基于FAN 9672的电源变换器设计

为了解决目前市场上电源变换器宽电压输入功率因数和功率均较小,而功率大、高功率因数的电源变换器要求输入电压范围又很小的问题,将主要用于PFC控制电路的芯片FAN9672应用于大功率升压变换电路,设计一款新型电源变换器.给出电路构成框图及各单元电路的详细设计方式,论述了整机工作过程,并进行了电路参数测试.检测结果表明,该电源变换器具有宽电压输入、大功率、高功率因数的特点.     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解.算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计.     

一种约束工程设计问题的入侵性杂草优化算法

提出了一种新颖的求解约束问题的群智能优化算法.该算法模拟杂草克隆、占地生长与繁殖的自然行为,具有入侵性杂草的鲁棒性、适应性和随机性等特点,算法简单而有效,具有准确的全局搜索能力.结合罚函数方法将提出的算法应用于求解工程设计优化问题,实验结果及比较表明提出的算法获得了更优的结果,同时也显示了它在求解复杂工程设计优化问题时的全局寻优能力.进一步实验与统计分析了关于参数选择对算法性能的影响,得到了有利参数选择的结论.     

基于改进PSO的高分子材料降解模型参数优化

为提高可降解高分子材料降解模型仿真的准确程度,结合高分子材料降解的实际原则和所要考虑的各种因素,建立了适合优化的参数优化模型,并将粒子群优化算法(PSO)用于模型的求解.针对标准粒子群算法存在的一些不足,提出了一种改进的粒子群优化算法来求解最优值,改进的算法引入了动态自适应惯性权重和异步时变学习因子.采用5个标准测试函数对改进的粒子群算法进行了测试,并将算法应用于参数优化模型的求解.测试与试验结果表明:新算法有效地避免了过早陷入局部最优,提高了收敛速度和收敛精度,并且采用优化所得参数显著地提高了高分子材料降解模型仿真的精准度,有利于揭示降解机理的科学意义和指导实际医用器件的设计与生产.     

二阶锥规划基于核函数凸组合的内点算法

首先给出了一个新的核函数,该函数为两个核函数的凸组合,进而将该核函数应用于求解二阶锥规划原始对偶内点算法中.分析了算法的复杂性并得到了一个关于大步校正方法的迭代界.最后给出了数值试验结果,讨论了参数对算法的影响.     

多电平并网逆变器谐波抑制设计策略研究

为提高并网系统的稳定性和获得高质量的并网电流,将简化的五电平逆变器拓扑电路应用于并网系统,采用T型滤波器滤波、电容电流内环,并网电流外环的双闭环控制提高系统稳定性．针对Pl控制的特点,研究在减小稳态误差和实现单位功率因数并网的参数条件．所设计的系统综合了五电平逆变器拓扑电路、双闭环控制、PI控制的优点,仿真试验验证了该设计的合理性、有效性和可行性．     

基于改进蚁群算法的优化设计

为研究结构优化设计问题,以二进制为基础,基于图解的蚁群系统,提出伪并行蚁群算法,以改善蚁群算法性能,并将其应用于结构优化设计中参数的求解。算例表明,改进的蚁群算法可求解连续优化问题,收敛速度快,计算精度高,并具有满意的优化效果,可用于工程优化设计。     

任意图同构判定及其应用

建立了任意图的伴随电路模型,使用电路分析方法求解伴随电路,通过解出的节点电压来确定原图拓扑结构的对应顶点,并由此提出了可应用于任意图的同构判定算法.     

基于PSO-PF-SVM的模拟电路故障诊断

针对模拟电路输出信号存在的非线性、高维数等特点所带来的诊断困难问题,提出一种支持向量机(SVM)分类器参数优化算法,进行模拟电路故障诊断.首先,运用S变换与灰度共生矩阵(GLCM)组合方法S-GLCM,对电路输出信号进行故障特征提取.其次,采用粒子群算法(PSO)与粒子滤波算法(PF)融合,通过重采样实时更新粒子的位置和速度,对SVM参数进行高效寻优,并将特征向量代入模型中进行训练和测试,完成对电路各故障模式的高精度故障诊断.最后,通过两个国际基准电路试验对该方法进行可靠性分析.试验结果表明：S-GLCM在处理非线性、非平稳信号时表现出很大优势,将电路输出信号每组1 500个采样点降为8维特征向量,减少冗余信息;该SVM分类器参数优化算法的诊断准确率较未优化算法提升约11.2%.     

基于抽水试验的水文地质参数三维进化反演

提出求解水文地质参数的遗传反演算法，并将该方法应用于玄武湖隧道工程抽水试验中，结果表明，用遗传算法反演水文地质参数是可行的，这种方法的优点在于只须给出参数的取值范围，就可自动地搜索出最优参数值。     

一种改进的遗传算法求解旅行商问题

针对在解决旅行商问题时标准遗传算法效率不高,很容易陷入局部最优解的问题,提出了一种改进的遗传算法. 根据种群个体的多样性和分布情况,提出了判定遗传算法截止代数的方法. 研究结果表明,通过加入了初始化信息,改进交差算子,可提高遗传算法的精确性和收敛性.      

