method that utilizes the smooth orthogonal decomposition (SOD) combined with the improved beetle antennae search algorithm (BAS) presented by previous scholars is proposed. [1] In order to effectively improve the coverage ratio of the mobile sensor networks, an optimization method based the Improved Beetle Antennae Search (IBAS) algorithm is proposed. [2] Subsequently, the improved particle swarm optimization (IB-PSO) algorithm based on an improved beetle antennae search algorithm is proposed to turn the PID parameters for each area. [3] In this paper, the IBAS (Improved Beetle Antennae Search) algorithm and the BP neural network are combined and used in the monitoring system for the first time. [4] To figure out the problem and strengthen prediction performance, a novel hybrid framework consisting of variational mode decomposition (VMD), phase space reconstruction (PSR), improved beetle antenna search (BAS) and Volterra series model is established for multi-step ahead short-term wind speed forecasting. [5] To enhance the real-time performance and reliability of existing ship collision avoidance methods by collision risk prediction, a predictive collision avoidance method based on an improved beetle antennae search (BAS) algorithm for underactuated surface vessels is proposed. [6] Then a resource allocation scheme based on the improved beetle antennae search algorithm is proposed, which finds the optimum solution efficiently. [7]기존 학자들이 제시한 개선된 BAS(beetle antenna search algorithm)와 결합된 SOD(Smooth Orthogonal Decomposition)를 활용한 새로운 손상 식별 방법을 제안한다. [1] 모바일 센서 네트워크의 커버리지 비율을 효과적으로 개선하기 위해 개선된 딱정벌레 안테나 검색(IBAS) 알고리즘을 기반으로 한 최적화 방법이 제안된다. [2] 이어서, 개선된 딱정벌레 안테나 탐색 알고리즘을 기반으로 하는 개선된 입자 군집 최적화(IB-PSO) 알고리즘을 제안하여 영역별 PID 매개변수를 전환한다. [3] 본 논문에서는 IBAS(Improved Beetle Antennae Search) 알고리즘과 BP 신경망을 결합하여 모니터링 시스템에 처음으로 사용한다. [4] 문제를 파악하고 예측 성능을 강화하기 위해 가변 모드 분해(VMD), 위상 공간 재구성(PSR), 개선된 딱정벌레 안테나 검색(BAS) 및 Volterra 시리즈 모델로 구성된 새로운 하이브리드 프레임워크가 다단계 선행 단기에 대해 설정됩니다. 기간 풍속 예측. [5] 충돌 위험 예측을 통해 기존 선박 충돌 회피 방법의 실시간 성능과 신뢰성을 향상시키기 위해 저작동 수상 선박에 대한 개선된 BAS(beetle antennae search) 알고리즘을 기반으로 한 예측 충돌 회피 방법을 제안합니다. [6] 그런 다음 개선된 딱정벌레 안테나 탐색 알고리즘을 기반으로 하는 자원 할당 방식을 제안하여 효율적으로 최적의 솔루션을 찾습니다. [7]
improved beetle swarm 개선된 딱정벌레 떼
To solve this problem, we propose an improved beetle swarm optimization algorithm (IM-BSO) to optimize the hyperparameters of logistic regression to improve classification accuracy. [1] A hybrid intelligent optimization algorithm based on the improved coyote optimization algorithm (ICOA) and improved beetle swarm optimization algorithm (IBSOA) was proposed to optimize the parameters and determine the number of effectively hidden layer neurons for the proposed DKIELM. [2] The improved beetle swarm optimization is proposed here by dynamically changing the step size factor and the inertia weight formula. [3]이 문제를 해결하기 위해 우리는 분류 정확도를 향상시키기 위해 로지스틱 회귀의 하이퍼파라미터를 최적화하는 개선된 딱정벌레 떼 최적화 알고리즘(IM-BSO)을 제안합니다. [1] 제안된 DKIELM에 대한 매개변수를 최적화하고 효과적인 은닉층 뉴런의 수를 결정하기 위해 개선된 코요테 최적화 알고리즘(ICOA) 및 개선된 딱정벌레 떼 최적화 알고리즘(IBSOA)을 기반으로 하는 하이브리드 지능형 최적화 알고리즘이 제안되었습니다. [2] 개선된 딱정벌레 떼 최적화는 여기에서 단계 크기 계수와 관성 가중치 공식을 동적으로 변경하여 제안됩니다. [3]