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解决多目标优化问题的差分进化算法研究进展 总被引:1,自引:0,他引:1
差分进化(differential evolution,DE)是一种简单但功能强大的进化优化算法.由于其优秀的性能,其诞生之日起就吸引了各国研究人员的关注.作为一种基于群体的全局性启发式搜索算法,差分进化算法在科学和工程中有许多成功的应用.本文对解决多目标优化问题的差分进化算法研究进行了综述,对差分进化的基本概念进行了详细的描述,给出了几种解决多目标优化问题的差分进化算法变体,并且给出了差分进化算法解决多目标优化问题的理论分析,最后,给出了差分进化算法解决多目标优化问题的工程应用,并指出了未来具有挑战性的研究领域. 相似文献
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针对一类单输入单输出不确定非线性控制系统提出了一种自适应鲁棒控制算法. 由于最小均方支持向量回归机(LS-SVRM)的最终解可以化为一个具有线性约束的二次规划问题, 不存在局部极小, 所以该算法在不要求假设系统的状态向量是可测的条件下通过设计基于LS-SVRM的观测器来估计系统的状态向量; 同时在算法中假设LS-SVRM的最优逼近参数向量和标称参数向量之差的范数和逼近误差的界限是未知的, 因此可通过对未知界限估计的调节来提高系统的鲁棒性. 考虑到LS-SVRM本身参数对LS-SVRM性能的影响, 本文应用一种新的免疫优化算法对LS-SVRM的参数进行优化, 从而提高LS-SVRM的逼近能力. 理论研究和仿真例子证实了所提方法的可行性和有效性. 相似文献
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针对非线性系统的控制问题,提出了一种基于LS-SVM的预测控制技术。该方法将LS-SVM和非线性预测控制思想有机结合,利用混沌映射的特性,通过引入混沌优化技术对LS-SVM参数进行优化,同时又将其作为滚动优化策略,避免了非线性预测控制中复杂的梯度计算和矩阵求逆问题,仿真研究说明了该非线性预测控制器的有效性及实时性。 相似文献
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布匹瑕疵检测是纺织工业中产品质量评估的关键环节,实现快速、准确、高效的布匹瑕疵检测对于提升纺织工业的产能具有重要意义.在实际布匹生产过程中,布匹瑕疵在形状、大小及数量分布上存在不平衡问题,且纹理布匹复杂的纹理信息会掩盖瑕疵的特征,加大布匹瑕疵检测难度.本文提出基于深度卷积神经网络的分类不平衡纹理布匹瑕疵检测方法(Detecting defects in imbalanced texture fabric based on deep convolutional neural network, ITF-DCNN),首先建立一种基于通道叠加的ResNet50卷积神经网络模型(ResNet50+)对布匹瑕疵特征进行优化提取;其次提出一种冗余特征过滤的特征金字塔网络(Filter-feature pyramid network, F-FPN)对特征图中的背景特征进行过滤,增强其中瑕疵特征的语义信息;最后构造针对瑕疵数量进行加权的MFL (Multi focal loss)损失函数,减轻数据集不平衡对模型的影响,降低模型对于少数类瑕疵的不敏感性.通过实验对比,提出的方法能有效提升布匹瑕疵检测的准确... 相似文献