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为了解决简单遗传算法过早收敛的问题,并进一步改善简单遗传算法的寻优质量,在分析递阶遗传算法和小生境遗传算法的基础上,提出了离散分段遗传算法.该方法在微观上,采用了递阶遗传算法的递阶编码方式和小生境的选择思想.宏观上,通过分层多级寻优操作来适当加快遗传算法的寻优速度.该算法非常适合解决多峰值优化问题,同时也能够有效地修复早熟现象的影响,加快收敛速度.实验表明该方法在性能方面明显优于简单遗传算法. 相似文献
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针对转炉控制中对吹炼终点温度的控制问题,提出了基于混合递阶遗传RBF神经网络(HGA-RBF)的转炉炼钢终点温度预报模型。研究了RBF网络的特点,用递阶遗传算法克服了网络的结构和参数选择的随机性问题;并结合最小二乘法,提高了收敛速度。仿真结果表明,此算法在一定程度上提高了RBF网络的优化收敛速度和训练测试精度。某钢铁公司提供的实际冶炼数据试验。也证明了该模型预报精度较高,对提高生产的质量有重要意义。 相似文献
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本文提出了一种用于设计径向基函数(RBF)网络的递阶免疫算法,并将采用这种递阶免疫算法设计的RBF网络用于DS-CDMA系统的多用户检测.该方法利用递阶免疫算法确定RBF网络隐层(非线性层)的结构和参数,采用最小二乘算法计算RBF网络的输出层权值.递阶免疫算法针对RBF网络的特点引入免疫算子,能够有效提高群体的适应度,加快算法的收敛速度.仿真结果表明,基于这种RBF网络的多用户检测器具有较强的抑制多址干扰和克服远近效应的能力. 相似文献
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基于自适应递阶遗传算法的神经网络优化策略 总被引:5,自引:3,他引:5
基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解。与基本的遗传算法相比,这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定,而且能在学习过程中确定网络的拓扑结构,具有较高的学习效率,而在遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率能有效加快遗传速度和避免早熟现象的出现。 相似文献
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针对多智能体系统的一致性协作,研究了以提高群体一致性收敛速度为目标的多层递阶拓扑结构设计问题.首先讨论了满足物理拓扑约束并具有更优性能的递阶拓扑结构存在的可能性.在此基础上,根据一致性问题的收敛时间性能指标,将递阶结构设计转化为一个与多层递阶系统中所有子图拉普拉斯矩阵特征值相关的优化问题.通过将连通图转换为若干点导出子图和它们之间的关联图,提出一个该优化问题的双层拓扑结构设计算法,并基于该算法发展了满足物理拓扑结构约束的多层递阶结构设计算法.仿真算例表明由此设计的递阶协作过程可有效加快多智能体群体一致性的收敛速度. 相似文献
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Due to the deficiencies of the training algorithms for available wavelet neural network used for structural health monitoring, a new hybrid hierarchy genetic algorithm was introduced by combining hierarchy genetic algorithm and least-square method to improve the learning procedure of wavelet neural network. The hybrid algorithm was able to determine the structure and parameters of the wavelet neural network simultaneously. In this algorithm, adaptive crossover and mutation probability were used to accelerate the genetic speed and avoid the occurrence of prematurity. The modal frequencies of a glass/epoxy laminates beam with varying assumed delamination sizes and locations were computed using finite element method and fed into the wavelet neural network to predict the delamination location and its extent. The simulation demonstrates that the wavelet neural network based on hybrid hierarchy genetic algorithm is robust, promising and converges very fast. 相似文献
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A Hierarchical Evolutionary Algorithm for Constructing and Training Wavelet Networks 总被引:2,自引:0,他引:2
The wavelet network has been introduced as a special feed-forward neural network supported by the wavelet theory, and has
become a popular tool in the approximation and forecast fields. In this paper, an evolutionary algorithm is proposed for constructing
and training the wavelet network for approximation and forecast. This evolutionary algorithm utilises the hierarchical chromosome
to encode the structure and parameters of the wavelet network, and combines a genetic algorithm and evolutionary programming
to construct and train the network simultaneously through evolution. The numerical examples are presented to show the efficiency
and potential of the proposed algorithm with respect to function approximation, sunspot time series forecast and condition
forecast for a hydroturbine machine, respectively. The study also indicates that the proposed method has the potential to
solve a wide range of neural network construction and training problems in a systematic and robust way. 相似文献
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在混沌理论和相空间重构技术的基础上,提出了一种基于小生境自适应差分进化小波神经网络(NADE-WNN)的混沌背景下弱信号检测方法。该方法采用小生境自适应差分进化算法同时优化小波神经网络的结构和参数,简化网络结构,提高网络的学习精度和收敛速度。实验结果表明,与传统的RBF神经网络和小波神经网络预测混沌时间序列的性能相比,该算法优化的小波神经网络具有更高的预测精度和收敛速度,能够较好地检测出混沌背景下的弱信号。 相似文献
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针对封闭式气体绝缘开关装置由于生产、运输安装和运行环境等因素,引发的局部放电现象而造成的绝缘故障问题,提出了一种基于改进鲸鱼算法与小波神经网络结合的封闭式气体绝缘开关装置局部放电诊断方法。该方法利用灰度图谱与矩特征实现对局部放电信号的特征提取,基于矩特征值构建小波神经网络的输入样本集;然后使用改进鲸鱼算法对小波神经网络参数进行寻优,以解决神经网络存在的参数敏感问题;最后将优化好且训练完成的小波神经网络应用于绝缘开关装置局部放电诊断中。改进鲸鱼算法引入非线性收敛因子与自适应思想提升了算法的性能,对小波神经网络的超参数有较好的寻优效果。仿真结果表明,相比于通用参数配置的小波神经网络,改进诊断方法诊断精度提升了9.45%。 相似文献
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小波神经网络是一种引入小波分析理论的前馈型神经网络,其与遗传算法的结合可以得到一种拥有良好全局优化搜索和良好局部时频特性的学习训练途径。本文提出了一种基于改进遗传算法的小波神经网络控制器,此方法可以克服基本遗传算法收敛速度慢,容易陷入"早熟"收敛,计算稳定性不好等一系列问题,进一步提高了小波神经网络控制器的性能。最后通过二级倒立摆仿真和实物控制,证明了控制器的有效性。 相似文献
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初耀军 《数字社区&智能家居》2009,(21)
该文利用单层有限神经元的遗传算法和小波神经网络相结合,以小波网络的速度得到提高;同时注意到K-L的降维、压缩等先进性,遗传算法的鲁棒性,进而将遗传算法、小波神经网络、图像特征提取三者有机结合,促使实时系统能够更快速提取图像特征,同时对图像进行小波压缩和K-L压缩,使压缩率更高。 相似文献
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基于自适应进化神经网络算法的入侵检测 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前多数入侵检测系统的低检测率问题,提出一种自适应进化神经网络算法AENNA。基于遗传算法和BP神经网络算法,利用模拟退火算法的概率突跳和局部搜索强的特性对遗传算法进行改进,采用双种群策略的遗传进化规则实现BP神经网络权值和结构的双重优化;通过对遗传算法的交叉算子与变异算子的改进,设计一种自适应的神经网络训练方法。实验结果表明,基于AENNA的入侵检测方法能够有效提高系统的检测率并降低误报率。 相似文献