排序方式: 共有4条查询结果,搜索用时 37 毫秒
1
1.
基于混合遗传的粗集理论在工期目标实现中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
提出了一种基于混合遗传算法的相对约简算法,把模拟退火融入到遗传算法中形成混合遗传算法,提高了遗传算法的优化效率,并用这种混合遗传算法寻求最小条件属性集及最小属性值约简.并把该算法引入到工程管理中,提出若干条决策规则,工程管理人员按照这种决策规则进行施工过程的管理,确保在预定时间内完成工程任务.如果对整个施工过程的每道工序都提出决策规则,就可以实现施工过程的智能化管理. 相似文献
2.
3.
基于RS-ANN的煤矿安全控制 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前煤矿安全管理的现状,提出利用粗集-神经网络对煤矿安全进行控制.模型在基于人-机-环境理论基础上,全面分析了影响煤矿安全的因素,利用基于蚁群算法的粗糙集属性约简对安全因素进行分析.将粗糙集方法融入神经网络实现优势融合可以去掉冗余输入信息、减小神经网络构成系统的复杂性. 提高容错及抗干扰的能力.在此基础上,利用人工神经网络的预测功能,预测影响煤矿安全的关键因素,并根据预测结果提出有针对性的安全技术措施加以防范.用同一组数据比较该方法与典型BP网络的预测效果,结果表明该方法明显优于BP网络. 相似文献
4.
一种逐步优化灰导数白化值的GM(1,1)建模方法 总被引:10,自引:1,他引:9
在 GM(1 ,1 )以差商作为灰导数白化值的基础上 ,进一步提出了一种逐步优化灰导数白化值的方法 ,突破了发展系数的绝对值较大时不能用 GM(1 ,1 )建模的禁区 ,提高了建模精度 .特别对于绝对灰度为 0 (或很小 )的具有齐次灰指数律的数据 ,应用该方法可以得到十分理想的预测模型. 相似文献
1