智能车辆测距技术

智能车辆避撞技术依赖于测距技术的发展.智能车辆测距技术有多种超声波测距、微波雷达测距、激光测距、机器视觉测距和红外线测距等.各种测距技术各有优缺点,因而多传感器技术有效融合是汽车避撞系统实用化的途径;最后在智能车辆测距技术应用现状的基础上提出该领域的存在问题及发展方向.     

旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测方法研究

利用遗传算法的全局搜索能力同时进化设计三层BP神经网络的结构和连接权,并以进化后的网络结构和连接权作为新的神经网络结构和初始连接权,再进行新一轮附加动量的BP神经网络训练,把训练后的结果简单平均集成,以此建立旱涝灾害的遗传-神经网络集成预测新方法。应用该方法对广西桂林6月(主汛期1995~2005年)的降水量进行实例预测的结果表明,该方法的收敛速度快,预报精度高,易于操作,是一种具有较高应用价值的预测方法。     

基于十进制编码改进的遗传算法

遗传算法在数据挖掘中有着重要的地位.用遗传算法进行数据挖掘需要经过许多代的进化,从而获得较优的解.基于二进制基础的遗传算法在对二进制码进行操作时花费了不少时间,尤其是在完成染色体的交叉,变异过程中对染色体的处理时,需要花费不少时间.文章提出用十进制替换二进制处理对染色体的操作,用简单的数字运算完成对染色体的交叉和变异操作,从而达到提高遗传算法速度的效果.     

一种自适应免疫遗传算法及其在系统辨识和参数优化中的应用

基于遗传算法与免疫系统的机理,提出了一种自适应免疫遗传算法(AIGA).该算法定义了选择、扩展与突变等操作,通过对选择比例、扩展半径、突变半径的约束和参数的自适应调节,提高了算法的全局与局部搜索能力.同时,将AIGA用于系统辨识以及PID参数的优化中,进行了仿真实验,取得了较好的结果,证明了该方法的有效性.     

一种基于模糊神经网络和遗传算法的智能PID控制器

常规的PID控制器参数整定方法需要被控对象的精确数学模型,且整定出的参数不能进行在线调整.而模糊控制和神经网络均不依赖被控对象的数学模型,且具有较强的自适应和自学习能力;遗传算法则是一种新型的全局优化方法.鉴于此,提出将模糊控制、神经网络和遗传算法引入PID控制器的设计过程.首先,运用遗传算法优化隶属度函数的中心值和宽度,并借助模糊逻辑控制确定遗传算法中的交叉概率和变异概率.然后,再运用BP算法优化模糊神经网络的连接权系数.仿真结果表明,该方法提高了系统的自适应能力和抗干扰能力,增强了系统的鲁棒性.     

物理学史在提高学生素质的教育中的作用

分析了学校教育目标的三个层次,讨论了把科学史教育引入学校教育的重要性和必要性,并进一步分析了物理学史在提高学生素质的教育中的地位与作用.     

基于弹性分组环的城域网解决方案

文章介绍了弹性分组环的技术特点及其在网络中的应用,从实现的角度探讨了目前弹性分组环在城域网中的3种主流解决方案,包括采用RPR嵌入路由交换平台方式、采用纯RPR设备方式、采用RPR嵌入MSTP方式,解决方案涉及系统架构、网络应用环境、业务提供等方面。进而,文章在对3种解决方案进行对比的基础上,探讨了基于弹性分组环的城域网的发展趋势。     

变频控制多联机空调系统

由于变频控制多联机空调系统的特点,其系统设计与中央空调系统相比,简单、可靠、控制方便。除室内机布置需与装修协调外,基本上不存在与各工种的管道综合问题。     

一种新颖的多目标优化算法

粒子群算法的特性使得其在解决多目标优化问题时具有很强的竞争性,提出了一种结合小生境思想和在线归档策略的多目标粒子群优化算法,该算法能够在进化过程中保持优良种群。通过3个测试函数来评价算法性能并将算法与NSGA-II做比较,结果表明提出的算法的时间耗费明显小于NSGA-II算法且解集沿着Pareto非劣最优目标域有很好的扩展性。     

一种新的伪并行遗传算法

利用混沌序列的伪随机性,将混沌引入伪并行遗传算法,提出了伪并行混沌遗传算法。对3个检测函数的仿真实验表明该算法能较好地克服早熟现象及收敛速度慢的问题,优于伪并行遗传算法、显著优于标准遗传算法。