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1.
提出了一种基于信息系统优势类的多目标排序算法。在信息系统优劣关系的基础上,通过求取个体的优势类形成优势粒,利用Pareto解之间的不可比较特性以及优势粒的特性,采用优势粒粒度作为衡量个体优劣性的标准,并提出了基于优势粒粒度的快速排序算法。实验结果表明该算法的效率高,而且能体现对象的优势度,能显著提高多目标优化算法的效率。  相似文献
2.
陈泽华  谢刚  阎高伟 《计算机科学》2012,39(12):214-215
Rough集以等价关系为基础建立了知识表达系统和知识发现算法,相容关系是等价关系的推广。从粒矩阵 角度定义了相容关系的知识表达系统、知识的依赖性与关联规则发现方法。在此基础上,把粒矩阵运算由等价关系推 广到相容关系。  相似文献
3.
以实现对解空间某一邻域进行一定密度的采样为目标,采用云模型的思想改进遗传算法,设计粒编码方式下个体的表现形式以及个体的评价方法,并针对数值优化问题形成遗传算子和基于粒编码方式的遗传算法GCGA(Granular coding genetic algorithm)。10个常见函数的数值优化实验表明,GCGA能够跳出局部最优点,搜索到全局最优点;与GA(Genetic Algorithm)和PSO的优化结果进行对比,表明GCGA是一种优秀的改进的进化算法。  相似文献
4.
针对采用振动法测量球磨机料位时,振动信号和料位之间存在非线性和时变性,采用传统方法存在测量精度低、稳定性差的问题,提出基于T-S模糊模型的球磨机料位表示和测量的方法.首先利用减法聚类对振动信号的功率谱特征值进行模糊前件辨识,确定模糊概念和规则数;再用最小二乘估计辨识后件参数;最后,利用模糊推理方法实现球磨机料位的软测量.在小型球磨机上的试验结果验证了T-S模糊模型对球磨机料位测量的有效性,与传统方法相比,T-S模糊模型方法具有测量精度高、稳定性好的特点.  相似文献
5.
将粗糙集和粒计算形成的知识获取机制融入思维进化算法,对进化过程中所产生的数据进行挖掘和知识发现,利用所发现的知识指导进化的方向,实现了知识指导下的思维进化算法,体现出人类思维活动过程中对知识的抽象和利用功能。对多传感器信息融合系统中神经网络权值优化的结果表明,该方法可降低神经网络在权值选择上的随机性缺陷,缩小搜索空间,提高网络的收敛速度和泛化能力。  相似文献
6.
线性调频雷达物位计的调频特性直接影响着系统的距离分辨力和信噪比,通过提取零差拍信号的频谱特征,构造衡量调频线性度的评价函数,利用免疫思维进化算法对调频电压曲线分段端点进行寻优,获得非线性的调频电压曲线,来校正压控振荡器的非线性,优化系统的调频特性。实验结果表明,该方法具有良好的效果,在不增加任何硬件设备的基础上,可显著提高系统的调频线性度和信噪比。  相似文献
7.
采用振动信号对球磨机料位进行测量时,特征值具有散度大、随机性强的特点.对此,基于具有将随机性、模糊性与稳定倾向性相结合能力的云模型,提出一种利用云模型对球磨机料位进行概念表示和推理测量的方法.首先,利用逆向云发生器对振动信号的功率谱特征值进行概念提取以获得前件云;然后,由料位值信息建立相对应的后件云;最后,利用云模型的不确定推理实现球磨机料位的软测量.对比实验结果表明了所提出方法的有效性和可行性.  相似文献
8.
针对目前的带式输送机变速节能控制方法均在短时间内对速度进行调节,速度突变易导致输送带撕裂、打滑的问题,提出了一种基于预见控制的带式输送机调速节能方法。该方法根据前一级带式输送机的物料运载量计算使下一级带式输送机以额定运载量运行所需的速度,通过预见控制调节下一级带式输送机运行速度;针对噪声对调速效果的不利影响,在预见控制中利用卡尔曼滤波对被控带式输送机状态进行最优估计,削弱噪声干扰,使调速过程平稳。仿真结果表明,该方法能充分利用带式输送机的运载能力,减少带式输送机功率消耗,在保证带式输送机安全运行的基础上达到了调速节能的目的。  相似文献
9.
阎高伟  贺敏  汤健  韩东升 《控制与决策》2018,33(10):1795-1800
针对湿式球磨机工况改变时,实时数据与建模数据分布不一致,不满足数据同分布的假设,传统软测量模型难以适应数据分布变化,造成模型性能恶化的问题,有针对性地引入迁移学习策略,并通过多源域集成机制提高模型的鲁棒性,实现多工况下湿式球磨机负荷参数测量.首先,对多工况数据进行预处理并提取频谱特征,经过联合分布适配对多工况数据进行边缘、条件分布适配;然后,使用最大均值差异对适配后的数据进行分布度量并为源域构建的回归器加权;最后,对目标域数据进行负荷预测.通过对比实验与交叉实验表明了模型的实用性和有效性.  相似文献
10.
球磨机是用于电力、磨矿和冶金等行业的高能耗设备,准确测量其滚筒料位能够提高运行效率和安全性能.针对其滚筒内料位难以实时检测,球磨机的轴承振动信号中存在较多的冗余特征,提出了一种基于分类回归树和最小二乘支持向量机的软测量方法,首先用Welch法获得振动信号的功率谱密度,并分割得到基本特征,然后建立分类回归树模型,根据最优树模型的分支节点进行特征选择,最后利用最小二乘支持向量机实现特征变量与料位间的非线性映射.通过实验结果的对比分析,验证了该模型的有效性和实用性,以及良好的预测精度.  相似文献
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