基于GEP的支持向量机参数优化

支持向量机(SVM)具有优良的学习能力和推广能力,然而其性能依赖于参数的选取.本文对影响模型分类能力的相关参数(C、σ2)进行了研究,提出了一种基于基因表达式编程(Gene Expression Programming,GEP)的支持向量机参数选择算法,即根据参数在分类器中的作用,利用GEP优化参数的两种编码方案分别对C与σ2进行编码,期望改进支持向量机的分类精度和泛化能力.最后实验表明了本文算法的有效性.     

基于微粒群算法的PID控制器优化研究

微粒群算法是近年来提出的一种新型群体智能优化算法,它具有结构简单,收敛速度快,所需参数少等优点.为改善传统PID参数整定问题,提出了基于微粒群算法整定PID控制器参数的优化设计方法.通过对双容水箱建模并与传统整定方法进行仿真比较.仿真结果表明,采用微粒群算法来优化PID参数,可以获得综合性能良好的PID控制器参数.对控制器的设计具有一定的指导意义.     

基于一种人工免疫算法的PID参数优化

PID控制器存在着跟踪设定值与抑制扰动之间、鲁棒性与控制性之间未能很好解决的矛盾，对此．采用抗原和抗体混合编码方法计算抗体浓度，用免疫遗传算法思想对PID参数进行优化，提出一种基于混合编码的PID参数优化算法。仿真结果表明，这种优化算法加快了收敛到最优参数的速度，有效提高了系统的全局稳定性，增强了PID控制器的鲁棒性。     

基于遗传算法优化的神经网络PID控制器

对于参数可变的时变系统和非线性复杂系统,常规PID控制器不能获得理想的控制效果,针对复杂非线性对象的神经网络PID控制不失为1种有效的控制策略．根据神经网络初始权值的选取影响控制器性能的特点,提出了基于遗传算法优化参数的神经网络PID控制器,实现了基于实数编码的GA参数优化．仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于改进型蚁狮算法的PID控制器参数优化

由于被控对象往往具有高阶非线性等特点,传统PID( Proportion Integration Differentiation) 控制器参数整定方法容易使控制器出现超调、震荡、性能变差等缺陷。为此,提出运用将蚂蚁和蚁狮的移动步长进行改进的蚁狮算法对参数进行优化,通过其互动关系,选择最佳蚁狮位置确定控制器参数,并与改进前蚁狮算法及其他优化算法进行了对比。仿真结果表明,基于改进型蚁狮算法的PID 控制器具有较好的性能指标,相比于改进前蚁狮算法、遗传算法和粒子群算法,该算法具有较高的系统控制精度,以及较短的响应时间等优点,且算法实现更加简单,证明了该方法对于优化PID 参数具有优越性和有效性,为PID 控制器的参数优化提供了参考。     

基于免疫克隆原理的PID控制器优化

针对PID控制器的参数整定和优化问题,本文提出一种基于免疫克隆算法的优化PID控制器参数的方法.该算法与人体免疫系统机制相似,通过克隆、选择和高频变异,以获得最优的目标函数值,进而获得最优的PID控制器.仿真实验结果表明该方法明显优于遗传算法和粒子群算法,同时证明了利用免疫克隆算法进行PID调节的有效性.     

基于免疫粒子群算法的网络拥塞控制策略

为避免Internet路由器主动队列管理中PID参数整定试凑法的盲目性,提出免疫杂交粒子群算法用于PID控制器参数优化,构造一种基于免疫杂交粒子群的智能主动队列PID算法.仿真结果表明,基于免疫杂交粒子群的PID主动队列管理算法能够适应动态变化的网络环境,具有较好的网络控制性能.     

基于改进引力搜索算法的励磁控制PID参数优化

在引力搜索算法（GSA）基础上,结合PSO算法中粒子的运动特点,提出了改进引力搜索算法（IGSA）,并将其应用到励磁控制系统PID参数优化．IGSA嵌入了引力搜索和粒子群搜索,使其在保留引力搜索特点的前提下增加了信息共享及记忆能力,进一步提高了搜索能力．定义了同时考虑ITAE指标和超调量指标的加权目标函数,提出了基于混沌引力搜索的参数优化策略．将IGSA与传统群体优化算法进行了充分对比试验,验证了提出的励磁控制系统PID参数优化方法的有效性．     

基于GEP的层次有序BP神经网络优化

BP神经网络(BP-NN)因其自适应性、容错性和较强的泛化能力而得到广泛的研究及应用,但在实际应用中,却常常出现收敛速度慢、易陷入局部最优等问题.该文的新算法利用基因表达式编程(GEP)具有的良好全局搜索能力,对神经网络结构、权值及阈值进行优化;结合反向传播算法(BP)的局部搜索能力,有效提高了神经网络的性能;针对传统GEP设计神经网络会使网络结构失去层次性的问题,提出基于增加结构域染色体编码方法的GEP层次有序BP神经网络优化算法(GEPO-NN),保证网络结构层次有序符合人脑分层处理模型:最后,通过仿真实验对比GEP和遗传算法(GA)对BP神经网络的优化性能.结果表明,GEPO-NN有明显的性能提高.     

自适应粒子群算法的整定模糊PID控制器的参数优化

提出了一种基于自适应粒子群算法(APSO)优化模糊PID控制器隶属函数的方法以及基于模糊控制规则的权值来消减规则数目的参数优化方法.仿真实验表明,该方法相比传统方法能得到具有更快响应速度和更小的超调量的模糊PID控制器.     

