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遗传算法及其在PID参数优化中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
遗传算法是一种基于自然选择和遗传机理的随机搜索与全局优化的方法。近年来,遗传算法的研究日益成熟,并已成功应用于机器学习、过程控制、经济预测等诸多领域。首先探讨了遗传算法的基本原理及其特点,然后将其应用于PID控制器的参数优化中,仿真实验表明该方法是可行的。 相似文献
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介绍了基于模糊推理的智能控制系统,从不同方向介绍了模糊控制系统的优越性,分析了模糊控制系统研究、应用现状,说明了模糊控制已在生产实践中得到广泛的应用,同时对模糊控制系统的最新发展方向进行了展望。 相似文献
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复杂背景下的红外图像往往由于噪声较多、背景区域重叠、目标与背景对比度较差等因素,在对目标区域分割时会造成过分割或欠分割。针对此现象,提出了一种将全卷积神经网络和动态自适应区域生长法相结合的红外分割算法。首先利用全卷积神经网络对目标区域在像素级别进行特征提取,通过神经网络强大的自学习能力获得目标区域的粗分割结果;然后根据粗分割结果,对其取外接最小面积矩形框,并根据矩形框位置在原始图像上确定目标区域,并以此矩形区域进行动态自适应区域生长,形成第二次分割结果。最后融合全卷积网络(FCN)的粗分割结果和区域生长分割结果,实现目标区域的最终分割和提取。仿真实验表明,该方法能有效利用FCN对红外图像复杂背景的消除能力,而区域生长法对分割细节的敏感也同时弥补了FCN分割精度的不足,取得了较好的分割效果。 相似文献
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