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基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络学习算法及其应用 被引量:27
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作者 石红瑞 刘勇 +1 位作者 刘宝坤 李光泉 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第4期627-630,共4页
在研究径向基神经网络学习算法的基础上 ,提出了一种新型的径向基神经网络学习算法———混合递阶遗传算法 .该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起 ,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数 ,并具有较高的学习效率 .采用... 在研究径向基神经网络学习算法的基础上 ,提出了一种新型的径向基神经网络学习算法———混合递阶遗传算法 .该算法将递阶遗传算法和最小二乘法的优点结合在一起 ,能够同时确定径向基神经网络的结构和参数 ,并具有较高的学习效率 .采用基于混合递阶遗传算法的径向基神经网络对混沌时间序列学习和预测 ,取得了较好的效果 . 展开更多
关键词 混合遗传算法 径向基神经网络 学习算法 混沌时间序列
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基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警 被引量:23
2
作者 周辉仁 唐万生 任仙玲 《系统管理学报》 CSSCI 北大核心 2010年第1期1-6,共6页
提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数... 提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的财务预警模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其他模式分类模型相比较。结果表明,该模型更优,分类精确度更令人满意。根据上市公司的财务数据用所提出的方法进行财务预警是可行的。 展开更多
关键词 遗传算法 BP神经网络 模式分类 财务预警
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一种自适应递阶遗传算法 被引量:7
3
作者 李明 孙晓燕 巩敦卫 《中国矿业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期622-625,共4页
针对简单递阶遗传算法的不足 ,首先提出了个体浓度的概念 ,以衡量种群的多样性 .结合个体浓度和进化代数 ,提出一种自适应递阶遗传算法 ,该算法不但可以提高种群的多样性 ,而且可以保证收敛性和快速性 .应用实例表明了本算法的有效性 .
关键词 遗传算法 个体浓度 自适应变异 编码机制
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基于递阶遗传算法的多旅行商问题优化 被引量:11
4
作者 周辉仁 唐万生 牛犇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第10期3754-3757,共4页
旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅... 旅行商问题是一个经典的NP问题,对多人旅行商问题的求解则更具有意义。为了解决所有旅行商路径总和最小为优化标准的多旅行商一类问题,提出了一种递阶遗传算法和矩阵解码方法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与多旅行商问题一一对应。用递阶遗传算法优化多旅行商问题无须设计专门的遗传算子,操作简单,并且解码方法适于求解距离对称和距离非对称的多旅行商问题。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于优化多旅行商问题。 展开更多
关键词 遗传算法 多旅行商问题 优化 解码方法
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基于递阶遗传算法和BP网络的模式分类方法 被引量:9
5
作者 周辉仁 郑丕谔 +1 位作者 牛犇 宗蕴 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2009年第8期2243-2247,共5页
提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的模式分类模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数... 提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的模式分类模型。现有的BP网络模式分类训练方法大都只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用巧妙设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以模式分类数据库中的数据进行训练和测试,并与其它模式分类模型相比较,结果证明该模型更优,分类精确度更令人满意的,所提出的方法是可行的。 展开更多
关键词 遗传算法 训练方法 BP神经网络 权重与结构 模式分类
