遗传算法在神经网络控制中的应用与实现

比较了遗传算法与神经网络的特点，并对将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究，同时阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性，提出了一种融合遗传算法的神经网络控制方法，该方法采用多层前向神经网络作为遗传搜索表示方式的思维，以神经网络为基础，用遗传算法 习神经网络的权系数，即保留了遗传算法的强全局随机搜索能力，又具有神经网络的鲁棒性和自学习能力，将遗传算法和神经网络相结合，分析了遗传算法基本参数及神经网络结构、隐层和输出层节点非线性函的选择，设计了用遗传算法学习神经网络权系数的软件实现方法，成功地实现了机械手逆运动学求解问题及倒立摆的控制，仿真结果显示了遗传算法快速学习神经络权系数的学习效率与收敛精度，确保了快速达到全局收敛，克服了多层前向神经网络传统的BP学习算法精度低、收敛速度慢、容易陷入局部极小的缺陷，表明了该方法的可行性与有效性。     

基于GA神经网络的个人信用评估

提出了基于遗传算法神经网络的个人信用评估模型,利用标准遗传算法和Solis&Wets算法的混合算法同时优化神经网络的结构和权重/阈值系数,并在探讨个人信用评估指标的基础上,针对模型实际应用问题提出了解决方案.     

用混合小波网络和遗传算法对期权定价的研究

由于波动率微笑的存在,不同种类的期权的隐含波动率不同,如何衡量不同种类期权的隐含波动率的最优权重一直是期权定价领域中的重要问题.提出了新的基于Black-Scholes模型的混合小波神经网络,建立了混合小波神经网络和遗传算法相结合的模型,将期权按钱性进行分类,提出了加权的隐含波动率作为神经网络的输入变量,通过遗传算法来求取不同种类期权的隐含波动率的最优权重.在香港衍生品市场的实证中表明,所提出的模型要优于传统的Black-Scholes模型和其它的神经网络模型.     

四层BP网络的一种结构设计方法及应用

针对BP神经网络的特点提出一种基于递阶遗传算法的四层BP神经网络的结构设计模型及应用。现有的BP训练方法只能训练BP网络的权重和阈值,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、权重和阈值同时通过训练确定。以经济系统中的人口时间序列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,提出的方法是可行的。     

基于混合遗传BP神经网络的城市系统作战能力评估

针对现有城市系统作战能力评估方法较少的问题,利用反向传播(back propagation,BP)神经网络在能力评估方面所具有的自适应、自学习、强容错性和泛化映射等优势,建立了评估指标体系并给出了指标的隶属函数。通过模拟退火遗传算法(simulated annealing and genetic algorithm，SAGA)优化 BP 神经网络的连接权重和阀值,弱化了指标评价中的人为因素,提高了评价结果的准确性、客观性和权威性,有效解决了传统遗传算法和 BP 神经网络易陷入局部极小值、收敛速度慢和抗干扰能力差等问题。仿真实例验证了该方法对城市系统作战能力评估的可行性和有效性。     

基于递阶遗传算法和BP网络的时间序列预测

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。     

基于递阶遗传算法和BP网络的财务预警

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.     

基于递阶遗传算法和BP网络的模式分类方法

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.     

一种基于遗传算法的小波神经网

网络的优化学习是人工神经研究中的一个重要问题.将遗传算法全局性优化搜索和小波分析的时-频局部性特点相结合,本文提出了一种基于遗传算法学习的小波神经网络--遗传算法小波神经网络(WNNGA).三位异或问题和双螺旋问题的实验结果证明,遗传算法小波神经网络不仅继承了小波分析良好的局部性及其神经网络的学习和推广能力,而且具有遗传算法全局快速寻优的特点,是多层前向神经网络学习的一种理想算法.     

遗传神经网络特征提取及在分类中的应用

将遗传算法和神经网络结合应用于乳腺癌细胞分类,首先利用遗传算法随机提取训练集的属性特征,然后用提取特征后的训练集训练神经网络,最后得筑必要的特征子集优化网络结构,仿真实验结果表明,遗传神经网络不仅可以优化神经网络的权值和阈值,还能有效地找出线性可分离特征子集,从而达到降低数据维数并提高分类精度的目的。     

基于遗传算法和径向基函数神经网络的转炉炼钢模型

针对转炉传统模型的弱点 ,本文在转炉建模过程中引入了遗传算法和径向基函数神经网络 ,由遗传算法辨识转炉过程的脱碳与升温模型 ,并利用径向基函数神经网络及时补偿辨识模型的误差。实际结果表明这一方法效果明显。     

