基于遗传算法的倒立摆系统的多级控制研究

将单一的复杂控制转化为多级简单控制的控制方法应用到三级倒立摆系统的控制中,并通过遗传算法对各级控制中的未知参数进行优化.给出了多级控制器的设计方法和参数优化步骤.仿真试验证明了该控制方法的可行性.     

重庆城口地区早寒武世黑色页岩地球化学特征及成矿规律

研究城口地区早寒武世黑色页岩地球化学特征、成矿规律及环境特征,并对早寒武世黑色页岩元素分布及其形成环境进行探讨。     

Differential multiuser detection using a novel genetic algorithm for ultra-wideband systems in lognormal fading channel

We employ a multiuser detection (MUD) method using a novel genetic algorithm (GA) based on complementary error function mutation (CEFM) and a differential algorithm (DA) for ultra-wideband (UWB) system...     

湖北白果坪磷矿镉地球化学特征及研究意义

通过对白果坪磷矿床中镉地球化学特征的研究,探讨了对磷块岩矿床中镉的表生地球化学作用过程研究的意义.白果坪磷矿风化磷矿中的镉含量较原生磷矿镉含量高近一倍,表明在地表氧化环境下,镉元素在酸性水溶液的作用下被氧化淋滤发生了明显迁移.镉在磷块岩中的赋存状态为类质同象和吸附态,在风化磷矿石中以吸附态为主.研究镉元素在表生风化作用下的活化-迁移-沉淀富集机理可以为防治磷矿山开采中可能产生的镉污染提供对策.     

管理信息系统人机交互优化方法

由于管理信息系统的结构越来越复杂、影响因素越来越多,根据人机交互方法研究管理信息系统具有十分重要的理论意义和应用价值.针对管理信息系统人机交互问题,提出了一种遗传神经网络方法,采用具有高度非线性映射能力的结构化神经网络来拟合管理信息系统人机交互模型的输入输出关系,利用具有全局寻优能力的遗传算法来训练结构化神经网络的参数,应用遗传算法对神经网络模型进行优化设计.上述方法从遗传算法的优化过程中抽取一些知识,采用知识来指导遗传算法的后续优化过程.     

基于遗传算法的EHA调速系统设计与优化

电机调速系统是飞机电静液作动器(EHA)的关键部分,直接影响着机载作动系统的可靠性.EHA对调速系统鲁棒性,快速性有着较高的性能要求,传统的试凑法设计调速系统的调节器难以满足性能的要求.首先针对EHA的实际工作原理,建立了EHA调速控制的模型,用PID调节器设计双闭环负反馈控制系统,然后采用遗传算法对PID调节器参数寻优整定,最后根据实际工作情况与性能要求进行了仿真分析.仿真结果表明,利用遗传算法寻优设计PID调节器控制EHA所采用的大功率无刷直流电机,可以获得良好的稳定性、鲁棒性和动态性能.     

高校自动排课系统算法比较分析

课程表的编排是高校教务管理中最为重要和复杂的一项工作。通过对几种自动排课算法的合理比较。统筹分析出各自的优劣,得出贪婪算法的综合适用性是最优的结论。在此基础之上．进一步分析贪婪算法是如何逐步解决排课的现实问题,并给出基于贪婪算法的自动排课系统算法的具体实现过程。     

基于边界扫描技术的设计复杂性优化研究

对于边界扫描技术的电路系统,可利用现代优化算法对其进行复杂性和测试性改善度的综合优化。主要以较小的复杂性设计来实现测试性的最大化改善,以提高系统测试性优化和缩短系统的测试时间。应用模拟退火算法和模拟退火遗传算法实现系统的设计复杂性优化,相比于贪婪算法,模拟退火算法和模拟退火遗传算法能得到更好的优化率。     

Trace element geochemistry of the Obed Mountain deposit coals, Alberta, Canada

This study reports on the elemental concentrations and vertical variation of coal seams from the Obed Mountain deposit, Alberta Foothills, Canada. Results from two sections of Seam 1 show that the major elements (i.e. Al, Fe, Mg, K, Na, Ti, and Si) have high concentrations in intervals having high ash content, with the only exception of Ca. Similarities are apparent, in both sections, in the vertical variations of Th, U, Se, and Zn; Rb, Cs, and K; Sb, Mo, and W; Mn and Sr; and Ba, Cr, Co, Hf, and Sc. These similarities are also evident among the REEs, notably between Ce and La; also between Dy, Eu, and Sm. Most elements, with the exception of Ba and Sr are slightly more concentrated in Section 2 of Seam 1, located approximately 1.5Fig. km away from Section 1. Compared to Seam 1, Seam 2 has lower mean concentrations of elements. Boron in the coal ranges from 27 to 100 ppmw, though most values are less than 50 ppmw. Boron concentrations suggest a freshwater depositional environment. The element is depleted in the sedimentary partings (12–29 ppmw only) and is enriched in the coal interval near the roof and immediately beneath the partings. This enrichment shows possible downward mobilization of boron. Vertical variations of elements are helpful in delineating the boundaries between coal and sedimentary partings in the succession. The Obed Mountain coals are “clean” by world standards and their elemental concentrations are comparable with those in coals of a lower rank from the same coal formation used for power generation in Alberta. All sedimentary partings have low concentrations of Ba, Hf, Sc, Sr, Ta, Th, U, and REEs; this, along with the absence of an Eu negative anomaly suggests a non-volcanic origin for the partings.     

基于IIGA-BP神经网络的钢材销售预测模型

为克服传统BP神经网络(BP Neural Network,BPNN)在销售预测中,预测精度低、收敛速度慢的缺点.提出了一种基于改进免疫遗传算法(Improved Immune Genetic Algorithm,IIGA)优化BP神经网络的销售预测模型.改进的免疫遗传算法提出了新的种群初始化方式、抗体浓度的调节机制及自适应交叉算子、变异算子的设计方法,有效的提高了IIGA的收敛能力和寻优能力.并用IIGA优化BPNN的初始权值和阈值,改善网络参数的随机性导致BPNN输出不稳定和易陷入局部极值的缺点.以某钢铁企业的历史销售数据为例进行实证研究,利用Matlab分别构建BP、IGA-BP和IIGA-BP神经网络预测模型进行仿真对比分析.实验证明,IIGA-BP神经网络预测模型较BP神经网络预测模型预测精度提高了23.82％,较IGA-BP神经网络预测模型预测精度提高了22.02％.IIGA-BP神经网络模型对钢材销售预测的泛化性能更好,预测效果更稳定误差基本保持在[0.25,0.25]之间,预测精度大幅度提高,为企业销售预测提供了一种较为有效的方法.