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生态遗传算法在模糊系统辨识中的应用

遗传算法 (GA)作为一种全局优化算法 ,在优化问题中得到广泛应用 ,同时GA与模糊神经网络 (FNN)结合的研究引起了人们的极大关注 .前向FNN是目前模式识别和自动控制中使用较多的FNN模型 .1 模糊神经网络模型一类多输入单输出模糊系统的模糊模型一般由以下模糊规则组成 : Ri:IFx1 ISAi1 ANDx2 ISAi2 AND…ANDxnISAinTHENBi,Ri 表示第i条规则 .考虑取完全规则数 ,此类模糊系统的模糊神经网络模型如图 1所示 .第一层为输入层 ;第二层为隶属函数生成层 ,产生每个输入变量对所属模图 1 模糊神经网络模型糊子集的隶属度 ,使用高斯隶属函数exp{- [(x - a) /b]2 };第三层为推理层 ,其中每个结点代表一条模糊规则 ;第四层为输出层 .此系统的输入输出关系为y =∑ml=1wlΓl ∑ml=1Γl,( 1 )式中Γl=μj1 1 μj22 … μjnn, j1 ∈ {1 ...  (本文共3页) 阅读全文>>

上海交通大学
上海交通大学

基于客观聚类的模糊建模方法研究

模糊模型易于表达结构性的知识,可将专家的先验知识与过程的数据信息相结合,利用模糊规则库来精确逼近和描述建模对象中不同系统变量间的函数关系,能有效地克服机理模型难以解析复杂的非线性关系、且构建成本较高的缺点,从而使被控过程及其相关特性更加易于描述、理解和分析。在模糊建模中,模型的精确性、解释性及其相互折衷问题一直是非常活跃的研究领域。模糊辨识作为模糊建模中有效的数据驱动手段,主要分为结构辨识和参数辨识两部分。其中结构辨识是关键环节,但就整体而言,由于通常采用启发式方法和数值方法,致使目前仍缺乏系统化的指导方法,所以尚未形成完善的理论体系。因此在各种噪声和人为决策等不确定因素的影响下,应用现有模糊辨识技术处理不同折衷程度的模糊建模问题时,仍面临着严峻的挑战。为此,本文基于客观聚类的思想,并结合各种优化方法,对上述的模糊建模问题开展了相应的研究工作。主要研究内容包括以下几个方面:在传统鲁棒聚类算法中,聚类有效性的计算及其综合评判直接影...  (本文共133页) 本文目录 | 阅读全文>>

《测绘学报》2003年04期
测绘学报

基于遗传算法的线要素自动化简模型

1 引 言自20世纪60年代起,自动化就成为一门最重要、最具革命性的技术之一,这一技术也引起了制图领域的深刻革命。地图综合作为地图学的核心理论和方法之一,始终是地图学家们所关注的焦点问题,制图综合的自动化成为一直以来人们追求的目标。尤其是在GIS技术得到广泛发展的今天,自动综合作为GIS研究领域的前沿和热点问题,更加引起了人们对研究该问题的重视。自动综合的特殊地位和重要作用使人们从未放弃过对它的探索,从点状要素的取舍、线划的化简,到面状要素的轮廓化简与合并,乃至图形要素间的关系处理,以及知识库和规则库的逐渐扩充,使用的方法手段越来越丰富。但是,到目前为止,自动综合问题的解决,还远远没有达到人们所期望的程度。线状要素是地图上大量存在的最基本的地图要素,它的综合主要包含2个方面:数量的选取和形状的化简。在手工制图的情况下,形状的化简主要依靠人的大脑和感官的作用,来把握它的形状结构特征从而根据线划化简的基本原则对其进行综合处理。线要素...  (本文共7页) 阅读全文>>

《继电器》2003年06期
继电器

竞争机制下基于改进遗传算法的火电机组启停

l 引言 发动机绀优化绀合问题是电力系统短期经济调度的一项重要任务,电力系统运行中,为l『满足不断变化的负荷要求,保证有功的供应与需求平衡,必然会有一螳发电机要肩停,合理安排机组的启停使整个系统任术来汁划周期1人j(一天或更长时间)总燃料耗量为最小,但频繁的启停会给调度T作、启停操作、机组奇命带来影响,,而且各机组本身有其启停、运行的技术要求,这就带来_r许多机组优化组合的约束条竹:。本文在提出基于改进遗传算法以利润最大为优化机纰启停的目标函数中,根据研究的实际问题,采H】二进制编码、二维数组方式表示机组启停汁戈I,住遗传操作过程【}】设汁了启发式产生初始解、局部交叉算子等有别于其它遗传算法的改进方法,l并对改进的遗传算法给出了具体的算例。2模型的建立2.1 目标函数 由于遗传算法对日标函数性态没有特殊要求,本文采用改进遗传算法,在此基础上使利润最大作为优化火电机组启停的数学模型。其目标函数可描述成: F n=Ft—F?式(1)...  (本文共4页) 阅读全文>>

