粗糙集CMAC神经网络故障诊断策略

提出一种基于粗糙集CMAC神经网络的智能互补融合的诊断策略．该策略利用粗糙集理论对数据样本进行数据浓缩．提取初步的诊断规则．对初步的诊断规则通过神经网络进行粗映射，利用神经网络的分类逼近能力，建立故障状态空间到诊断空间的精确映射．大大提高了神经网络的收敛速度和逼近精度．将该神经网络应用于的变压器故障诊断实例．结果表明．该神经网络具有分类逼近能力强．计算量小等优点．诊断正确率比普通神经网络的诊断正确率高．     

智能混合优化策略及其在流水作业调度中的应用

通过结合蚁群算法(ACO)的并行搜索结构和模拟退火算法(SA)的概率突跳性,提出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于流水作业调度问题(FSP)．在该策略中,蚁群系统的一个周游路线为模拟退火算法提供了一系列初始解,在每个退火温度上进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜索．同时,根据此策略构建并实现了针对FSP问题求解的具体混合算法．仿真结果表明,混合算法弥补了ACO易陷入局部最优和SA搜索效率较低的缺点,增强了全局搜索能力,在求解FSP调度问题的性能上也优于其他算法。     

一种智能混合优化策略及其应用

通过结合蚁群算法的并行搜索结构和模拟退火算法的概率突跳性,提出了一种有效的混合优化策略,并将该策略应用于FSP调度问题.在该策略中,蚁群系统的一个周游路线为模拟退火算法提供一系列初始解,在每个退火温度进行抽样准则检验并产生新解,然后更新信息激素;蚁群算法再利用模拟退火算法产生的新解进行并行搜索.     

分散、递阶蚁群算法及其在相变序列图像分割中的应用

提出了一种分散、递阶蚁群算法，它将多个分散的蚁群并行求解各自对应的子问题，形成一个执行层，而递阶协调层利用执行层反馈的信息协调执行层的优化过程，从而得到递阶求解问题的整体最优解．该算法已应用于相变热图序列图像模糊相变线的提取问题，即运用区域划分方法先将序列图像的分割转化为关联型多子图搜索问题，再利用分散、递阶蚁群算法进行求解，结果表明该算法能很好地利用相变线的运动信息成功地解决热相变序列图像分割问题．与蚁群算法独立搜索比较，分散、递阶蚁群算法能更有效地实现多子图之间的关联．