遗传算法在系统辨识中的应用

基于遗传算法,采用改进的遗传算子,提出了一种辨识系统参数的方法,该方法能有效地克服有色噪声的干扰,获得系统参数的无偏估计。仿真结果说明了该方法的有效性。     

遗传算法及其研究与应用新进展

近些年,一种新的优化算法--遗传算法（GeneticAlgorithm,即GA）正在迅速发展。这一算法最早是由美国的密西根（Michigan）大学的霍兰（Holland）教授和他的学生们在7O年代初提出而创立的。该算法植根于自然进化与遗传机理,原先是用于模拟自然界的自适应（适者生存）现象,后来被引向于广泛的工程问题,而快速发展成一种"自适应启发式概率性迭代式全局搜索算法"。由于遗传算法具有不依赖于问题模型的特性、全局最优性、隐含并行性、高效率及解决不同非线性问题的鲁棒性的特点,正越来越激发起人们研究与应用的兴趣。自80年代以来,对G…     

微量元素及热处理对ZL107组织和性能的影响

ZL107合金具有良好的铸造性能和较高的力学性能,应用非常广泛,但目前还不能满足现代工程结构中大型、复杂、高强度重要铸件的要求.实验在原有成分的基础上,通过添加微量合金元素、混合稀土变质和选择合理的热处理工艺来进一步提高ZL107的综合力学性能.实验结果表明,改进后的合金经过金属型浇注、T5处理后的力学性能:σb为324.2 MPa,δ5为4.1%,HBS为102,比原ZL107合金分别提高了19.7%、46.4%和8.0%.改进后的ZL107合金不但具有较高的强度和硬度,而且具有良好的塑性,有望成为大型、复杂、高强度结构铸铝件的优选合金之一.     

一种眼动测量的图像分析方法

提出一种用于鸟类视觉行为学实验的眼动测量的图像分析方法.采用基于遗传算法的多级灰度值聚类法分割普通CCD捕捉的视频图像,用区域生长法标记连通域粗略定位瞳孔区域,并利用瞳孔的近似圆形的几何特性修补光源反射影像形成的孔洞.在此基础上进行边缘检测,利用边缘像素的灰度分布特点修正瞳孔轮廓,采用重心法定位瞳孔中心.用该方法对实验环境照度下捕捉的图像和红外光源辅助照明的图像进行了分析,并与主动轮廓线方法对比.实验结果表明,该方法对眼睛特征的先验知识依赖程度低,抗噪声能力强,瞳孔中心定位精确.     

遗传算法及神经网络在锅炉负荷优化分配中的应用

针对并列运行锅炉群的负荷优化分配问题,提出用遗传神经网络辨识给煤量-产气量模型,并用改进的遗传算法进行负荷优化分配.给出了改进遗传算法和遗传神经网络的辨识原理.负荷优化分配结果表明,该方法优于平均分配方法.     

提高熔炼过程纯净度的原理及工艺

航空发动机部件生产的主要因素是改进质量和降低成本。熔炼和铸造相关的铝合金时,冶金工艺首先遇到的难题是对纯净度的严格要求。文章通过分析去除铝熔体中夹杂的方法和几种主要原理及工艺,从而对高纯净度铝熔体进行了探索。     

斜交轮胎成型机的改进研究

轮胎成型机是轮胎生产中必不可少的重要设备，其整体设计对保证产品质量和提高生产效率非常重要。对轮胎成型机一些关键设计进行了分析研究，提出了改进建议，改造后的结构受力合理，有较高的安全系数和较长的使用寿命，大大改善了原有设备的技术性能，不仅使轮胎生产质量明显提高，而且节约了大量的维修及设备更新费用，增加了企业的效益。     

BP神经网络及其改进

针对标准BP算法存在的缺陷，从网络结构、算法及初始值选取等各个角度系统总结了BP神经网络的各种改进措施，对各种方法的原理及优缺点作了详尽分析。指出了BP神经网络今后改进的方向。     

一种改进的遗传优化算法在网络故障预测中的应用

模糊逻辑控制器(FLC)模型简明，易于利用专家知识，适应能力强．适用于多输入、具有不确定因素、非线性系统的控制。随着系统复杂度的提高，直观经验获取难度变得越来越大．既难表述，又难使用。本文针对网络系统中故障的预测和诊断问题，将遗传算法与前馈网络结合，提出了一种基于BP的遗传优化改进型算法(RGA—BP)，并与经典BP算法结果作了比较，迭代步骤很明显的减少，精度明显提高。     

非线性理论在PID控制器中的应用

近年来，非线性理论在PID控制器中的应用十分迅速和广泛，如将模糊理论、神经网络理论、混沌理论、遗传算法、博实论等一系列非线性理论应用在PID控制器中，形成了模糊、神经网络、基因即遗传、混沌等PID控制器，并广泛应用于复杂的工业过程控制中。本文主要就几种PID控制器研究的现状与存在问题进行了分析。