基于神经网络建模和遗传算法的重油脱盐系统优化研究

概述了重油脱盐系统的BP神经网络建模以及基于遗传算法的系统优化过程，将遗传算法与惩罚函数法相结合应用于约束优化的问题，改善了遗传算法的局限性。同时为了将不等式约束优化问题转化为单目标优化问题，对惩罚函数法进行了改进。结果表明：此方法可以有效解决静电脱盐问题。     

遗传算法在离散控制系统优化中的应用

利用遗传算法实现对离散控制系统的优化,并给出了离散二阶线性系统的最优控制实例。     

基于神经网络和遗传算法的优化设计方法

随着生产规模的复杂化，多维化和非线形等复杂特性，对高效的优化技术的要求也越迫切，利用并行遗传算法和Hopfield网络的优点，提出了采用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取，利用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间，以取得整体的优化效率。     

基于神经网络和遗传算法的中药滴丸制剂过程建模与优化

该文以提高中药滴丸制剂过程的成品率为目标,建立了以工艺参数为输入、成品率为输出的制剂过程神经网络模型,并利用遗传算法对模型输入参数空间进行寻优,确定成品率最高时所对应的工艺参数标称值,经生产检验证明利用优化后工艺参数进行生产能使制剂过程的成品率平均提高2.6个百分点。     

改进的遗传算法在神经网络结构优化中的应用

为了解决人工神经网络隐层节点数目难以确定的问题,针对三层BP神经网络提出了一种最大上限隐层节点数模型,并用改进的遗传算法对其优化。最后,将优化的神经网络对语音特征信号进行分类。仿真结果表明优化后的神经网络具有很好的泛化能力,验证了该方法的有效性。     

遗传算法在神经网络优化中的应用

把遗传算法和神经网络结合起来，形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络。介绍了遗传算法的基本原理。讨论了用遗传算法优化网络结构和基于遗传算法的神经网络权值优化问题。并通过实验仿真将该算法与BP算法进行比较，从而验证了该算法的可行性与有效性。     

并行多目标遗传算法在控制系统优化中的应用

为了提高复杂控制系统设计问题中的效率,提出了一种基于主从模型的并行多目标遗传算法的优化器模型。主进程进行各类遗传操作和最优排序操作,所有进程都进行目标函数值和约束函数值的运算操作,并采用动态负载平衡策略。将该优化器应用在飞行器控制系统设计中,显示出了该算法的优良效果。     

并行多目标遗传算法在控制系统优化中的应用

为了提高复杂控制系统设计问题中的效率,提出了一种基于主从模型的并行多目标遗传算法的优化器模型.主进程进行各类遗传操作和最优排序操作,所有进程都进行目标函数值和约束函数值的运算操作,并采用动态负载平衡策略.将该优化器应用在飞行器控制系统设计中,显示出了该算法的优良效果.     

遗传算法优化前向神经网络结构和权重矢量

提出了新的遗传算法优化设计前向神经网络的结构和权重矢量。这种新方法的创新在于：二值码串和实值码串的混合编码方法即保留了传统遗传法的优点,又具有遗传编程和跗策略的优点。     

基于遗传算法的模糊神经网络股市建模与预测

提出一种基于模糊神经网络的股票市场建模与预测方法，并采用遗传算法训练网络权值及模糊子集的划分，对于上证指数及个股的建模与预测结果表明，该方法具有很强的学习与泛化能力，在处理诸如股票市场上这种具有一定程度不确定性的非互性的建模与预测方面有很发的价值。     

基于GA-NN的复杂工艺生产过程多目标优化研究

在复杂非线性多目标优化问题求解中,非线性模型结构很难事先给定,需要检验的参数也非常繁多,应用传统的建模方法和优化模型已难以解决更为复杂的现实问题。人工神经网络技术为解决复杂非线性系统建模问题提供了一条新的途径。将神经网络响应面作为目标函数或者约束条件,加上其他常规约束条件进行系统模型的建立,再应用遗传算法进行优化,从而实现设计分析与设计优化的分离。以某化工企业的生产过程优化问题为例,利用BP神经网络建立了工艺参数与性能目标之间的模型,然后利用遗传算法搜索最优工艺参数,获取了用于指导生产的样本点数据。研究结果表明,该方法能够获得高精度的多目标优化模型,从而使优化效率大为提高。     

