基于多元共生遗传神经网络的藻类预测仿真

提出一种多元共生遗传神经网络(PGANN),从遗传算法和神经网络——进化和学习两方面及其相互关系着手完善进化过程,以提高优化效果和泛化能力。该算法包括一个共生平衡交叉算子,一种多元选择策略和一种神经网络的分级优化策略,其中共生平衡算子能够兼顾进化过程中的方向性、多样性和自适应性;多元选择策略能够适应进化过程不同时段对选择压力不同的需求;而分级优化使运算规模和运算速度之间的矛盾得到缓解。将该改进的遗传神经网络PGANN应用于水库和湖泊有毒的优势蓝绿藻爆发预测,取得了满意的效果。     

神经网络自适应模糊控制器设计与应用

把神经网与模糊系统相结合，提出一种基于神经网络的自适应模糊控制器，这种控制系统由模糊神经网络控制器和模糊网络组成，具有自适应学习能力，仿真结果以及应用于温度控制系统中，其鲁棒性明显优于一般Ｆｕｚｚｙ控制。     

改进遗传神经网络及其在水体富营养化和藻类生长预测中的应用

水体富营养化是藻类爆发性生长的主要因素,为了对其进行实时监测预报,提出一种改进遗传神经网络(QGANN),以实现智能预测.该网络从遗传算法(GA)和神经网络(NN)两方面及其相互关系着手,构造了一个基于量子力学原理的量子平衡交叉算子,设计了一种NN混合优化策略,将两者合并共生获得了一类快速、高效的神经网络预测模型.水库和湖泊蓝绿藻爆发预测实验表明:该改进遗传算法(QGA)性能优良;QGANN的泛化能力明显提高,比未经改进的方法(GAsNN)及简单改进的方法(DCGANN)取得了更加满意的效果.     

混杂系统生产调度与多种群交叉遗传算法

研究了连续离散混合生产过程的调度问题,采用递阶分层、分时调度方案,给出了系统的数学模型,并尝试建立了一种基于多种群交叉因子的遗传算法,就生产过程的实时性要求设计了适合连续离散规划问题求解的交叉遗传算子．通过对上海载重轮胎厂生产混杂系统调度的仿真,表明分层分时调度效果较好,多种群交叉算法比一般遗传算法收敛速度有较大提高,能够较好地解决混杂生产过程的调度问题．     

会计职业道德与诚信问题探讨

本文分析了我国会计人员职业道德失范和会计诚信缺失的表现及原因,并提出解决问题的有效措施和办法。     

基于改进遗传算法的藻类神经网络识别

为了借助智能方法对日益严重的水污染进行识别预测,提出了一种改进遗传神经网络识别算法.该算法通过各个分算子的多元冲突、融合、协作和互补等方式,有机地结合形成一种整体优化算子,它包含了降维差异选择、暂态自适应交叉和冲突自适应变异等3个新的彼此相关联的分算子,能有效地生发多样性,提高解空间处处可达性.数值优化及湖泊蓝绿藻神经网络识别实验表明,该算法在克服早熟、提高全局收敛速度和增强神经网络的泛化能力等方面,均取得满意的藻类识别效果.