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1.
粗糙集理论及其应用综述   总被引:126,自引:2,他引:124  
粗糙集理论是一种较新的软计算方法,可以有效地分析和处理不完备信息,该理论近日益受到国际学术届的重视,已经在模式识别,机器学习,决策支持,过程控制,预测建模等许多科学与工程领域得到成功的应用,本文介绍了粗糙集理论的基本概念,对其在各领域的应用情况进行了综述。  相似文献
2.
粗糙集理论及其应用   总被引:66,自引:0,他引:66  
在很多实际系统中均不同程度地存在着不确定性因素,采集到的数据常常包含着噪声,不精确甚至不完整,粗糙集理论是继概率论,模糊集,证据理论之后的又一个处理不确定性的数学工具,作为一种较新的软计算方法,粗糙集近年来越来越受到重视,其有效性已在许多科学与工程领域的成功应用于得到证实,是当前国际上人工智能理论及其应用领域中的研究热点之一,本文介绍了粗糙集理论的基本概念,特点及有关应用。  相似文献
3.
模拟进化优化方法及其应用:遗传算法   总被引:36,自引:0,他引:36       下载免费PDF全文
在本世纪六十年代中期,美国、德国等国家的一些科学家开始研究用模仿生物和人类进化的方法求解复杂的优化问题的方法,这里我们统称之为模拟进化优化方法(optimi:ation method by simulatedevolution)。但这些方法在六十年代和七十年代并未受到普遍的重视,一是因为当时这些方法还不成熟,二是当时计算机发展水平低,容量小,计算速度慢,这些方法又需要较大的计算量,难以实际应用。但在这期间有一些科学家一直在进行不懈的努力.代表性人物之一为美国的著名科学家J.H.Holland,他和他的学生甲直在对他所提出的一种模拟进化优化方法—遗传算法(Genetic Algorithm,GA)进行理论研究并开拓其应用领域。八十年代初期,伴随着人工神经元网络理论和机器学习理论的发展以及计算机容量和计算速度的不断提高,遗传算法的研究也越来越受到重视而逐步成熟起来,并日益受到各学科研究人员的普遍重视。自八十年代中期开始,这种方法除了在人工智能领域。  相似文献
4.
电力系统机组最优组合的人工神经元网络方法   总被引:3,自引:0,他引:3  
5.
提出了一种基于规则和学习算法设计的电力系统智能PID控制器的设计方法。通过对固定参数电力系统PID控制器性能的研究,验证并获得了一些关于电力系统电压和稳定性控制协调与鲁棒性的结论。在此基础上,研制出一种智能PID控制器,它由基于规则的开关控制和基于学习控制的算法组成。在单机无穷大电力系统中应用的非线性仿真表明,这种智能PID控制器满足电力系统电压和稳定性协调控制的要求,且具有较强的鲁棒性。  相似文献
6.
本文提出了一种基于多个快速平行处理器--Transputer而实现的电力系统自适应稳定 控制器.文中介绍了这种自适应稳定器实现的硬件、软件系统及实验室动态模拟试验结果.  相似文献
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