基于改进遗传算法的神经网络优化方法

为了克服神经网络反向传播算法收敛速度慢,易陷入局部极小值,初始权值和阈值的选择缺乏依据,具有很大随机性等缺陷,采用基于自适应遗传算法的神经网络优化方法,方法结合了两者的优点,但是仍存在种群早期进化速度慢的缺点,于是提出了一种改进的自适应遗传算法,将其应用于神经网络的权值和阈值的优化设计中,并将此模型用于对某城市污水厂难测参数SVI的预测.仿真结果表明,算法不仅可克服BP算法的缺陷,而且与BP和GA-BP网络模型比较,大大提高了收敛速度与收敛精度,获得了良好的测量效果.     

基于遗传算法与BP神经网络的故障诊断模型

为了克服单独应用BP算法时存在的缺陷,利用遗传算法(GA)对其进行了改进,建立了基于遗传算法与BP神经网络相结合的诊断模型,此外在二进制编码方法的基础上,讨论了十进制的编码方法与实现以及网络模型参数取值与学习次数间的相互影响等关键问题。     

基于改进型遗传算法的前馈神经网络优化设计

阐明了遗传算法和神经网络结合的可行性，提出了一种改进的面向神经网络权值学习的遗传算法。通过对XOR问题的实验，显示出其快速学习网络权值的能力，且能摆脱局部极值的困扰和初始权值的限制，从各方面都表现出优于标准遗传算法和BP算法的性能。     

基于实数编码遗传算法的混合神经网络算法

该文比较了神经网络与遗传算法的特点,提出了一种融合遗传算法和BP算法的神经网络算法设计。该方法采用了基于实数编码的改进遗传算法来替代随机设定神经网络的初始权阈值,然后由改进的LMBP算法在已由遗传算法确定了的搜索空间中对网络进行精确训练。仿真结果表明神经网络的逼近能力和泛化能力得到了综合提高,能够有效抑制遗传算法初期收敛的发生,确保了快速达到全局收敛,克服了传统BP算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷。     

基于神经网络和遗传算法的高炉喷煤操作参数优化

本文对实际喷煤过程进行了深入研究与分析，建立了以减少氮气消耗量为目标同时满足煤粉喷吹率要求的喷煤控制系统优化模型，并将神经网络与遗传算法有效的结合起来求解此优化模型。现场应用表明，通过优化操作，系统降耗效果显著。     

人工神经网络结合遗传算法在建模和优化中的应用

用MATLAB构造了人工神经网络和遗传算法程序。人工神经网络用来建立数据样本间的函数关系，而遗传算法用来求解由该函数作为目标函数的优化问题。最后用一个实例对所编程序进行了测试，结果是令人满意的。     

一种基于遗传算法的RBF神经网络优化方法

提出了一种新的RBF神经网络的训练方法，采用遗传算法对RBF神经网络的隐层中心值和宽度进行了优化，用递推最小二乘法训练隐层和输出层之间的权值。在对非线性函数进行逼近的仿真中，验证了该算法的有效性。     

基于遗传算法的神经网络控制器的设计及应用

本文提出了一种改进的遗传算法进行神经网络的训练，它结合神经网络、遗传算法两种方法的优点，并用仿真实验表明该方法的有效性。用改进算法设计的神经网络控制器，来实现循环型制气过程优化控制，取得了令人满意的结果，验证了该方法具有良好的鲁棒性和控制精度。     

一种基于改进遗传算法的新型小波神经网研究

提出了一种基于改进遗传算法（Improved Genetic Algorithm , IGA）的新型BP小波神经网络，并通过异或问题和非线性辨识问题进行仿真实验。实验结果表明，基于改进遗传算法的BP小波网络不仅具有小波分析良好的局部特性以及神经网络的学习、分类能力，而且具有遗传算法全局快速寻优的特点，与简单遗传算法相比，在收敛快速性和稳定性方面都有了明显的改善。