基于双链量子遗传算法的过程神经元网络训练

基于函数正交基展开的过程神经元网络训练,由于参数较多BP算法不易收敛。针对这一问题,本文提出了一种基于双链量子遗传算法的解决方案。首先按权值参数的个数确定染色体上的基因数,完成种群编码,然后通过染色体评估获得当前最优染色体,以该染色体为目标,用量子旋转门完成种群中个体的更新,用量子非门实现个体变异增加种群多样性。在该方法中,每条染色体携带两条基因链,因此可扩展对解空间的遍历性,加速优化进程。以两组二维三角函数的模式分类问题为例,仿真结果表明该方法不仅收敛速度快,而且寻优能力强。     

基于自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模

神经网络具有很强的自组织、自适应和自学习的能力,具有大规模并行运算的能力;但权值和阈值的初始化是随机的,容易陷入局部极小,收敛速度慢;遗传算法具有良好的全局搜索性能,减少了限于局部最优解的风险,鲁棒性强,适用于并行处理,搜索不依赖于梯度信息,但不适合候选解的精调,标准遗传算法交叉率和变异率固定等缺陷;应用自适应竞争遗传神经网络醋酸乙烯聚合率软测量建模,采用保优竞争策略,使两者达到优势互补,取长补短的作用;仿真显示在有限代即可得到较优的结果,网络预测时间短,精度高,符合醋酸乙烯聚合率测量工程要求.     

基于电容电阻复合层析法测量糖膏结晶浓度

针对目前常规单测量点检测法在糖厂煮糖罐糖膏结晶浓度测量中精度低的不足,提出了基于电容电阻复合层析法对糖膏结晶浓度进行测量;首先采用主成分分析法消除传感器阵列测量数据集的冗余度,然后利用RBF神经网络法解决传感器检测场存在的非线性问题,同时预测出煮糖罐内糖膏结晶浓度,其中RBF神经网络法的参数学习采用遗传优化算法;对该过程进行理论分析和仿真测试,实验结果表明在低成本条件下,测量糖膏结晶浓度精度高,有很好的工业应用前景.     

基于BP网络的飞轮电池电力转换控制研究

飞轮电池储能用集成电机时变非线性特点使得传统PID控制难以得到理想的控制性能,为此基于BP神经网络研究了一种新颖的飞轮电池电力转换器。该控制器结合BP神经网络自学习能力和PID控制的全局渐近稳定性能,通过神经网络在线优化调节PID参数,以实现对飞轮电池的高性能控制。其中,采用变学习速率的神经网络学习算法,学习速率随收敛过程误差的大小而自适应地进行调整,同时使用遗传算法(GA)优化得到PID参数的初始值,这可加快神经网络学习训练的收敛速度并避免陷入局部最小,进一步提高控制性能;另外,PWM采用SVPWM技术以增强能量转换效率和减小转矩脉动。数字仿真表明,基于所提出的BP-PID控制的电力转换矢量控制系统能够使飞轮电池在充放电两端都具有较快动态响应,较小超调,较高稳态精度以及较强的鲁棒性,控制效果明显比传统PID好。     

TSMC控制系统中ADRC参数的自适应优化

为了提高双级矩阵变换器(TSMC)在电网电压突变和负载扰动时的抗干扰能力,将自抗扰控制技术应用于TSMC的闭环控制,针对自抗扰控制器(ADRC)参数多,整定困难的特点,在ADRC的参数整定过程中应用了自适应遗传算法(AGA).该算法能够随适应度函数值动态地调整交叉和变异概率,同时为了克服标准遗传算法优化过程中收敛速度慢、稳定性差等问题,对选择算子和交叉算子做了一些改进,从而能方便地找出符合设计要求的一组参数,有效地缩短ADRC的参数调整时间,提高遗传算法的精度.用优化的ADRC对TSMC的输出电压进行闭环控制,仿真结果表明改进的控制器可在一定程度上兼顾TSMC的动态和静态性能.     

智能搜索算法教学软件的设计与开发

为提高人工智能导论课程的教学质量,协调好教与学的双边关系,结合教学实践,在Microsoft Visual Studio2005环境中用C++语言开发了智能搜索算法的教学软件,设计了A*算法、模拟退火算法和遗传算法的演示程序和验证程序,提供了这些算法的核心代码,方便学生开展各算法的自主实验设计。     

基于GA的多路径测试数据生成器适配函数设计

提出了基于GA的多路径测试数据生成的概念和实现方法。讨论了为了实现多路径测试数据生成,设计有效的和高效的适配函数应考虑的因素,用实际案例针对提出的适配函数进行了功能性能验证。结果表明了适配函数设计的有效性。     

WSN中基于改进自适应遗传算法的移动代理路由算法

文章针对无线传感器网络能量消耗和延时问题,结合移动代理路由策略,提出了一种改进型自适应遗传算法,利用此算法求出移动代理在网络中的最佳迁移节点序列,以达到优化网络效果.通过仿真实验结果表明,与标准遗传算法相比,此算法具有更小的网络能量消耗和延时.     

基于GA的MTSP问题的研究

目前对于旅行商问题的研究已经到了一个比较成熟的阶段,但是对于多旅行商问题的研究还相对较少。文章针对使所有旅行商路程尽可能平均（即所有旅行商路程的最大值最小）,且所有旅行商的总路程最小的一类多旅行商问题进行研究,通过三交换启发式交叉算子,变换变异算子和矩阵解码方法来优化简单的遗传算法。最后通过仿真试验,验证了该算法的有效性和可行性。     

一种医用传感器的新设计方法——可进化传感器的研究

将常规传感器和可进化硬件相结合,设计了一种硬件电路的层次化进化方法。在医用膝OA支具肌电测量系统设计中,尝试通过离线进化方式,采用最优保留自适应遗传算法成功进化设计出一种医疗用肌电传感器中的主要滤波器电路,并在Pspice软件下进行仿真。