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基于GASA-FCM混合聚类与霍夫变换的欠定混合矩阵估计 预览
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作者 李虎 徐岩 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2019年第2期588-592,共5页
针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated anne... 针对模糊C-均值聚类(fuzzy C-means clustering,FCM)算法在欠定混合矩阵估计中精度低、鲁棒性差的缺点,提出一种基于遗传模拟退火优化FCM(GASA-FCM)混合聚类和霍夫变换的欠定混合矩阵估计算法。该算法结合了模拟退火算法(simulated annealing algorithm,SA)全局搜索、高精度的优点和遗传算法(genetic algorithm,GA)强大的空间搜索能力,将经遗传模拟退火算法得到的聚类中心点赋给FCM,避免了初值选择的随机性。再利用霍夫变换对聚类得到的每一类数据的中心进行修正,提高混合矩阵的估计精度。实验结果表明,该算法明显改善了算法的稳定性和混合矩阵估计精度,具有一定的有效性和可行性。 展开更多
关键词 模糊C-均值聚类算法 遗传算法 模拟退火算法 霍夫变换 混合矩阵估计
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基于SOA-MGM(1,n,q)模型的信息流通量预测 预览
2
作者 罗朝辉 黄激珊 陈昆 《沈阳工业大学学报》 CAS 北大核心 2019年第2期189-193,共5页
针对多变量灰色模型存在预测误差大和参数需手动设置的缺点,将人群搜索算法和M GM (1,n,q)结合,运用SOA算法对M GM (1,n,q)模型的参数q进行优化,提出一种基于SOA算法优化MGM (1,n,q)的高校图书馆图书信息流通量预测模型.选择平均绝对百... 针对多变量灰色模型存在预测误差大和参数需手动设置的缺点,将人群搜索算法和M GM (1,n,q)结合,运用SOA算法对M GM (1,n,q)模型的参数q进行优化,提出一种基于SOA算法优化MGM (1,n,q)的高校图书馆图书信息流通量预测模型.选择平均绝对百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)作为评价指标,通过SOA-MGM(1,n,q)、MGM (1,n)和GM (1,1)三个模型预测结果对比发现,提出的SOA-MGM(1,n,q)模型可以有效提高信息流通量的预测精度,具有推广应用价值. 展开更多
关键词 人群搜索算法 灰色模型 遗传算法 粒子群算法 信息流通量 背景值 缓冲算子 发展系数
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基于GA-ACO的带时间窗车辆路径问题研究 预览
3
作者 辜勇 张列 +1 位作者 李志远 郑阳阳 《物流技术》 2019年第2期53-60,共8页
针对传统算法求解带时间窗的车辆路径问题时收敛速度慢、解的质量不高等缺点,借鉴其他改进混合算法的思路,提出了一种性能更优的求解VRPTW的混合算法。算法以改进蚁群算法为主体,插入遗传算法作为局部优化方法,在蚁群算法转移概率的改... 针对传统算法求解带时间窗的车辆路径问题时收敛速度慢、解的质量不高等缺点,借鉴其他改进混合算法的思路,提出了一种性能更优的求解VRPTW的混合算法。算法以改进蚁群算法为主体,插入遗传算法作为局部优化方法,在蚁群算法转移概率的改进中引入时间窗因素、节约距离因子,设置随机变量来优化算法的迭代过程,在信息素更新机制中,定义信息素为标量,构造信息素挥发因子的阶段函数,然后使用遗传算法中的交叉变异算子对蚁群算法得到的较优解进行下一步优化,达到加快算法收敛速度,提高解的质量的目的。仿真实验结果表明:对比相关文献的改进混合算法,该混合算法具有有效性与优越性。 展开更多
关键词 带时间窗的车辆路径问题 蚁群算法 遗传算法 混合算法
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基于遗传-蚁群混合算法的排课系统 预览