求解多峰值问题的改进混合遗传算法

由于遗传算法解决问题时容易陷入局部极值点,根据遗传算法全局搜索能力强和模拟退火算法局部搜索能力优的特点,将它们混合使用,同时改进初始群体产生方法,使随机产生的初始群体之间有较明显的差别,能均匀分布在解空间,并采取与进化代数相关的多精英保留策略及改进的自适应选择与变异操作.模拟退火算法的结束条件改进为当连续五代个体与前一代适应值无变化或当前温度小于结束温度.仿真实验表明新算法在求解多峰值问题时改善了遗传算法的局部搜索能力,有效地解决了遗传算法的早熟现象,显著提高了遗传算法求得全局解的概率.     

遗传算法与神经控制的融合算法研究

遗传算法和神经控制是现代智能控制常用的两种方法,它们具有各自的优点和不足。将遗传算法用于前向神经网络的可能性进行了研究,阐明了遗传算法和神经网络结合的必要性。针对遗传算法和神经控制各自的优缺点,设计了二者的融合算法,将遗传算法应用于神经网络控制器的学习和训练,从而使建立的控制器兼有二者的优点,具有神经网络的广泛映射能力和遗传算法快速全局收敛以及增强式学习等性能,继而提高控制系统的性能。运用该方法对电加热炉温度控制系统进行的仿真实验,实验结果体现了良好的控制效果,证明了融合算法的优越性。     

基于自适应惩罚函数法的混合遗传算法

引入了自适应的惩罚因子,将约束问题转化为无约束问题．通过遗传算法求得无约束问题的可行解,再将此解作为约束变尺度法的初始可行点,由约束变尺度法得到精度较高的解．数值实验表明该混合算法比单纯使用遗传算法效率高,而且在多数情况下能得到全局最优解。     

柱效关系用于RBF神经网络色谱重叠峰解析

将径向基函数(RBF)神经网络引入色谱重叠峰解析领域·为了使RBF神经网络能适应于色谱重叠峰解析的需要,先在RBF神经网络学习算法中引入了基于可行域约束和共享小生境技术的遗传算法,而后又用两阶段遗传学习算法训练该神经网络以使其具有了结构自学习和参数优化的能力,适应于组分数未知的色谱重叠峰解析的需要,最后又将柱效关系引入至遗传算法的适应度函数中,极大地限制了解的空间,减少了病态解发生的概率·实验表明本方法解析精度较高,很适用于多组分色谱重叠峰解析,并且具有不需人为干预,自动确定网络结构即组分数的优点     

基于遗传算法的骨肿瘤分类方法研究

为了更好地利用骨肿瘤分形参数集对骨肿瘤进行模式判别，将基于连续变量的遗传算法和相应的交叉与变异算子应用于骨肿瘤的模式分类中。针对该算法在实验中出现的振荡及不收敛问题，相应采用了自适应技术加以改进。通过对比改进前后遗传算法的精度和速度，证明了改进后的自适应遗传算法稳健性能好，运算速度快。利用该算法，可根据分形参数模式集对骨肿瘤进行有效的分类，达到了预期的目标。     

Edge detection of range images using genetic neural networks

Due to the complexity and asymmetrical illumination, the images of object are difficult to be effectively segmented by some routine method. In this paper, a kind of edge detection method based on image features and genetic algorithms neural network for range images was proposed. Fully considering the essential difference between an edge point and a noise point, some characteristic parameters were extracted from range maps as the input nodes of the network in the algorithm. Firstly, a genetic neural network was designed and implemented. The neural network is trained by genetic algorithm, and then genetic neural network algorithm is combined with the virtue of global optimization of genetic algorithm and the virtue of parallel computation of neural network, so that this algorithm is of good global property. The experimental results show that this method can get much faster and more accurate detection results than the classical differential algorithm, and has better antinoise performance.     

系统可靠性的多目标优化计算

由于多目标优化问题存在多个最优解集合，而传统的方法往往将其转化为各目标之加权和，然后采用单目标优化技术，这种方法存在诸多缺点和脆弱性，作为一种并行算法，遗传算法能很好地解决多目标优化问题，文中在非劣性分层遗传算法的基础上对遗传算子进行改进，首先获得多目标优化问题的非劣解，然后通过对系统进行敏感性分析，有效地缩小了问题的解空间．试验对比发现，算法的速度和精度得到有效提高。     

基于实数编码的遗传算法拟合驰豫曲线

介绍了遗传算法的原理和求解方法。将实数编码的遗传算法用于驰豫曲线的拟合，在利用残数法求得解的基础上确定了各参数的变化区间，在Matlab语言环境下实现了该算法，并与残数法的结果相比较，数值结果表明，遗传算法简单、准确，能更好地实现最优拟合。     

二层多目标决策问题的等价变换及其全局优化

针对求解一类二层多目标决策问题,首先将其转化为等价的单目标决策问题,然后利用遗传算法优化的反演性和混沌优化方法的遍历性,并结合精确不可微罚函数求解非线性约束优化问题,提出了求解此类问题的混沌遗传算法.该方法能够有效改善遗传算法的局部搜索能力和搜索精度,求解精度和可靠性较高.实际算例表明是可行、有效算法.