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微硬盘伺服系统的双级控制一直是微硬盘控制技术研究的热点.在此将寻求双级控制器的问题转化为高维最优化问题,并基于变量分解和免疫网络优化思想,设计改进的并行免疫网络优化算法寻找有限步的最优控制量.算法设计中,引入并行合作进化、抗体分级进化、抗体群通讯的思想提高网络进化能力和执行效率.数值实验、比较表明,系统在所获最优控制量的作用下,磁头输出能快速跟踪参考信号、磁头定位精度高,噪声衰减能力强. 相似文献
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针对产品销售时序具有多维度、非线性的特征,通过设计一种扩展的径向基函数核函数,将其应用于支持向量机中,得到一种扩展的径向基函数核支持向量机;设计了一种改进的免疫优化算法对其参数进行寻优.将该方法应用于汽车销售预测实例中,并与反向传播神经网络、采用一般径向基函数核的支持向量机及多尺度支持向量机进行了比较.实验结果表明该方法可行有效,其预测精度优于其他三种方法. 相似文献
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针对产品销售时序包含噪声的数据特征, 提出一种基于自适应分段损失函数的支持向量机模型(AS??-SVM). AS??-SVM 为每个样本点赋一个单独的不敏感损失值, 以此降低模型对包含较大噪声的样本点的依赖性, 并从理论上证明了该方法可增强模型部分的泛化性能. 将AS??-SVM 与??-SVM 共同应用于处理一个数值算例和一个汽车销售预测实例中, 仿真实验结果表明, AS??-SVM 是有效可行的, 可获得比??-SVM 更精确的预测结果.
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