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基于GA-BP神经网络的柴油喷雾贯穿距预测
BP神经网络 柴油喷雾 贯穿距 预测
2019/3/5
为解决柴油喷雾贯穿距测量的问题，提出一种基于GA-BP神经网络的预测方法。首先通过实验得到30组柴油在定容弹中不同环境背压、喷油压力和喷油脉宽等条件下的喷雾贯穿距，然后将前20组数据作为训练样本，后10组数据作为测试样本，最后分别通过BP神经网络和GA-BP神经网络建立喷雾贯穿距的预测模型。研究结果表明：GA-BP神经网络预测模型的平均相对误差和相对误差方差均比BP神经网络预测模型的低，并且其达到...
GA-BP神经网络在下肢运动步态识别中的应用研究
肌电信号 特征提取 BP神经网络 遗传算法
2014/4/17
为了提高下肢表面肌电信号步态识别的准确性，提出了一种基于遗传算法（GA）优化的BP神经网络分类器设计方法。首先，对采集的下肢表面肌电信号进行小波滤波及特征值提取，其次，构造基于GA优化的BP神经网络分类器，然后，以提取的表面肌电信号特征作为输入对分类器进行训练，最后利用训练好的分类器进行测试。实验结果表明，基于GA优化的BP神经网络分类器能成功识别下肢正常行走的五个步态，平均识别率达到98%以上，...
基于GA-BP神经网络的UUV航向容错控制
UUV；GM(2,1) GA-BP神经网络 故障诊断 容错控制
2014/4/17
为提高UUV航向控制系统的可靠性，本文对传统的BP神经网络利用遗传算法进行了优化设计，并将优化的BP神经网络应用于UUV的航向容错控制中。首先利用改进的二阶灰色预测模型对光纤罗经进行故障诊断，若UUV罗经故障，根据UUV当前的舵角、航速与加速度信息重构航向信息，利用重构的航向数据代替光纤罗经的航向输出，实现对光纤罗经的航向容错控制。本文详细阐述了容错控制方法的实现步骤，并利用海试实验数据进行了仿真...
针对虚拟维修环境中任务执行过程存在的不确定性和随机性问题,提出了一种基于Q 学习算法的作业策略规划模型,该方法将虚拟维修过程转化为选取不同动作参与状态转移的过程。在该过程中,采用试错机制和逆向求解的方法求解动作策略规划问题,并将任务特征匹配机制和顺序约束机制作为启发机制,保证策略学习过程中持续进化可行策略;在进化过程中,将动作因子赋予概率值,并采用遗传算法(GA)进化动作因子的概率分布,避免了策略...
将禁忌搜索和遗传算法相结合，提出一种改进的最小二乘支持向量机(LS-SVM)参数优选方法。利用自适应遗传算法进行全局搜 索，使用禁忌搜索进行局部寻优，由此提高求解速度和解的精度。采用某冶炼厂净化工段的现场数据建立模型进行仿真实验，结果表明，该方法能使LS-SVM模型具有较好的泛化能力，模型精度满足工艺要求。
GA Based Heuristic to Minimize Makespan in Single Machine Scheduling Problem with Uniform Parallel Machines
Uniform Parallel Machines Genetic Algorithm Crossover Method Job Allocation Method
2013/1/28
This paper considers the single machine scheduling problem with uniform parallel machines in which the objective is to minimize the makespan. Four different GA based heuristics are designed by taking ...