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基于混合递阶遗传算法和RBF神经网络的超声波电动机自适应速度控制 被引量:13
6
作者 夏长亮 祁温雅 +1 位作者 杨荣 史婷娜 《电工技术学报》 EI CSCD 北大核心 2004年第9期18-22,共5页
超声波电动机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电动机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车... 超声波电动机(USM)是近年发展起来的一种新型微特电机,与传统的电磁驱动型电动机的工作原理截然不同。由于USM具有小型轻量、无电磁干扰、响应速度快、低速大转矩、高保持力矩、高功率密度等诸多优点,因而在光学仪器、办公自动化、汽车专用电器、智能机器人、航空航天等领域具有良好的应用前景。但USM的高度非线性、时变性和强耦合增加了它的控制难度。本文提出一种新的USM自适应控制策略,系统采用双闭环控制,内环用来补偿定子环机械谐振频率的漂移;外环利用径向基函数神经网络(RBFNN)控制器调节USM的驱动频率,实现速度的自适应控制。根据RBF神经网络的结构特点,对其参数采用混合递阶遗传算法进行训练。经实验证明,该控制系统具有响应迅速、适应性强等优点,具有较高的控制精度和较好的稳定性。 展开更多
关键词 超声波电动机 自适应控制 混合遗传算法 径向基函数 神经网络
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禁忌-递阶遗传算法研究 被引量:20
7
作者 柯珂 张世英 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2001年第4期480-483,共4页
结合禁忌搜索算法和递推遗传算法提出一种新的遗传算法——禁忌 -递阶遗传算法 ,该算法能在一定程度上克服早熟问题。通过求解复杂的非线性系统——分整增广 GARCH- M模型的参数优化问题 ,表明该算法具有较高的精确性和可行性。
关键词 GARCH模型 禁忌-遗传算法 交叉算子 变异算子
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基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD_5软测量方法 被引量:9
8
作者 王树东 葛珉昊 陈明明 《给水排水》 CSCD 北大核心 2014年第3期149-153,共5页
针对污水处理过程中关键水质参数难以在线监测的问题,提出了基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD5软测量方法。首先用主元分析的方法实现输入变量的降维和去相关,再用递阶遗传算法来确定合理的RBF神经网络隐含层节点数、基函数中... 针对污水处理过程中关键水质参数难以在线监测的问题,提出了基于混合递阶遗传算法优化RBF神经网络的BOD5软测量方法。首先用主元分析的方法实现输入变量的降维和去相关,再用递阶遗传算法来确定合理的RBF神经网络隐含层节点数、基函数中心和宽度,而输出层则采用最小二乘法。此算法能同时优化网络参数和拓扑结构,在全局范围内寻找RBF参数的最优解。仿真结果表明,该方法可以实现污水水质的在线预测,具有较好的实时性、稳定性和较高的控制精度。 展开更多
关键词 主元分析 遗传算法 RBF神经网络 软测量 污水处理 BOD
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基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测 被引量:28
9
作者 周辉仁 郑丕谔 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第21期5055-5058,共4页
提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训... 提出一种基于递阶遗传算法和BP神经网络的时间序列预测模型。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重,网络的结构得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把网络的结构和权重同时通过训练确定。以铁路客运市场数据进行训练和测试,与传统的BP网络预测模型相比较,结果证明该模型的预测精确度是令人满意的,所提出的方法是可行的。 展开更多
关键词 神经网络 BP神经网络 遗传算法 时间序列预测
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混合递阶遗传算法优化小波神经网络的研究 被引量:5
10
作者 冯冀宁 刁哲军 +1 位作者 杨晓波 刘红运 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 北大核心 2005年第6期1112-1114,共3页
在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特... 在研究小波神经网络结构及其学习算法的基础上,提出了一种以混合递阶遗传算法优化小波神经网络的新方法,混合递阶遗传算法是递阶遗传算法和多元线性回归的结合。此方法可同时优化小波神经网络的结构及其参数,具有学习速度快,精度高的特点。并与传统的BP算法进行了对比,证明了本算法的有效性。 展开更多
关键词 小波神经网络 混合遗传算法 优化
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基于自适应递阶遗传算法的神经网络优化策略 被引量:12
11