4
作者 孙弋 胡粔珲 《计算机系统应用》 2019年第2期81-86,共6页
在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难... 在高校的教务管理中,排课问题是复杂又关键的环节,科目数量众多,教学资源有限等等因素都制约着排课的复杂程度和结果.排课本质就是将课程、班级在合适的时间段安排到合适的教学位置,是一个NP问题的求解.随着规模的不断扩大,问题求解难度呈指数形式增加,当规模达到一定程度的时候就很难在短的时间内求出最优解.鉴于此,本文提出了遗传-蚁群混合算法,将两种算法混合使用,依靠遗传算法生成信息素分布,利用蚁群算法求最优解.实验结果表明,混合算法提高了排课的效率和课表的合理度. 展开更多
关键词 排课 NP问题 遗传算法 蚁群算法 混合算法
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基于遗传算法和二进制蚁群算法的DV-Hop定位算法的优化 预览
5
作者 林凤德 陈佳品 +1 位作者 丁凯 李振波 《仪表技术与传感器》 CSCD 北大核心 2019年第1期86-90,96共6页
无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算... 无线传感器网络(WSN)是一种由节点组成的无线自组织网络,在很多领域中有广泛的使用。节点定位是无线传感器网络中最重要的部分,使用无测距定位算法中传统的DV-Hop算法来定位误差较大。为了提高DV-Hop算法的精确度,提出了一种基于遗传算法和二进制蚁群算法来改进DV-Hop定位算法。遗传算法中利用了线性交叉和非均匀变异算子在种群中进行搜索,在此基础上,采用二进制蚁群算法进行进一步的搜索,而后比较适应度函数来保留较优的个体,从而产生了新一代种群。二进制蚁群算法中使得每只蚂蚁的智能化比较低,每条路径对应的存储空间相对较小,显著提高了计算效率。仿真的结果表明,提出的算法比传统的DV-Hop算法、基于遗传算法的DV-Hop算法有更快的收敛速度和更高的定位精度。 展开更多
关键词 WSN DV-HOP算法 遗传算法 二进制蚁群算法 适应度函数 定位精度
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基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法 预览
6
作者 陈业海 郑日荣 许亮 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第1期89-95,共7页
定位是无线传感器网络中最重要的问题之一。针对DV-Hop算法定位精度低问题,提出基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法。该方法在多通信半径定位算法基础上,使用蛙跳算法对锚节点跳距进行优化,并对其适应值函数进行改进,让跳距值... 定位是无线传感器网络中最重要的问题之一。针对DV-Hop算法定位精度低问题,提出基于进化算法的多通信半径DV-Hop改进定位算法。该方法在多通信半径定位算法基础上,使用蛙跳算法对锚节点跳距进行优化,并对其适应值函数进行改进,让跳距值更接近真实值,然后在DV-Hop算法最后阶段利用遗传算法求解未知节点坐标。实验仿真结果表明,改进算法在不增加额外硬件情况下,大大降低了定位误差,相比于传统DV-Hop算法,定位精度提高了大约69%,相比其他文献,定位精度提高了大约21%。 展开更多
关键词 无线传感器网络 DV-HOP算法 改进蛙跳算法 遗传算法
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QoS感知物流Web服务组合的改进遗传算法
7
作者 沈记全 罗常委 +1 位作者 侯占伟 刘志中 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2019年第1期36-39,共4页