基于EM-GA改进贝叶斯网络的研究及应用
贝叶斯网络 EM-GA算法 软件项目 风险分析
2010/8/31
为了解决软件风险分析中可能出现的数据不完整以及影响因素间关系复杂的问题，提出了一种改进贝叶斯网络的软件项目风险分析方法。将遗传算法和EM算法相结合得到EM-GA算法，利用EM-GA算法对软件项目分析过程中贝叶斯网络结构中的参数进行学习，同时优化网络结构，通过实例验证了该方法的有效性及可行性。
基于GA-PSO算法的路径测试数据自动生成
测试数据自动生成 GA-PSO算法 软件测试
2010/8/31
为了实现测试数据自动生成，许多遗传算法及其改进算法应用到了测试领域。针对遗传算法具有较强的全局搜索能力，但局部搜索能力较弱，且收敛速度慢的特点。将遗传算法与粒子群算法结合起来形成新的混合算法（GA-PSO），并成功应用到软件测试数据自动生成过程中。实验结果表明，该算法结合了遗传算法和粒子群算法的优点，在保证软件测试数据正确生成的情况下，极大地提高了数据生成的效率。
基于GA的多分类器融合算法
多分类器融合 遗传算法 加权系数矩阵
2010/1/28
为了提高单一分类器的识别性能，在模式识别领域经常采用多分类器集成的方法。提出了一种基于GA的多分类器融合算法，首先通过GA算法对特征集的分割进行优化选择，形成了较优的成员分类器；然后通过对成员分类器分辨能力的度量，提出了一种加权系数矩阵的多分类器组合方法。在UCI数据库上进行了实验，结果表明所提出的算法具有较高的识别率。
GA和SVM在供应链绩效评价中的应用
供应链 绩效评价 支持向量机（SVM） 遗传算法（GA） 特征选择
2010/1/12
研究了基于遗传算法和支持向量机的供应链绩效评价问题。将供应链绩效评价问题用遗传算法进行特征选择并同时对支持向量机参数进行了优化。研究表明该方法能提取出影响供应链绩效的重要属性，减小供应链评价模型的复杂度。应用实例表明基于遗传算法和支持向量机的评价结果从整体上要优于标准支持向量机的评价结果。
二阶先验模型下SA-GA混合优化策略的图像景深提取
图像3D重建 二阶先验模型 建模
2009/11/30
解决从不同角度拍摄的一系列平面图像中解算图像中物体的景深问题，使用一个新颖的二阶先验模型来建模光滑3D物体的表面信息，此模型比传统的一阶模型有很大优势。同时提出一个混合优化策略——模拟退火算法（SA）和遗传算法(GA)来提高优化效率。实验结果表明：二阶先验模型在解算典型场景的景深时要优于一阶模型。混合优化比单独的SA、GA优化效果好。
一种保持PSO与GA独立性的混合优化算法
粒子群 遗传算法 函数优化
2009/10/10
提出了一种基于粒子群和遗传算法的新混合算法。该算法首先将样本集分为N组，每一组分别进行不同参数的粒子群或遗传运算，在每一步的迭代中选取了粒子群算法和遗传算法的最优值作为全局最优，使每一步的迭代都优于单一的PSO和GA算法，进而提高了算法整体的性能。与其他混合最优化算法不同的是，该算法没有破坏粒子群和遗传算法的独立性，而是仅通过全局最优样本把两个算法结合在一起。在经典测试函数的仿真实验中，新算法表现...
基于改进GA的移动代理路由算法
遗传算法
2009/8/10
针对移动代理在网络节点间迁移时的最优路径计算问题，提出一种改进的遗传算法，通过改进算子参数，达到算法性能优化的目的。针对求解的准确性和收敛速度进行了多组仿真实验，结果表明，与传统遗传算法的计算结果相比，该算法在保证了求解准确性的同时，具有更快的收敛速度，提高了应用系统的运行效率。
基于GA的DCS中任务的容错优化调度
分布式控制系统 容错调度算法 遗传算法
2009/8/6
分布式控制系统(DCS)中的实时任务必须在其时限前完成，否则会出现灾难性后果，因此必须为DCS提供一定的容错能力。该文基于EDF算法和版本复制技术给出了DCS的容错调度算法。在此基础上采用启发式任务分配算法分配任务，通过遗传算法对基版本任务时限进行优化，以提高处理器的利用率。仿真结果表明该算法是有效的。