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1.
基于改进量子遗传算法的过程神经元网络训练   总被引:5,自引:0,他引:5  
针对过程神经元网络由于模型参数较多BP算法不易收敛的问题,提出一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.将该算法融合于过程神经网络的训练.按权值参数的个数确定量子染色体上的基因数并完成种群编码,通过新的量子旋转门完成个体的更新.算法中的每条染色体携带3条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.  相似文献   
2.
结合贵州电网实际,分析讨论了等微增率算法应用求解火电机组负荷分配时可能碰到的实际问题,提出了融入火电机组发电排序表的机组组合策略与等微增率准则相结合的算法。该方法以火电机组发电排序表为基础,通过机组组合策略确定参与优化计算的机组组合方案,然后利用等微增率准则分配火电负荷。贵州电网自从2008年进入节能发电调度试点运行,一直到2009年正式运行以来,很好地验证了所提出的算法,结果显示该算法很好地解决了传统等微增率法在实际应用中所碰到的问题,同时也说明该方法是一种切实可行的负荷分配算法。  相似文献   
3.
李欣  程春田  曾筠 《控制与决策》2009,24(3):347-351

针对过程神经元网络由于模型参数较多BP算法不易收敛的问题,提出一种基于量子位Bloch坐标的量子遗传算法.将该算法融合于过程神经网络的训练,按权值参数的个数确定量子染色体上的基因数并完成种群编码,通过新的量子旋转门完成个体的更新.算法中的每条染色体携带3条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程.以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强.

  相似文献   
4.
中国水电经过20多年发展已经形成规模非常庞大的跨流域水电站群系统,运行管理面临极大挑战。在分析、借鉴经典的逐步优化、离散微分动态规划、逐次逼近方法降维思想的基础上,提出跨流域水电站群长期优化调度可变策略搜索方法。该方法以深度优先和广度优先的计算模式及一维或多维搜索算法为基础,构建不同规模和特点问题的求解策略,从而达到有效降维、提高解的质量和效率的目的。采用提出的模型和算法,对南方电网跨流域水电系统进行应用实例研究,结果表明:提出的方法可以快速求解跨流域系统长期优化调度问题,实现跨流域水电站群补偿调度,利于更好地配置水电系统资源,发挥跨流域水电站群综合效益。  相似文献   
5.
该文从桂林公示语的特点入手,分析了公示语汉英翻译中常见的问题,探讨了公示语的语言特点并提出公示语翻译应当遵循的原则。  相似文献   
6.
针对梯级水库群优化调度的大系统多维多阶段优化决策问题提出改进的蚁群算法.为提高算法搜索效率采用新的信息素更新策略--Ant-proportion,综合考虑全局和局部信息.以漫湾-大朝山梯级水电站优化调度为例,计算结果表明,改进算法与基本蚁群算法相比具有更好的优化结果和收敛速度,与逐步优化法相比可靠有效.  相似文献   
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