具有短时延和丢包的网络控制系统鲁棒H∞控制

研究了一类具有网络诱导时延和数据包丢失的不确定网络控制系统的鲁棒H∞控制问题.通过增广系统状态,将反馈通道和前向通道均存在短时延和丢包的网络控制系统建模为包含4个子系统的切换系统,基于增广系统模型提出新形式的静态输出反馈控制律.结合时窗丢包率概念与平均驻留时间方法,得到保证闭环网络控制系统鲁棒渐近稳定且满足鲁棒加权H∞性能指标的充分条件.基于线性矩阵不等式处理技巧与锥补线性化算法,给出双通道丢包依赖的变增益输出反馈鲁棒H∞控制器设计步骤.设计实例验证了所提控制方法的有效性.     

磁场和带电杂质对2电子量子点的综合效应

 研究了在磁场B中受带电杂质影响的2维2电子量子点的特性。带电杂质被固定在z轴上且与量子点所在的平面的距离为d。 用直接对角化方法获得了2电子量子点的低态能谱,计算了其基态角动量L0和自旋S0随B、d的演化, 归纳结果于(L0,S0)相图中。 (L0,S0)图表明：基态L0和S0跃迁以特殊的方式匹配。     

面向可靠性冗余优化的自适应差分进化算法

针对可靠性冗余优化问题中解的精度低及算法早熟收敛的问题,提出一种自适应的差分进化算法.该算法在原始差分进化算法的基础上修改了变异算子和交叉算子;在进化过程中,缩放因子F和交叉概率CR分别由三角函数实现自适应调节,以提高可行解的多样性及算法的收敛速度.解决了可靠性冗余优化问题解的精度低及早熟收敛问题.实验结果表明,该算法在解决可靠性冗余优化问题上不仅提高了解的精度,且具有更好的稳定性及更快的收敛速度.     

(a,b,Ck) 临界图

设G是一个图且a,b是非负整数,a≤b。给出了图G是(a,b,Ck) 临界图的一个充分必要条件,讨论了该条件的一些应用,研究了(a,b,Ck) 临界图与联结数的关系。     

C~n中Stieltjes积分族与几个全纯函数空间的关系

在Cn中讨论了Cauchy-Stieltjes积分族Jp和Bloch型空间、Besov空间、Bergman空间的包含关系,得到如下结果:(1)当0≤qp+1时,Jp βq;(3)当q>p≥0时,Jp Δq;(4)当p>0时,Δp Jp;(5)当0相似文献   

单形径向P-次平均体的度量极值性质

在Rn中, 设K是凸体,M 为单形,对给定的凸体径向平均体的体积,若p≥n,则V(K)≥V(M); 若－1相似文献   

惯性/北斗组合导航系统的鲁棒H∞滤波

为提高惯性/北斗组合导航系统的精度, 将鲁棒H∞滤波算法应用于惯性/北斗组合导航系统中, 该算法可克服模型的不确定性对滤波精度的影响, 并将滤波器的设计问题转化为线性矩阵不等式约束的凸优化问题。仿真试验最终表明, 鲁棒H∞滤波算法应用于组合导航系统是有效的。     

均匀经验过程几乎处处中心极限定理的一个注记

设{ξ1,ξ2,…,ξn}为来自［0,1］上服从
均匀分布的独立同分布样本, 产生的经验过程为Fn(t)=n-1/2∑〖DD(〗n〖〗i=1
〖DD)〗(I{ξi≤t}-t), 0≤t≤1; ‖·‖表示一致模, 即‖Fn‖=sup〖D
D(〗〖〗0≤t≤1〖DD)〗〖JB(|〗Fn(t)〖JB)|〗; U为D［0,1］上的Brown桥, ‖U‖
=sup〖DD(〗〖〗0≤t≤1〖DD)〗〖JB(|〗U(t)〖JB)|〗. 利用概率强收敛工具,
得到了关于‖Fn‖及sup〖DD(〗〖〗0≤t≤1〖DD)〗Fn(t)的形如l
im〖DD(〗〖〗n→∞〖DD)〗〖SX(〗1〖〗log
n〖SX)〗∑〖DD(〗n〖〗k=1〖DD)〗〖SX(〗1〖〗k〖SX)〗I{‖Fk‖≤x}=P{‖U‖≤x}=1
+2∑〖DD(〗∞〖〗k=1〖DD)〗(-1)ke-2k2x2 a.s.
的几乎处处中心极限定理.     

丢包信息部分已知的变采样周期网络控制系统的H∞控制

研究了基于时变采样周期网络控制系统的H∞控制问题.考虑数据丢包个数有界且符合一个有限状态的Markov链,设计状态反馈控制器,将具有网络时延和丢包的NCSs建模为Markov跳变系统.针对数据丢包的信息难以精确获得的情况,即转移概率部分已知时,基于李雅普诺夫方法,给出系统随机稳定且具有H∞范数界γhkj的充分条件.基于LMIs技术,获得控制器设计方案.数值实例表明该方法是有效的并具有较好的H∞性能.     

Jordan代数上的三元映射

设A和B是Jordan代数, 如果双射:A→B满足任给a,b,c∈A都有(｛abc｝)=｛(a)(b)(c)｝, 则称为Jordan三元映射。如果A含有一个非平凡幂等p,且A对于p的Peirce分解A=A1A12A0满足(1)设ai∈Ai(i=1,0),如果任给t12∈A12都有ait12=0,则ai=0,则从A到B上的Jordan三元映射是可加的。