遗传算法的随机泛函分析

以一般遗传算法为基础,对遗传算法的求解过程进行了形式化描述,分析了遗传算法求解的迭代特性,并对其进行了随机泛函分析。     

基于遗传算法的相控阵雷达最优化调度研究

任务调度是相控阵雷达工作流程的核心环节,也是雷达设计的重要内容,本文提出了一种基于遗传算法的任务调度模型。在与典型作业车间调度比较的基础上,分析了相控阵雷达调度的流程和时序,然后利用层次分析法研究了最优化调度模型的目标函数,并且结合双门限思想给出了时间、能量和计算机约束条件,为下一步应用遗传算法求解相控阵雷达调度模型奠定了基础。     

一种新的神经网络重新学习算法

训练样本的获取是神经网络应用中的一个"瓶颈"问题。当发现新的训练样本模式时,现有方法就要重新构造新的神经网络、重新训练,学习时间长而且影响原有记忆。为解决此问题,提出了一种新方法,其基本思想是在原有网络的基础上,增加新的局部神经网络,新网络与原有网络没有链接关系,只包含新的样本模式,而且神经网络重新学习时,只调整局部神经网络。     

Analysis of the diversity of population and convergence of genetic algorithms based on Negentropy

1.INTRODUCTION Thediversityandconvergenceofgeneticalgorithms havegainedmoreattentionbymanyspecialistsinre centyears,althoughGAhasbeenwidelyusedin manyfieldsandobtainedsomesuccess,therestill isn’tasetofcompletetheorytoexplaintheprinciple ofGA,tosomeextent,itsdevelopmentisrestricted, evenmakingsomeonedoubtfulaboutit. Holland’smodeltheoremisthemaintheoryof GA,butitjustdisclosestheaveragechangeinthe evolutionarypopulation,notsuggestinganyinforma tionofindividualdistributionwithintheevo…     

基于状态观测器的非线性系统神经网络自适应控制

结合高增益观测器,针对相对阶为n的非线性系统,设计了神经网络自适应控制器。利用Lyapnov定理获得了神经网络权值的更新律和控制器的控制律,从而确保了整个闭环系统的稳定性和有界性。由于神经网络不需任何的离线训练,因而该控制器能够广泛应用于一大类非线性性系统的控制中。仿真结果验证了控制方案的有效性。     

采用拓展空间法建立迟滞模型

神经网络应用于非线性建模具有很多优点,但对迟滞这类多值映射非线性无能为力.一个新的基于神经网络的迟滞建模方法--拓展空间法被提出.通过坐标变换建立基本迟滞算子,将基本迟滞算子的输出与迟滞输入同时作为神经网络的输入,使神经网络的输入空间由一维上升为二维,从而使输入与输出之间形成一对一映射关系.最后的实验结果表明,通过拓展空间法神经网络能够对多值映射非线性进行建模.     

前向神经网络学习速率的自适应算法

学习速率是控制神经网络学习过程的一个重要参数,影响神经网络的稳定性和快速性。提出了一种能够满足实时性要求的神经网络学习速率的自适应算法,并证明了在该学习速率下,神经网络的学习过程是Lyapunov意义稳定的。该方法通过为神经网络的输出增加一个输出修正量来补偿多个未知因素对学习误差的影响,从而构造使学习误差快速收敛到零的学习速率自适应算法。通过对神经网络在线逼近一个非线性对象的过程进行仿真,结果证明了该方法的有效性。     

船舶航向的神经网络并行鲁棒模型参考控制

针对大型船舶的航向控制特性,提出一种神经网络并行自学习鲁棒模型参考控制方法。这种复合控制结构利用神经网络的学习能力和非线性映射能力,解决传统自适应控制中模型的在线辨识和控制器的在线设计问题,以达到对不确定非线性船舶的高精度输出跟踪控制;通过引入运行监控器,克服神经网络控制方法实时性差的问题;利用一个鲁棒反馈控制器,来保证神经网络模型学习初期闭环系统的稳定性。仿真结果表明这一方法对设定航向具有精确的跟踪控制效果。     

用神经网络确定动态系统最优决策

本文提出了用神经网络确定动态系统最优决策的方法，介绍了实现这种人工神经网络的电路，并给出了仿真计算实例。本文提出的方法容易掌握，所设计的神经网络运算速度快、稳定性能好，可用于确定动态系统的最优决策。