作者 吕俊 张兴华 张湜 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2005年第2期305-307,共3页
基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解。与基本的遗传算法相比,这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定,而且能在学习过程中确定网络的拓扑结构,具有较高的学习效率,而在遗传过程中采用自适应的交... 基于递阶结构的遗传算法可以同时对多层前向神经网络进行结构优化和权重求解。与基本的遗传算法相比,这种算法不仅在权重训练方面更加快速稳定,而且能在学习过程中确定网络的拓扑结构,具有较高的学习效率,而在遗传过程中采用自适应的交叉和变异概率能有效加快遗传速度和避免早熟现象的出现。 展开更多
关键词 自适应 多层前向神经网络 遗传算法 变异概率 早熟现象 优化策略 拓扑结构 学习过程 学习效率 训练
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基于递阶遗传算法的模糊系统优化设计 被引量:5
12
作者 马铭 周春光 +1 位作者 张利彪 窦全胜 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2004年第4期559-564,共6页
给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法,在该算法中对每个染色体都采用递阶编码,并提出一种改进的交叉算子,可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数.算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性... 给出一种基于递阶遗传算法的模糊神经网络优化算法,在该算法中对每个染色体都采用递阶编码,并提出一种改进的交叉算子,可以同时优化模糊神经网络结构和权值参数.算法中采用双目标函数作为适应度函数对模糊神经网络模型的精确度和复杂性进行估价,且对应一个实际问题,可以通过调整适应度函数的参数值确定所需模糊神经网络模型的精确度和复杂性之间的比例,从而生成一个适当的模糊神经网络模型.模拟实验结果验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 模糊神经网络 模糊系统 遗传算法 适应度函数 权值 模型 优化算法 交叉算子 双目标 复杂性
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递阶遗传算法优化的模糊神经网络的故障诊断应用 被引量:5
13
作者 宋乃慧 任朝晖 闻邦椿 《农业机械学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第12期129-132,共4页
提出一种利用递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合优化模糊神经网络学习的新算法,利用该算法同时优化模糊神经网络的结构和参数,剔除网络的冗余接点和冗余连接,提高网络的处理能力。分析和实验结果表明,所构建的机械故障诊断模... 提出一种利用递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合优化模糊神经网络学习的新算法,利用该算法同时优化模糊神经网络的结构和参数,剔除网络的冗余接点和冗余连接,提高网络的处理能力。分析和实验结果表明,所构建的机械故障诊断模糊神经网络结构简洁,而且具有良好的诊断效果。 展开更多
关键词 故障诊断 模糊神经网络 遗传算法 进化规划
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基于混合递阶遗传算法的判决反馈RBF网络信道均衡器设计 被引量:6
14
作者 王俊年 申群太 周少武 《信号处理》 CSCD 北大核心 2006年第2期226-229,共4页
针对判决反馈RBF网络信道均衡器的结构特点,提出了一种混合递阶遗传算法,对网络隐层结构以及径向基函数中心和宽度采用递阶结构联合编码并分层次进行遗传操作,不仅可以确定隐层节点参数,同时也可以确定隐层节点数, 解决了网络拓扑结构... 针对判决反馈RBF网络信道均衡器的结构特点,提出了一种混合递阶遗传算法,对网络隐层结构以及径向基函数中心和宽度采用递阶结构联合编码并分层次进行遗传操作,不仅可以确定隐层节点参数,同时也可以确定隐层节点数, 解决了网络拓扑结构的优化设计问题;将网络参数空间划分为线性空间和非线性空间分别进行优化训练,简化了递阶遗传操作空间,加速算法收敛。 展开更多
关键词 信道均衡器 径向基网络 遗传算法 网络结构
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基于改进递阶遗传算法的RBF神经网络分类器 被引量:3
15
作者 薛富强 葛临东 王彬 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期399-402,共4页
针对通信信号调制类型识别,应用递阶遗传算法动态确定径向基神经网络分类器结构。建立了新的适应度函数,该函数简单直观,待定参数少;同时结合相关联赛选择方法对选择算子进行了改进,增加了种群进化的多样性,避免了早熟收敛。仿真结果表... 针对通信信号调制类型识别,应用递阶遗传算法动态确定径向基神经网络分类器结构。建立了新的适应度函数,该函数简单直观,待定参数少;同时结合相关联赛选择方法对选择算子进行了改进,增加了种群进化的多样性,避免了早熟收敛。仿真结果表明改进算法能更好地确定分类器结构,分类准确率更高。 展开更多
