RCGNN：一种基于实数编码的遗传神经网络预测方法

将遗传算法与神经网络相结合,提出一种实数编码、自适应选择、算术交叉、高斯变异、爬山操作的改进遗传BP神经网络RCGNN,利用遗传算法对神经网络权值和阈值进行优化。以时间序列预测的实例进行编程计算表明,用遗传算法进行网络训练,其收敛速度快,最终总误差最小,预测准确率高。对算法中参数进行的相应研究表明,增加爬山操作次数能很好地提高网络训练的速度,同时使误差下降快;爬山操作越多,收敛速度越快,最终误差越小,但计算运行时间也会增加。     

RFID标签防碰撞研究

分别简要介绍了几种ALOHA算法与树形算法,并对ALOHA算法与树形算法作了简要的比较。同时详细介绍了具有一定自学习能力的"在时隙内利用贝叶斯更新的帧ALOHA"算法与"自适应二进制分裂(ABS)"算法。     

基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法

针对传统的否定选择算法中生成大量无效抗体,并且抗体之间缺乏多样性的问题,设计了基于决策树及遗传算法的人工免疫入侵检测算法。将决策树和遗传算法引入传统的否定选择算法中,利用决策树计算抗原和抗体之间的亲和力,提出了新fitness的计算公式,并利用抗体浓度衡量抗体集的多样性,将低浓度抗体代替高浓度抗体,实现了抗体的多样性,确保了当抗体集的数量一定时尽可能覆盖最大的非自体集空间,以提高抗体集的性能。     

基于BP网络的中文文本分类技术

本文在对文本分类的问题,关键技术及系统结构进行介绍的基础上,详细阐述了一种利用带动力项的BP神经网络作为分类器的中文文本自动分类方法.该法采用归一化TFIDF算法对特征向量进行权值计算,并使用期望交叉熵统计方法对特征向量集进行精简.此外,我们在TanCorp12数据集上测试了特征项数目和训练次数对于分类器的宏平均和微平均性能的影响.     

基于蚁群算法的现代藏文字符轮廓提取技术研究

由于对字符提取骨架往往会失去受污损部位的重要信息,因此本文提出了一种基于蚁群算法的现代藏文字符轮廓提取算法,旨在用字符的轮廓线代替骨架线来表征字符。本算法用于印刷体藏文轮廓提取,取得了良好的效果,避免了传统细化算法造成的畸变,提高了轮廓提取的抗干扰能力,并且减小了计算量,加快了特征提取的速度。     

Part Orientation Optimization in Three Dimensional Printing

Part orientation is one of the important factors in manufacturing with three dimensional printing (3DP) of rapid prototyping system. The minimum building time, being achieved by the part’s minimum building height and minimum width in 3DP’s y direction, is set as the objective of optimizing the part orientation. Genetic algorithm is adopted to find the minimum building height of parts and then ergodic searching is used to get the minimum width of part in y direction. A corresponding program for optimizing pa...     

基于模糊负反馈算法的可演化安全策略研究

在分析现有访问控制策略研究的基础上,基于模糊负反馈算法,创建一个安全策略可演化的访问控制系统。通过对角色、权限以及安全策略的模糊化处理及分析。给出安全策略的描述方法,定义安全偏序关系。并在此基础上给出安全策略调整的方法,探讨算法调整时机。对用户的访问权限进行判断。在此基础上引入控制论的负反馈原理,对安全策略进行求精、演化,并通过实验初步验证算法的效果。     

基于PLC的模糊神经网络算法的工程应用

模糊神经网络控制器是由模糊控制和神经网络相结合构成,它不依赖被控对象的数学模型,并能自动产生模糊控制规则。将模糊神经网络控制器应用于锅炉燃烧器控制器的设计中。结果表明,使用这种控制器可以取得良好的控制效果。     

基于搜索的面向路径字符串测试数据自动生成方法

针对字符串测试数据自动生成,讨论了字符串间的距离,将不满足路径条件的字符串谓词表示成一个实值目标函数;利用快速下降搜索算法实施目标函数极小化,实现了基于搜索的面向路径字符串测试数据自动生成方法;探讨了其测试数据生成效率与初始输入、路径处理顺序之间的关系,并与遗传算法等几种算法进行了比较．实验结果表明：该方法是一种更经济有效的测试数据生成方法．     

一种新的属性约简算法

属性约简是粗糙集理论中的一个核心问题,为了有效获取属性最小相对约简,提出了一种新的基于相对差异比较表的属性约简算法。该算法给出了一种将信息表转化为相对差异比较表的方法,且该方法对于不相容决策表也是可行的,进而就将求解最小属性约简问题转化为求解一个0-1整数规划问题,并分别采用一般求解规划问题的方法和遗传算法两种方法来求解这个0-1整数规划问题。实验结果证明该算法结合遗传算法能够更加快速有效地进行属性约简。