《机械科学与技术》2003年06期
机械科学与技术

嫁接遗传算法及其在车间作业调度问题中的应用

车间作业调度问题 (Job- Shop Scheduling Problem ,JSSP)是生产管理中的一个重要研究课题。在众多的解决方法中 ,已遗传算法为代表的进化计算在该领域获得了广泛的应用 [1~ 3] 。但遗传算法在解决大规模的 JSSP时存在的两大局限—进化速度过慢和过早收敛 (又称早熟 )。针对此问题 ,受植物学嫁接思想的启发 ,本文提出了一种改进的算法—嫁接遗传算法 (Grafted Genetic Algorithm ,GGA ) ,并将其成功应用于调度问题。改进的算法通过引入嫁接种群可以同时实现加快进化和抗早熟的目的 ;交叉概率矩阵和多交叉算子的采用则是为了进一步提高抗早熟的效率和解的质量。最后的实例测试表明了新算法的有效性和优越性以及它在调度领域的应用可行性。1 嫁接遗传算法标准遗传算法的初始种群是随机生成的 ,其种群整体适应性较差 ,并且在进化过程中没有外力来指导进化方向 ,这大大影响了种群的进化速度。为了...  (本文共4页) 阅读全文>>

《西安电子科技大学学报》2003年02期
西安电子科技大学学报

解决车间作业调度问题的嫁接遗传算法

车间作业调度问题(JSSP)在先进制造系统的生产实际中具有普遍性.其常见的情况为一个加工系统有m台机器,n个待加工工件,工件按工艺要求进行加工,每次加工称为一个工序;工件的加工路线确定,但对不同工件而言先后顺序可以不一致;生产调度的任务是如何安排每台机器上工件的加工次序,在满足约束条件的同时,使制造系统某些性能指标(如完工时间)得到最大限度的优化.JSSP属于NP Complete类,因此开发求解JSSP的有效算法一直是调度和优化领域的重要课题.迄今为止,研究JSSP的方法包括传统运筹学方法、启发式规则、离散事件动态系统(DEDS)方法、人工智能、仿真方法、神经网络、模糊理论、Lagrangian松弛法、Meta heuristic(如模拟退火SA、遗传算法GA、禁忌搜索TS、蚁群系统)和混合算法等.其中的遗传算法由于具有处理问题的柔软性和并行处理的能力,而得到了广泛的应用.但遗传算法的求解过程不依赖于问题本身,而对JSSP问题...  (本文共4页) 阅读全文>>

《声学学报》2003年02期
声学学报

基于遗传算法的空时综合定位方法及其在数字信号处理器上的实现

引言 目标运动分析(TMA)是目前广为采用的一种无源定位和参数估计方法。传统的目标运动分析方法有多种实现方式,但大都分为检测、跟踪和目标运动分析3个步骤。由于信号检测和跟踪需要在一定的信噪比下才能实现,因此随着声呐作用距离的提高,传统TMA的实现越来越困难。另一方面,传统的TMA方法都是建立在瞬时观测值基础上的,没有充分利用无源声呐信号的特点【“。而空时积分(sTI)定位方法完全突破了传统无源定位方法的局限性,将信号检测和参数估计融为一体,可有效解决远距离、低信噪比情况下的目标定位问题【ljj吸引了很多人在这方面进行研究和探索【卜剖。sTI定位方法是直接以水听器的输出作为算法输入,通过目标轨迹与假想轨迹对应的长时间合成的时空功率谱的匹配,获得目标参数估计。由于不需要事先给出方位和频率的测量值,因而避免了谱峰跟踪、峰值检测等信号处理问题中的难点,有利于目标运动分析算法的自动实现引。sTI定位方法最终归结为求时空谱的谱峰位置问题,本...  (本文共4页) 阅读全文>>