关键词 遗传算法 径向基神经网络 分类器 适应度函数
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基于递阶遗传算法的最小加权完工时间并行机调度 被引量:3
16
作者 周辉仁 郑丕谔 王海龙 《系统仿真学报》 CAS CSCD 北大核心 2008年第13期3510-3513,共4页
针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点,采用一种染色体递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同... 针对最小化加权完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点,采用一种染色体递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题,通过与Cheng所作编码的遗传算法比较,用递阶遗传算法优化并行机调度操作简单并且收敛速度快。 展开更多
关键词 遗传算法 等同并行机调度 非等同并行机调度 最小化 加权完成时间
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基于递阶遗传算法模糊加权神经网络的模糊规则自动获取 被引量:2
17
作者 曹云峰 王耀才 王军威 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2006年第2期445-447,共3页
针对模糊规则的自动获取一直是模糊系统的一个瓶颈问题,提出一种基于递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合的模糊加权神经网络学习新算法,利用该算法同时优化模糊加权神经网络的结构和参数,最后说明了从网络中提取模糊规则的方法... 针对模糊规则的自动获取一直是模糊系统的一个瓶颈问题,提出一种基于递阶结构的混合编码遗传算法与进化规划相结合的模糊加权神经网络学习新算法,利用该算法同时优化模糊加权神经网络的结构和参数,最后说明了从网络中提取模糊规则的方法,从而自动获得最优的模糊规则。分析和实验结果表明,本文方法在规则提取和分类准确性等方面比其他方法更好。 展开更多
关键词 模糊加权神经网络 模糊规则 遗传算法 进化规划
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模糊系统的递阶遗传算法设计新方法 被引量:3
18
作者 周辉仁 郑丕谔 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第3期678-681,共4页
针对模糊系统的特点和根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计模糊系统。现有的模糊系统设计方法大多只能训练模糊系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定。利用很好... 针对模糊系统的特点和根据输入-输出数据,应用递阶遗传算法设计模糊系统。现有的模糊系统设计方法大多只能训练模糊系统的模糊集的中心参数、高斯隶属度函数的系数、中心参数和扩展参数,系统的模糊规则得预先用某种方法确定。利用很好设计的递阶遗传算法能够把模糊系统的模糊规则数目和参数同时通过训练确定。通过对混沌时间序列进行预测仿真,结果证明用该方法设计的模糊系统预测的精确度是令人满意的,文中提出的方法是可行的。 展开更多
关键词 模糊系统 设计 遗传算法 混沌时间序列预测
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基于递阶遗传算法的并行多机调度优化 被引量:4
19
作者 周辉仁 郑丕谔 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第9期2273-2275,共3页
针对最小化完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应。用递阶遗传算法优化并行多机调度不需设计专门的遗传算子,操作简单。计算结果... 针对最小化完工时间的等同和非等同并行多机调度一类问题,提出了一种递阶遗传算法。该算法根据问题的特点,采用一种递阶编码方案,此编码与调度方案一一对应。用递阶遗传算法优化并行多机调度不需设计专门的遗传算子,操作简单。计算结果表明,递阶遗传算法是有效的,能适用于大规模等同和非等同并行多机调度问题。 展开更多
关键词 遗传算法 等同并行多机调度 非等同并行多机调度 优化
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自适应递阶遗传算法优化BP网络的程序设计 被引量:3
20
作者 李方方 赵英凯 张兴华 《计算机仿真》 CSCD 2007年第8期159-162,共4页
主要阐述了一种新的遗传算法-自适应递阶遗传算法的基本原理,解决了长期以来无法同时对神经网络拓扑结构和神经网络的权值和阈值进行优化的问题,设计了一个基于自适应递阶遗传算法的BP神经网络学习算法,给出了具体的程序设计,并且利用MA... 主要阐述了一种新的遗传算法-自适应递阶遗传算法的基本原理,解决了长期以来无法同时对神经网络拓扑结构和神经网络的权值和阈值进行优化的问题,设计了一个基于自适应递阶遗传算法的BP神经网络学习算法,给出了具体的程序设计,并且利用MATLAB平台进行仿真计算.实验结果表明,该算法比一般遗传算法具有明显的优越性,可以避免神经网络陷入局部最优,迅速优化网络的拓扑结构,提高了网络的学习性能,具有一定的实用性。 展开更多
关键词 神经网络 自适应遗传算法 优化
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