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BP算法是应用广泛的一种多层前馈神经网络模型,针对算法求解精度低、搜索速度慢、易于陷入局部极值点等问题,根据混沌理论的全局优化思想,提出采用"多次载波"技术将混沌优化和前馈神经网络相结合,利用已找到的近似最优解来启发搜索全局最优解的方法训练神经网络,以布尔函数识别、曲线逼近、模式识别3个典型应用对算法进行验证。研究结果表明,算法具有较好的泛化能力和快速全局收敛的性能,特别是针对中小规模的网络,混沌优化算法在训练时间、全局收敛率等指标方面优于BP算法。 相似文献
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研究了混沌优化算法的原理、方法,提出了一个0/1背包问题的混沌优化算法,该算法将0/1背包这一组合优化问题转换为数值优化问题,即将问题的解空间映射到一个整数区间,将混沌变量产生的数据映射到整数,在该区间进行最优解的搜索,通过仿真试验,说明了该算法的有效性. 相似文献
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传统优化算法对于解决平面四杆机构函数综合等复杂非线性约束优化问题存在局部收敛等不足。分析了混沌的特性及在优化方面的应用,建立了混沌与传统Powell法结合的混合算法。计算实例表明,该方法全局收敛性好,搜索效率高,是解决工程设计中具有复杂非线性约束优化特性问题的理想方法。 相似文献
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对于解决平面四杆机构轨迹综合等复杂非线性约束优化问题,传统优化算法存在局部收敛等缺点。对混沌的特性及其优化应用进行了分析,建立了混沌结合传统Powell法的混合算法。设计实例表明,该方法全局收敛性好,搜索效率高,是解决工程设计中具有复杂非线性约束优化特性问题的理想方法。 相似文献
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传统优化算法对于解决平面四杆机构函数综合等复杂非线性约束优化问题存在局部收敛等不足。分析了混沌的特性及在优化方面的应用,建立了混沌与传统Powell法结合的混合算法。计算实例表明,该方法全局收敛性好,搜索效率高,是解决工程设计中具有复杂非线性约束优化特性问题的理想方法。 相似文献
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基于混沌算法的机电产品管线自动敷设研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对机电产品管线敷设的困难,提出了一种机电产品3维管线自动敷设算法.该算法以预处理和优化搜索为基本框架,通过引入混沌技术,在预处理阶段建立了混沌栅格预处理模型,可有效地提取可行解空间,缩小了搜索范围,提高了求解效率.通过利用分层的思想,提出了在优化搜索阶段高效搜索解空间中优化管线轨迹的分层混沌优化算法.通过算法复杂性分析,给出了自动敷设算法的时间复杂度,并通过实例验证了该算法的有效性和实用性. 相似文献
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为了解决起重机箱形主梁优化设计中的多变量、多约束问题,提出了一种新的基于混沌序列的粒子群优化算法。利用混沌变量的遍历性和随机性,通过Logistic映射生成初始粒子群位置。根据平均粒距描述种群的多样性,通过混沌扰动对早熟个体进行局部搜索,从而跳出局部极小点。起重机箱形主梁优化试验结果表明,新混沌粒子群算法具有收敛速度快,优化精度高的优点。 相似文献
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孟志刚 《机电产品开发与创新》2010,23(4):29-31
蚁群算法是一种新型的模拟进化算法,该算法采用分布式并行计算和正反馈机制,具有较强的鲁棒性,易于与其他方法结合,目前在很多优化领域中得到了广泛应用,但是进化速度慢,易陷入局部最优是其最主要的缺点。本文在基于网格划分策略的蚁群算法的基础上,结合混沌理论,提出了混沌蚁群算法。在算法初始化和信息素更新方面提出了改进,采用了MAX-MINAntSystem的思想对路径上可能的残留信息素进行了限制,通过实例验证,证明了该算法是有效性。 相似文献
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平面四杆机构近似导引综合的优化--混沌方法 总被引:16,自引:0,他引:16
将优化方法与混沌迭代算法相结合,以平面铰链四杆机构的近似导引综合为例,研究了平面连杆机构的近似导引综合问题的优化一混沌方法,得到了能近似实现给定运动条件的多个机构方案,使机构运动综合的多方案优选成为可能。 相似文献
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为了提高汽轮机转子故障诊断的准确率和识别效率,提出了一种基于混沌的生物地理学优化算法(biogeography-based optimization with chaos,简称CS-BBO)和支持向量机(support vector machine,简称SVM)相结合的故障诊断方法。首先,将混沌理论引入到生物地理学优化算法(biogeography-based optimization,简称BBO)中,得到CS-BBO算法;其次,通过CS-BBO算法优化SVM得到诊断模型的最优参数,增强SVM的学习能力和泛化能力;最后,通过ZT-3转子试验台模拟汽轮机转子故障,利用得到的4种状态下的试验数据验证优化模型的有效性。结果表明:CS-BBO算法优化SVM的模型可以准确、高效地对汽轮机转子进行故障诊断;与BBO算法优化SVM模型相比,该方法的故障诊断准确率和识别效率更高。 相似文献
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经典的模糊增强算法在应用于医学图像时,由于在采集或者传输图像时,外部的干扰较多,图像较大几率会不够清晰,该算法的的控制参数是由手动调整控制的,效率和增强效果较差,无法达到最优。由于粒子群算法存在调整参数少,全局寻优的能力,本文将混沌粒子群算法和模糊增强算法结合,运用混沌粒子群算法对模糊增强的增强参数进行优化,仿真实验证实,对于优化后的混沌粒子群算法,可以使模糊的医学图像的清晰率提高95%以上,同时可以突出某些特征,有效地改善了医学图像的视觉效果。 相似文献