随着Web服务技术的广泛应用,如何从海量功能性相同、非功能性不同的Web服务中,高效地组合出客户满意度高、服务质量最优的组合服务是第四方物流的核心.针对这一问题,建立了基于QoS感知的物流Web服务组合模型,在保证Web服务QoS全局约束... 随着Web服务技术的广泛应用,如何从海量功能性相同、非功能性不同的Web服务中,高效地组合出客户满意度高、服务质量最优的组合服务是第四方物流的核心.针对这一问题,建立了基于QoS感知的物流Web服务组合模型,在保证Web服务QoS全局约束和偏好的前提下,提出了一种新型的遗传优化算法.为了提高算法的种群适应度,该算法优化了基因编码方式、选择、交叉以及变异遗传算子.实验数据显示,改进后的遗传算法具备更高的收敛能力与寻优效率,能够用来处理物流Web服务组合问题. 展开更多
关键词 物流Web服务 全局约束 服务组合 遗传算法 基因编码 遗传算子
基于遗传算法解决TSP问题探索 预览
8
作者 岳鹏齐 《现代信息科技》 2019年第4期10-12,共3页
遗传算法在TSP问题的解决过程中发挥着较为重要的作用。本文从遗传算法的基本原理与算法步骤入手,简述遗传算法的基本原理及遗传算法的基本步骤,然后对基于遗传算法的TSP问题解决方式进行了分析,包括TSP问题建模、TSP问题遗传算法设计... 遗传算法在TSP问题的解决过程中发挥着较为重要的作用。本文从遗传算法的基本原理与算法步骤入手,简述遗传算法的基本原理及遗传算法的基本步骤,然后对基于遗传算法的TSP问题解决方式进行了分析,包括TSP问题建模、TSP问题遗传算法设计、编码方式、算子选择、单点交叉、变异算子、其他参数等,最后从选择因子分析和算法测试分析两方面对基于遗传算法的TSP问题实验进行了探究。 展开更多
关键词 遗传算法 TSP问题 遗传操作
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基于一种混合遗传算法的移动机器人路径规划 预览
9
作者 裴以建 杨亮亮 杨超杰 《现代电子技术》 北大核心 2019年第2期183-186,共4页
移动机器人路径规划问题一直是机器人学研究的核心内容之一,而遗传算法作为智能仿生学算法在路径规划中得到了广泛的应用。针对传统遗传算法存在局部搜索能力差的问题,文中研究在已知环境下运用一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的... 移动机器人路径规划问题一直是机器人学研究的核心内容之一,而遗传算法作为智能仿生学算法在路径规划中得到了广泛的应用。针对传统遗传算法存在局部搜索能力差的问题,文中研究在已知环境下运用一种基于遗传算法和模拟退火算法相结合的技术对移动机器人进行最优路径的规划方法。算法采用栅格法对环境建立模型,同时在遗传算子中添加插入算子和删除算子以优化路径。Matlab仿真实验结果表明,该算法相对于基本遗传算法的收敛速度,搜索质量等有了明显的提高。 展开更多
关键词 移动机器人 遗传算法 模拟退火算法 栅格法 路径规划 Matlab
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光伏阵列故障类型的改进型RBF神经网络识别算法 预览
10
作者 王福忠 裴玉龙 《电源学报》 CSCD 北大核心 2019年第1期73-79,共7页
光伏阵列是光伏系统中非常重要的组成部分。传统的BP神经网络诊断算法有着精度低、收敛速度慢等缺点,为了精确地诊断出光伏阵列内部的故障位置及其类型,通过分析阵列开路、短路、老化、阴影和电池板裂片5种故障,提出了一种改进型RBF神... 光伏阵列是光伏系统中非常重要的组成部分。传统的BP神经网络诊断算法有着精度低、收敛速度慢等缺点,为了精确地诊断出光伏阵列内部的故障位置及其类型,通过分析阵列开路、短路、老化、阴影和电池板裂片5种故障,提出了一种改进型RBF神经网络的故障诊断识别算法。首先,建立RBF神经网络的光伏阵列故障诊断模型,确定基于遗传算法的故障模型隐层中心的确定方法,然后针对基于粒子群优化算法的网络模型进行自适应权重寻优的仿真实验。最后,将优化的算法与传统RBF神经网络算法进行对比。结果表明:该优化算法不仅可以有效地诊断光伏阵列的故障类型,还可以提高故障诊断的准确率。 展开更多
关键词 光伏阵列 故障诊断 RBF神经网络 粒子群优化算法 遗传算法
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SDN中基于遗传机制的自适应路由算法研究 预览
11
