基于新型进化规划的异构神经网络集成算法

提出一种基于新型进化规划的异构神经网络集成算法。首先利用改进的进化规划,克服传统的进化规划及EPNet模型的不足,生成多个异构的最优网络,然后对异构网络进行组合求解。该集成算法充分利用了Bootstrap采样的天然特性实现了网络间的异构和差异度,同时又保证了单个成员网络的精度,克服了传统Bagging,Boosting算法中成员网络结构固定,缺乏个体精度的缺点。通过仿真实验证明,该方法较传统集成算法具有更好的泛化性能并减少了传统集成算法中的随机不确定因素。     

基于进化规划和神经网络的多用户检测器

利用两种方法的优点,并将它们应用于CDMA多用户检测中,提出一种基于并行遗传算法和Hopfield神经网络的多用户检测器．该检测器中,进化规划首先给神经网络提供较好的初始值,然后用神经网络实时快速地获得最优解．计算机模拟结果表明：本文所提出的检测器在误码率和“抗远近”效应方面均具有良好的性能。     

基于神经网络和进化算法的混沌序列产生方法

应用具有全局最优的进化规划算法建立产生混沌序列的优化神经网络模型。该模型利用神经网络权值调整的灵活性 ,能够在同一网络结构中产生的多种混沌序列。计算机仿真结果表明 :该模型比 BP算法训练的神经网络模型能更好地重构混沌吸引子 ,调整网络权值即可产生多种混沌序列。     

基于进化的产品平台参数规划方法

针对基于可变参数的产品平台,用遗传算法对产品平台参数进行规划,满足各种客户需求.该规划方法无需事先人为指定,而是在满足多样化客户需求的前提下,尽可能提高产品族中设计变量的共性,从而确定最好的产品平台的公共参数及其最优值,以及个性参数及其变化范围.并以一个电动机例子验证了该方法.     

前向神经网络拓扑结构和权值的进化

基于进化规则（Bvolutionary Programmin)的方法，提出一种进化前向神经网络的新算法。该算法能同时进化网络的拓扑结构和连接权值（包括阈值），产生非常紧凑的网络结构，并且由于其全局搜索能力能够避免结构的局部。仿真结果证明了该算法的有效性。     

基于递阶进化规划的RBF网络设计新方法

针对RBF神经网络的特点 ,提出一种递阶进化规划算法 ,利用此方法同时对网络的拓扑结构和网络参数 (权值、隐节点中心和形状参数 )进行优化 ,克服梯度算法需要求导且易陷入局部极小的弱点 ,分别对单入单出和多入单出非线性函数的建模问题进行了仿真 ,验证了该算法的有效性     

基于差分进化算法的神经网络优化设计

【目的】研究解决传统神经网络手动设计网络结构的局限性,并探究差分进化算法对神经网络优化的有效性。【方法】提出了一种基于差分进化算法的多层前馈神经网络的优化设计方案,用以同时完成神经网络的权值空间和网络结构空间的搜索,给出不同场景下的最优网络结构。该算法采用（1+1）-ES二元进化策略,使用一种新的网络结构交叉和变异方法,通过双种群结构共同进化及自适应变异率等策略加快网络结构的搜索以及算法的收敛。【结果】在预测、分类等问题中,基于差分进化算法的神经网络优化设计能够较好地搜索到最优的神经网络结构,并与传统的BP神经网络以及经典的预测分类算法进行比较,实验结果具有较强的鲁棒性。【结论】基于差分进化算法的神经网络优化设计是解决网络结构寻优问题的有效方法。     

三维水平井轨道设计最优控制模型改进的进化规划方法

针对三维水平井井眼轨道设计问题，建立了一个非线性最优控制模型。该模型以设计轨道总长度最短为性能指标，以非线性动力系统为约束条件，通过对非线性动力系统积分，将最优控制模型转化为一个非线性规划问题求解。为了求非线性规划问题的全局最优解，在附加一个目标函数小于当前目标函数值的约束条件下，用改进的进化规划方法寻找新的可行点策略，提出了一种新算法。将非线性最优控制模型及算法应用到实际水平井轨道设计中，数值结果证明了该模型及算法的正确性和有效性。     

基于均匀网格的进化规划算法及其应用

提出一种新的进化规划算法－基于均匀网格的进化规划算法。该方法不仅能够加愉普通进化规划算法的收敛速度，而且能够有效地保证种群的多样性，此外，由于均匀网格方法的引入，非常有利于多模态函数的全局优化，并用该方法求解具有多个极值点的函数优化问题，计算机仿真实验结果表明该方法是非常有效的。     

