基于遗传算法和神经网络的软件界面美感建模

用户界面作为人与机器之间信息交互的桥梁,良好的用户界面能够提高人机交互的效率.本文以软件界面布局和色彩特征作为研究对象,采用神经网络方法建立特征与软件美感之间的关系模型,遗传算法进行特征选择,找出对界面美感影响较大的特征,并且通过主成分分析,最终提炼出界面美感的设计要素.     

Improving the Estimations of VaR-GARCH Using Genetic Algorithm

1　 IntroductionIn recent years,well-publicized losses suffered by some institutions such as Natwest,Baring Bank,Metallgesellschaft,and Orange County have brought risk management tothe core of policy making and public discussion,and there has a widespread call for betterquantification of financial market risk facing regulations and financial society.At theforefront of this clamor for a standardizaed risk measure has been Value at Risk( Va R) [1～ 5] .Va R is defined as the expected loss on…     

基于遗传算法对PID控制飞行器射程优化

最大射程是飞行器地面发射试验的重要指标,综合控制与优化算法可对其进行系统设计.首先,根据飞行器动力学方程进行品质分析,确定用短周期参数进行最大射程设计;其次,设定时域目标参数,采用根轨迹方法实现关键时刻飞行器PID控制器调参;然后,以仿真参数为基础,采用遗传算法优化飞行器俯仰角指令;最后,根据综合设计的仿真结果,分析出不同飞行阶段最显著干扰产生的作用,为飞行器动力学性能分析奠定基础.     

一种基于遗传神经网络的医学图像分割方法

针对一类具有纹理特征的医学图像,提出一种结合纹理信息,利用遗传神经网络的图像分割方法。该方法以混合递阶遗传算法优化径向基神经网络,同时优化其结构及参数。试验表明,该方法应用于生物医学图像,能够区分图像不同的纹理区域,获得较好的分割效果。     

基于遗传算法的均匀圆阵宽频段二维WSF算法

基于多圈均匀圆阵 (UCA)构造了二维加权子空间拟合 (WSF)算法的代价函数 ,用遗传算法进行了优化 ,从而得到了对宽频段内多个独立源或相干源的高精度、高分辨率和强鲁棒性的二维波达方向估计 (DOA)。计算机仿真表明了该算法的有效性。     

兴国岁水建立兴国红鲤种质资源保护区的可行性探讨

岁水是兴国县境内的两大河流之一,河长56.1 km,流域面积77.7 km2,占全县径流量的23.6%。据调查,岁水保护区具有以下优势：（1）水质好,溶解氧为6.48 mg/L-7.72 mg/L,透明度为20 cm-30 cm,pH值为6.4-7.2;（2）水生生物丰富;（3）鱼类种类繁多,共5目10科30种;（4）兴国红鲤资源丰富,为优势种;（5）兴国县已建立了国家级兴国红鲤良种场,该县已具备保护兴国红鲤种质资源的设备与技术。因此,认为有必要在兴国县建立兴国红鲤种质资源保护区,而岁水是理想的场所。     

一种新颖的串行小生境粒子群算法

提出了一种新颖的自适应串行小生境粒子群优化算法(ASNPSO),它使用多个子群能够串行发现多个最优解.在此算法中,使用了山谷函数以决定如何改变当前运行的子群中粒子的适应度函数,算法具有很强的自适应搜索能力.经使用几个标准测试函数证明了ASNPSO算法在没有任何先验知识的情况下能够有效地发现多个最优解.     

利用遗传算法优化人工神经网络权值

遗传算法是一种新的、基于自然选择和基因遗传学原理的随机搜索算法．针对神经网络中BP算法学习效率低且收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足，文章提出利用遗传算法对BP神经网络中的神经元间的连接权值进行优化的方法．试验结果表明，用遗传算法优化BP神经网络的连接权值后收敛速度快，并有效的解决了BP算法容易陷入局部最优的问题．     

基于遗传算法的模糊神经网络控制器在虚拟仪器中的实现

模糊控制技术在复杂的非线性控制过程中表现出优越的性能，神经模糊控制器的出现为自适应模糊控制设计开辟了新的途径。遗传算法由于具有不依赖于问题模型、全局最优、隐含并行性、高效率和解决不同非线性问题的鲁棒性等特点，能很好地用于神经网络的训练。两种方法综合使用，可以大大提高模糊神经推理控制系统的自学习性能和鲁棒性。通过应用Active X技术在Lab VIEW中调用和操作MATLAB的方法，实现了基于遗传算法的模糊神经网络控制器。