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1.
一种多雷达传感器优化布站算法研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
为使防御区内多雷达传感器的作战效能最大,并有利于抗击干扰目标,根据雷达传感器作战部署的定性要求,提出了一种多雷达传感器优化布站的方法。在布站的过程中采用分步优化的方法,这样既符合作战准则的要求,又满足了定量优化的要求;在布站的不同阶段分别采用了作图方法、遗传算法和解决运输问题的方法求解布站问题。该方法将一个复杂问题分阶段解决,同时考虑定性、定量因素,为兵力部署问题的解决提供了一种新的思路。  相似文献   
2.
从降低L-乳酸生产成本和提高菜籽饼粕综合利用的角度考虑,尝试菜籽饼粕水解液为氮源利用细菌发酵产L-乳酸,在单因素及均匀试验的基础上,建立BP神经网络模型,并运用遗传算法对模型进行寻优,得出的发酵培养基最佳配方简化了培养基组成(g/L):葡萄糖110.43,菜籽饼粕(干重)水解液87.78,玉米浆21.18,柠檬酸氢二铵2.85,L-乳酸产量提高了9.30%。  相似文献   
3.
偏最小二乘回归能较好地解决自变量之间严重的相关性问题,遗传算法作为一种新的全局优化搜索方法,具有智能性搜索、并行式计算、鲁棒性强等优点.本文在偏最小二乘回归分析的基础上引入遗传算法,依靠其有效的自适应全局搜索优化功能,对偏回归模型中的回归系数进行重新评估,建立基于遗传算法的偏回归模型.实例分析表明:基于遗传算法的偏回归模型有良好的拟合效果和预测精度.  相似文献   
4.
致密气藏开发过程中水侵量的最优化计算   总被引:2,自引:2,他引:0  
在致密气藏开发过程中,水侵量的准确计算是预测水侵开发动态及防治水相圈闭损害的重要内容。把裂缝-孔隙型气藏划分为基质系统和裂缝系统,通过建立水驱致密气藏物质平衡方程及最优化数学模型,应用遗传算法编制计算机程序,对致密气藏开发中的水侵量进行计算。避免了使用难以获取的或获取不准确的地层及水体参数的发生,在进行水侵量计算的同时,得出了在不同开发时期的产气量、基质系统向裂缝系统的转移气量等参数,为气藏的动态分析和预测提供了依据。  相似文献   
5.
基于改进遗传算法的配电网无功优化   总被引:4,自引:0,他引:4  
针对传统遗传算法在电网无功优化领域应用中存在的不足,结合配电网的特征,建立了综合考虑全年网损、电压品质和补偿设备投资的无功优化数学模型。同时应用自适应遗传算法对传统遗传算法的遗传算子和终止判据等进行了改进,提出了一种配电网无功优化的改进遗传算法,使其计算效率和全局寻优能力均有提高。实例计算表明,其优化效果优于传统遗传算法。  相似文献   
6.
基于遗传神经网络模型的水质综合评价   总被引:4,自引:0,他引:4  
建立了用于水质综合评价的遗传神经网络模型.该模型运用遗传算法优化改进型BP神经网络的初始权值和阈值,具有快速学习网络权重和全局搜索的能力,有效解决了BP神经网络容易陷入局部极小点和训练结果不稳定的问题.采用苏帕河梯级电站的水质监测数据对该模型进行了测试,并与其他方法进行了比较.结果表明,该方法用于水质综合评价客观、合理、准确,有其独特的优越性.  相似文献   
7.
遗传门限自回归模型在感潮河段水位预测中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
应用门限自回归(TAR)模型建立了同时受潮汐和径流双重影响的长江下游感潮河段高桥水文站月水位TAR预测模型,建模过程中运用遗传算法来实现模型参数的优化.计算结果显示,门限自回归模型可以拟合感潮河段的非线性特性,拟合及预测精度均满足水文预报规范要求,遗传算法的引入简化了建模过程,提高了模型的预测精度并保证了其预测性能的稳定性.研究结果表明用遗传门限自回归模型预测感潮河段的水位是可行的,该模型在感潮河段其他水文要素的非线性时序预测中也具有广泛的实用价值.  相似文献   
8.
空空导弹攻击机动目标的三维最优制导律研究   总被引:7,自引:3,他引:4  
在三维空间导弹与目标的运动学关系模型的基础上,将二维平面中空空导弹攻击机动目标的最优制导律推广至实际的三维空间。考虑到目标做大机动运动的情况,在制导指令中加入与目标加速度成比例的修正项,并采用遗传算法对该制导指令中的比例因子进行优化。最后通过数字仿真,并和传统的追踪导引和比例导引相比较,表明该最优制导律所需机动过载小,追击目标所需时间短,并且能够精确有效地摧毁大机动目标。  相似文献   
9.
基于BP神经网络的数据融合方法   总被引:6,自引:0,他引:6  
数据融合技术是一种用途广泛的数字信号及信息处理方法,它通过对大量的数据进行处理提纯,得到一组直观有效的数据,为进一步处理和判断控制提供精确的数据依据。本文通过分析比较,验证了BP神经网络数据融合方法在发动机的多套冗余数据融合处理中的可行性和效果。实践表明:神经网络BP算法数据融合方法可有效提高数据的可信度。  相似文献   
10.
基于遗传算法的三维重构图像阈值分割   总被引:5,自引:0,他引:5  
图像阈值分割是三维重构中图像处理的一个重要内容最佳熵阈值的图像分割具有很多优点,但同时也需要大量的运算时间,从而限制了其实际应用.将遗传算法应用于最佳熵阈值的确定中,提出一种新的图像阈值分割方法,以灰度图像的直方图熵作为评价标准,把图像阈值分割问题定义为一个优化问题.利用遗传算法寻优的高效性,搜索到能使分割质量达到最优的分割参数——图像分割阈值.实验结果表明,采用遗传算法不仅可以实现正确的图像分割.而且使得分割速度大大提高.  相似文献   
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