基于量子差分进化算法的神经网络优化方法

一般的神经网络的结构是固定的,在实际应用中容易造成冗余连接和高计算成本。该文采用了协同量子差分进化算法(cooperative quantum differential evolution algo-rithm,CQGADE)以同时优化神经网络的结构和参数,即采用量子遗传算法(quantum genetic algorithm,QGA)来优化神经网络的结构和隐层节点数,采用差分算法来优化神经网络的权值。训练后的神经网络的连接开关能有效删除冗余连接,算法的量子概率幅编码和协同机制可以提高神经网络的学习效率、逼近精度和泛化能力。仿真实验结果表明:用训练后的神经网络预测太阳黑子和蒸汽透平流量具有更好的预测精度和鲁棒性。     

三维水平井轨道设计最优控制模型改进的进化规划方法

针对三维水平井井眼轨道设计问题 ,建立了一个非线性最优控制模型。该模型以设计轨道总长度最短为性能指标 ,以非线性动力系统为约束条件 ,通过对非线性动力系统积分 ,将最优控制模型转化为一个非线性规划问题求解。为了求非线性规划问题的全局最优解 ,在附加一个目标函数小于当前目标函数值的约束条件下 ,用改进的进化规划方法寻找新的可行点策略 ,提出了一种新算法。将非线性最优控制模型及算法应用到实际水平井轨道设计中 ,数值结果证明了该模型及算法的正确性和有效性     

基于进化神经网络的入侵检测方法

将神经网络与遗传算法结合,提出入侵检测的进化神经网络方法,它是个高效并行非线性动态处理系统,可以满足实时处理要求·首先用遗传算法优化神经网络结构,然后用优化的神经网络进行入侵检测预测、预警·用进化神经网络方法不断演化,寻找最优的网络结构·当进化神经网络学会系统正常工作模式后,能够对偏离系统正常工作的事件做出反应,进而可以发现一些新的攻击模式·实验表明预警率是很高的     

基于免疫进化策略的神经网络优化方法

对神经网络的研究多年来主要集中于网络权值优化或结构优化上,却忽略了神经网络结构与权值之间密不可分的联系.针对上述问题,将免疫系统中的浓度机制和记忆机制引入进化策略,提出了一种基于免疫进化策略的神经进化算法,在优化网络拓扑结构的同时优化网络的连接权值.进一步地,用Cauchy变异算子代替传统的Gauss变异算子,以获得更为理想的全局收敛效果.理论分析和仿真结果表明,免疫进化策略能够很好地保持种群多样性,避免未成熟收敛,采用免疫进化策略设计神经网络具有良好的全局收敛性能和快速学习网络结构和网络权值的能力.     

基于进化规划的文化算法

讨论了基于进化规划的文化算法，阐述进化规划如何嵌入文化算法以及信念空间用区间约束网的表示．用9个非线性约束优化实例进行测试，结果表明，约束数目越多，信念空间对问题的解决所起的作用越明显．     

基于进化神经网络方法的矿石消费时序分析

利用神经网络建立模型，并应用遗传算法识别最佳网络结构(模型的阶数p值和隐含层节点数)，进而提出了一种用于时序分析的进化神经网络新方法。最后，将其应用于我国铁矿石消费指数的预测，取得理想的结果。     

基于进化规划算法的原料库存优化系统

库存控制是现代企业特别是连续生产企业物流管理的一项重要内容.针对某有色冶金企业原料库存的实际情况,建立了一个以资金损耗最小为直接性能指标的原料库存优化模型,并利用一种进化规划的算法对该模型进行优化.仿真及实际运行结果表明进化规划的搜索过程比较平稳,同时还能加快遗传进化的速度,得到了令人满意的全局最优解.     

基于Hopfield神经网络的机器人规划控制器设计

针对非线性、强耦合的机器人系统,首先给出了利用Hopfield神经网络的单调性极值搜索能力搜寻机器人单调到达期望位置的最优动态过程的具体方法,并采用机器人动力学方程设计了满足该动态过程的控制器,然后分析了该控制器的收敛性．仿真与实验均表明了该方法的有效性．     

基于进化神经网络的RNA二级结构预测方法

本文提出了一种基于进化神经网络预测RNA二级结构的方法.该方法利用进化算法优化了神经网络结构和权值,改善了传统BP人工神经网络容易陷入局部最优等缺陷.实验结果表明该算法能够获得一个最优结构和权值的神经网络,利用该网络去预测不带伪结的RNA二级结构能获得理想的效果,敏感性和相关系数都有所提升,证明了该改进算法的可行性.     

基于进化规划的文化算法

讨论了基于进化规划的文化算法,阐述进化规划如何嵌入文化算法以及信念空间用区间约束网的表示.用9个非线性约束优化实例进行测试,结果表明,约束数目越多,信念空间对问题的解决所起的作用越明显.     

混凝土强度的分阶段进化神经网络方法的预测

早期获得混凝土28d抗压强度值,对提高工程质量和加快施工速度具有非常重要的作用。本文在国内外早期推定混凝土强度方法的基础上,提出了用分阶段进化神经网络的方法来预测预拌混凝土的强度,从而可以减少网络训练的时间,加快算法的收敛速度,简化网络结构。