作者 周飞杰 张坤丽 +1 位作者 王国卿 庄雷 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期86-91,186共7页
SDN以集中式的控制、可编程的接口等优点,极大地提高了网络的管控效率及操作的灵活性。但在SDN部署运行中,也暴露出传输时延大、丢包率高等缺点。针对这些问题,提出了一种基于遗传算法的自适应SDN路由算法,该算法利用遗传算法在SDN的全... SDN以集中式的控制、可编程的接口等优点,极大地提高了网络的管控效率及操作的灵活性。但在SDN部署运行中,也暴露出传输时延大、丢包率高等缺点。针对这些问题,提出了一种基于遗传算法的自适应SDN路由算法,该算法利用遗传算法在SDN的全局网络视图中搜索优化路径。算法设计时,对交叉、变异操作进行条件约束,避免产生无效的路径,减小求解空间,降低控制器计算开销。同时能根据网络的动态变化,自适应地选择转发路径。通过Mininet仿真平台进行实验,与其他算法相比,该算法降低了网络的时延以及丢包率,提高了网络性能. 展开更多
关键词 软件定义网络(SDN) 传输时延 丢包率 遗传算法 路由算法
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基于免疫遗传算法的BP神经网络在纱线条干预测上的应用 预览
12
作者 查刘根 谢春萍 《丝绸》 CAS CSCD 北大核心 2019年第2期19-26,共8页
为了避免因随机生成BP神经网络初始权值和阈值而带来的不确定性,以及得到更好的预测纱线条干CV值的精度和速度,借助免疫遗传算法对传统单一的BP神经网络进行权值和阈值的优化。免疫算法中特有的浓度调节机制有效地解决了遗传算法后期未... 为了避免因随机生成BP神经网络初始权值和阈值而带来的不确定性,以及得到更好的预测纱线条干CV值的精度和速度,借助免疫遗传算法对传统单一的BP神经网络进行权值和阈值的优化。免疫算法中特有的浓度调节机制有效地解决了遗传算法后期未成熟收敛的问题。利用Matlab构建单一的BP神经网络模型、遗传BP神经网络模型和免疫遗传BP神经网络模型进行纱线条干CV值的预测实验,通过仿真训练结果的对比分析可得出,免疫遗传算法优化的BP神经网络能够更准确、更快速、更稳定地完成纱线条干CV值的预测。 展开更多
关键词 纱线条干 纱线质量预测 BP神经网络 免疫算法 遗传算法
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普通立体仓库的货位优化模型与算法研究 预览
13
作者 李永伟 刘树安 郭晋秦 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2019年第2期321-327,共7页
在物流仓储的总成本中,库存成本占很大比重。企业为了减少库存成本,不断设法去改进和优化仓库"存储"的过程。针对普通立体仓库的入库过程,在考虑叉车载重、货位容量和存储策略等限制条件下,建立了以入库作业过程中工作人员行... 在物流仓储的总成本中,库存成本占很大比重。企业为了减少库存成本,不断设法去改进和优化仓库"存储"的过程。针对普通立体仓库的入库过程,在考虑叉车载重、货位容量和存储策略等限制条件下,建立了以入库作业过程中工作人员行走总路程最小为目标的货位优化模型。根据问题和模型特点,将货位优化问题分为两层优化:货位选择优化层和货位顺序优化层;然后将传统遗传算法同启发式算法相结合对模型进行求解;最后通过仿真实验验证了模型和算法的合理性和可行性。该成果可用于解决多数普通仓库的货位优化问题。 展开更多
关键词 普通立体仓库 货位优化 遗传算法 启发式算法
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基于融合算法的车载锂电池荷电状态估计 预览
14
作者 王爽 刘淑杰 +1 位作者 刘景超 张洪潮 《内燃机与配件》 2019年第2期26-29,共4页
