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1.
基于云神经网络的空间推进系统故障检测与诊断   总被引:3,自引:0,他引:3  
徐宗本  樊忠泽 《兵工学报》2009,30(6):727-732
本文提出并研究了用于空间推进系统故障检测与诊断的云神经网络方法,并以某空间推进系统推力器为研究对象进行了验证。仿真结果表明,该方法用于推力器故障检测与诊断是可行的,辨识精度较高,能够实时反映推力器工作状况,并能及时判断。  相似文献   
2.
Hilbert空间内积公式||x+y||~2=||x||~2+2+||y||~2的变形推广,在应用上具有重要意义,本文后一作者对其作了详细的研究,并给出了一致凸Banach空间的特征不等式如下:  相似文献   
3.
通过对于遗传算法一般模型收敛性的讨论,给出一般模型概率收敛的条件,应用这些条件证明了杰出者遗传算法,整体退火遗传算法、最佳值遗传算法、广义模拟退火遗传算法的概率收敛定理。  相似文献   
4.
用混合型蚂蚁群算法求解TSP问题   总被引:8,自引:0,他引:8  
介绍了求解TSP问题的混合型蚂蚁群算法,并以att532(美国532个城市)为例给出了计算实验结果,说明了混合型蚂蚁群算法能改进标准蚂蚁群算法的计算效率和计算结果的质量。  相似文献   
5.
最近,Ishikawa[1]对于构造准非扩张算T子的不动点建议了下述形式的迭代方法:  相似文献   
6.
基于整数规划的多限制条件下流量分布优化数学模型,该文设计了一种基于遗传算法的优化算法来求解计算复杂度高的均衡网络流量问题,进行全空间并行搜索,采用自然数编码及选择交叉变异算子,结合最优个体保存策略进行选择,融入自动信息。仿真结果证明算法是有效的,改善了传统路由算法易于导致的网络流量分布不均衡的状况。  相似文献   
7.
多项式函数的神经网络逼近: 网络的构造与逼近算法   总被引:2,自引:1,他引:2  
该文作者先用构造性方法证明:对于给定的r阶多项式函数,可以具体地构造出一个三层前向神经网络,以任意精度逼近该多项式,所构造的网络的隐层节点个数仅与多项式的阶数r和网络的输入个数s有关,并能准确地用r表达;然后,给出一个实现这一逼近的具体算法;最后,给出两个数值算例进一步验证所得的理论结果.该文所获得的结果对前向神经网络逼近多项式函数类的网络具体构造以及实现逼近的方法等问题具有较为重要的指导意义.  相似文献   
8.
A new selection mechanism termed global annealing selection (GAnS) is proposed for the genetic algorithm. It is proved that the GAnS genetic algorithm converges to the global optimums if and only if the parents are allowed to compete for reproduction, and that the variance of population's fitness can be used as a natural stopping criterion. Numerical simulations show that the new algorithm has stronger ability to escape from local maximum and converges more rapidly than canonical genetic algorithm.  相似文献   
9.
本文提出一种求解最大独立集问题(MIS)的启发式神经网络算法.该算法基于MIS问题的特点,有效地限制神经网络初始点的选择范围,并利用神经网络快速收敛能力获得问题的解.与标准神经网络算法相比,该算法显示了较高的全局优化性态与计算效率.模拟计算实例表明了该算法的有效性.  相似文献   
10.
关于求解难组合优化问题的蚁群优化算法   总被引:10,自引:1,他引:10  
1.引言组合优化问题在规划、调度、资源分配、决策等工程问题中有着非常广泛的应用。在问题规模较小时,可以使用分支定界法或动态规划方法等来求解。当问题规模增大时,解的数目虽然有限,但呈指数增长,要在合理时间内求得准确的最优解实际上已不可能。为此,人们设计了各种启发式算法。近年来,最重要和最有希望的一个研究领域是构造“师法自然“的启发式。它们类比社会系统、物理系统、生物系统等的运行机制,设计算法在问题的解空间中进行非确定性搜索。典型的有遗传算法(GA)、模拟退火(SA)、人工神经网络(ANN)。这些算法由于其自适应性,对难组合优化问题的求解取得了好的结果,被广泛应用于工程优化和控制中。本文将要介绍的蚁群优化算法,由于其较强的自适应性和对问题状态的学习能力,正逐步成为一种新的有潜力的优化算法。  相似文献   
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