华中I型数控系统在激光热处理方面的应用

给出了数控实现网纹淬火的激光热处理的原理、方法,通过对网纹淬火的原理分析,提出了一种解决激光过烧现象的方法。该方法很好地解决了激光过烧现象与位置精度的矛盾,在分析了ＣＮＣ装置加减控制算法的基础上,给出了网纹淬火的程序。     

华中Ⅰ型数控系统在激光热处理方面的应用

给出了数控实现网纹淬火的激光热处理的原理、方法，通过对网纹淬火的原理分析，提出了一种解决激光过烧现象的方法。该方法很好地解决了激光过烧现象与位置精度的矛盾，在分析了 Ｃ Ｎ Ｃ装置加减控制算法的基础上，给出了网纹淬火的程序。     

一种新的基于Agent的神经网络隐层节点数的优化算法

本文提出了一种新的基于Agent的神经网络隐层结构的优化算法(OHA)。该方法包括两个部分,分别由RLAgent和NNAgent合作完成。RLAgent根据强化学习算法找到一个比当前节点数更优的解,并反馈给NNAgent。NNAgent据此构建相应的网络,并采用分层训练的算法对该网络进行优化,训练结果再发给RLAgent。在多次循环后,OHA算法就可以找到一个训练误差最小的全局最优解(权值及隐层节点数)。本文讨论了有关的算法、测试和结果分析。Iris数据集和危险评估数据集的测试结果表明,算法避免了盲目搜索造成的计算开销,明显改善了优化性能。     

一种使用多Filter初始化GA种群的混合特征选择模型

特征选择已经是高维数据处理尤其是模式识别领域中的一个关键问题.提出一种混合特征选择模型用于从潜在的相关特征中选择那些最重要的特征.该模型包括两部分:filter部分与wrapper部分.在filter部分,4种不同的Filter方法分别对候选特征进行独立排序,在融合后进一步生成综合特征排序,综合排序随后产生遗传算法(GA)的初始种群.在wrapper部分,GA算法根据神经网络的分类准确率对个体(特征子集)进行评价,以便于搜索到最优的特征子集.测试结果表明,该模型不仅能有效地减少特征子集的大小,而且还可以进一步提高分类识别的准确率和效果.