动力电池的荷电状态(State Of Charge,SOC)是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键内容。本文采用遗传算法(Genetic Algorithm,遗传算法)和BP神经网络(BP neural network)相结合的方法对动力锂电池进行荷电状态估计,通过... 动力电池的荷电状态(State Of Charge,SOC)是电池管理系统(Battery Management System,BMS)的关键内容。本文采用遗传算法(Genetic Algorithm,遗传算法)和BP神经网络(BP neural network)相结合的方法对动力锂电池进行荷电状态估计,通过从NASA中提取的锂电池充放电数据进行训练和测试得到的SOC估计值与真实值的对比分析,基于这种融合算法的锂电池SOC估算误差在2.5%以内,验证了提出的电池估计方法的有效性。 展开更多
关键词 荷电状态 遗传算法 电池管理系统 BP算法
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基于两层混合遗传算法的IT外包进度风险控制 预览
15
作者 王雷震 朱锦文 +1 位作者 卢福强 汪定伟 《东北大学学报:自然科学版》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期164-168,179共6页
针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差... 针对IT(information technology)外包项目的两层进度风险控制优化问题,设计了两层混合遗传算法.该算法是在传统遗传算法中引入模拟退火和自适应机制,并结合优化问题的两层特点而设计的,能够克服传统遗传算法易于早熟、局部搜索能力较差的弱点.在算例分析中,首先分析了两层数学模型在IT外包项目进度风险控制中的管理意义,进而将两层混合遗传算法的仿真结果与两层粒子群优化算法和传统遗传算法的仿真结果进行比较,验证了改进算法的效率和有效性. 展开更多
关键词 IT外包 进度风险 混合算法 遗传算法 模拟退火
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新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划 预览
16
作者 杨晓华 郭健全 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第2期198-205,共8页
针对我国新零售模式的快速发展,消费者对生鲜产品需求与退货的模糊不确定性问题,考虑最低物流总成本、最佳设施选址以及最优配送车辆运输路径的决策,构建了新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划模型。为求解该模型,将需求量与退货量看... 针对我国新零售模式的快速发展,消费者对生鲜产品需求与退货的模糊不确定性问题,考虑最低物流总成本、最佳设施选址以及最优配送车辆运输路径的决策,构建了新零售下生鲜产品闭环物流网络模糊规划模型。为求解该模型,将需求量与退货量看成三角模糊参数,利用模糊机会约束方法将模糊约束转化为等价的清晰条件。以上海市某生鲜电商企业为实例,通过置信水平的敏感性分析以及遗传算法与粒子群算法的双求解,验证了模型的有效性与可行性,进而为相关决策者提供了借鉴. 展开更多
关键词 新零售 生鲜 闭环物流网络 模糊机会约束规划 遗传算法 粒子群算法
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一种基于混合策略的差分进化算法研究 预览
17
作者 苗晓锋 刘志伟 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第3期260-264,共5页
差分进化算法DE(Differental Evolution)是一种著名的处理非线性复杂问题的优化技术。为改进其计算开销大、参数设置与问题本身特性过于相关等缺陷,提出一种混合策略的差分进化算法HDE(Hybrid DE)。它混合反向学习OBL(Opposition-based ... 差分进化算法DE(Differental Evolution)是一种著名的处理非线性复杂问题的优化技术。为改进其计算开销大、参数设置与问题本身特性过于相关等缺陷,提出一种混合策略的差分进化算法HDE(Hybrid DE)。它混合反向学习OBL(Opposition-based Learning)和自适应机制来进行参数调整,从而能加速算法收敛,同时提高求解成功率。在MATLAB环境中进行的测试实验结果表明,HDE在收敛速度,鲁棒性和计算开销等方面的性能在大部分测试用例上优于已有的多种算法。这表明混合策略是一种行之有效的差分进化算法的研究路径。 展开更多
关键词 遗传算法 优化算法 反向学习 自适应 差分进化 仿真
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基于改进遗传算法优化反向传播神经网络的癫痫发作检测方法分析
18
作者 刘光达 魏星 +2 位作者 张尚 蔡靖 刘颂阳 《生物医学工程学杂志》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第1期24-32,共9页
为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相... 为了提高计算机化癫痫发作检测的准确性和检测效率,本文提出了一种基于改进遗传算法的优化反向传播(IGA-BP)神经网络的癫痫诊断方法,以期利用该方法可以实现临床癫痫病症的快速、高效检测。该方法首先对癫痫脑电信号进行线性与非线性相结合的特征提取,通过高斯混合模型(GMM)对癫痫特征聚簇集合分析,利用最大期望(EM)算法估算高斯混合模型参量,获取遗传算法(GA)选择算子的最优参数组合,实现对遗传算法的改进,用改进的遗传算法调整反向传播(BP)神经网络以获取最佳初始权值和阈值,建立改进遗传算法优化的BP神经网络模型。利用该模型对癫痫脑电信号分类识别,最终实现癫痫病症的自动检测。与传统遗传算法优化的BP(GA-BP)神经网络相比较,本文所提出的方法提高了种群的收敛速度、减小了分类误差,在癫痫病症自动检测中提高了检测准确率并缩短了检测时间,在临床癫痫发作诊断中具有重要的应用价值。 展开更多
关键词 癫痫发作检测 遗传算法 BP神经网络 选择算子 EM算法
基于无迹卡尔曼滤波与遗传算法相结合的车辆状态估计 预览
19
作者 周卫琪 齐翔 +1 位作者 陈龙 徐兴 《汽车工程》 EI CSCD 北大核心 2019年第2期198-205,共8页
针对汽车状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的状况,通过UKF算法与遗传算法相结合,提出一种新的自适应滤波算法,以降低噪声对估计结果的干扰。为达到较高的精度,建立了7自由度非线性车辆动力学模型,结合“魔术公式”轮胎模型... 针对汽车状态估计中过程噪声和量测噪声统计特性不确定的状况,通过UKF算法与遗传算法相结合,提出一种新的自适应滤波算法,以降低噪声对估计结果的干扰。为达到较高的精度,建立了7自由度非线性车辆动力学模型,结合“魔术公式”轮胎模型对汽车行驶过程中的纵、侧向速度、轮胎力和质心侧偏角分别进行了估计。在利用UKF对汽车状态参数进行估计的同时,引入遗传算法,根据适应度函数对过程噪声和量测噪声进行寻优,实现了噪声的自适应作用,估计精度大幅提高。仿真和道路模拟试验的结果表明,UKF结合遗传算法的方法,能提高估计精度且具有很好的抗干扰性。 展开更多
关键词 车辆 状态估计 UKF算法 遗传算法 魔术公式
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基于PSO-RBF神经网络的海战场电磁态势预测 预览
20
作者 杨洁 程晓健 穆彦斌 《现代电子技术》 北大核心 2019年第3期1-5,共5页
针对海战场电磁态势的预测问题,提出一种基于改进粒子群(PSO)优化径向基函数(RBF)神经网络的海战场电磁态势预测方法。该方法使用自适应惯性权重、模拟退火法和遗传算法对常规的粒子群算法进行改进,提高算法的搜寻精度和速度,并采用改... 针对海战场电磁态势的预测问题,提出一种基于改进粒子群(PSO)优化径向基函数(RBF)神经网络的海战场电磁态势预测方法。该方法使用自适应惯性权重、模拟退火法和遗传算法对常规的粒子群算法进行改进,提高算法的搜寻精度和速度,并采用改进粒子群算法优化RBF神经网络参数,提高网络的学习效率和预测精度。最后,对海战场电磁态势值之间的非线性映射关系进行仿真预测。实验结果表明,该方法可以有效地提高海战场电磁态势的预测精度,具有较好的适用性。 展开更多
关键词 海战场 电磁态势 神经网络 粒子群算法 模拟退火法 遗传算法
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