检索结果-内蒙古大学图书馆

中国工程机械学报 2022年第3期20卷 189-193,204页

作者：赵津黄信念卢静张家放贵州大学机械工程学院贵州贵阳550025 贵州大学现代制造技术教育部重点实验室贵州贵阳550025 中铁五局集团贵州工程有限公司科技部贵州贵阳550003

针对某钢拱架安装机作业平台调平系统,以减小调平误差和油缸受力为目标,采用线性加权和法建立数学优化模型,运用多目标遗传算法(MOGA)对主、从动调平油缸铰点位置进行了优化设计。由优化参数得到调平误差曲线和油缸受力曲线,通过ADAMS... 详细信息

针对某钢拱架安装机作业平台调平系统,以减小调平误差和油缸受力为目标,采用线性加权和法建立数学优化模型,运用多目标遗传算法(MOGA)对主、从动调平油缸铰点位置进行了优化设计。由优化参数得到调平误差曲线和油缸受力曲线,通过ADAMS进行虚拟样机测试验证。结果对比表明:通过优化后的油缸铰点位置,提高了钢拱架安装机作业平台的调平精准性和力学性能。

关键词：作业平台调平系统多目标遗传算法调平误差虚拟样机

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

一种无人机集群飞防调度方法及装置

一种无人机集群飞防调度方法及装置

引用

作者：李存军卢闯覃苑胡海棠王佳宇周静平 100097 北京市海淀区曙光花园中路11号农科大厦A座1107

本发明提供一种无人机集群飞防调度方法及装置，所述方法包括：基于每个农田订单信息和每个无人机作业信息生成初始飞防调度方案；采用多目标遗传算法对初始飞防调度方案进行优化，以获取目标飞防调度方案；执行所述目标飞防调度方案进... 详细信息

标准号: CN114021914B

本发明提供一种无人机集群飞防调度方法及装置，所述方法包括：基于每个农田订单信息和每个无人机作业信息生成初始飞防调度方案；采用多目标遗传算法对初始飞防调度方案进行优化，以获取目标飞防调度方案；执行所述目标飞防调度方案进行农田植保作业。本发明提供的无人机集群飞防调度方法及装置，基于农田订单信息和无人机作业信息，针对农田进行植保作业的特点，提出了对农田进行植保作业的飞防调度方案，并且采用多目标遗传算法对这一飞防调度方案进行优化，并给予优化后的飞防调度方案进行农田植保作业，提高了无人机调度的合理性，可以更加有效的对农田进行植保作业。

关键词：调度植保作业农田多目标遗传算法订单信息作业信息优化获取目标合理性

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

电动汽车驱动系统轴向磁场永磁电机关键技术研究

电动汽车驱动系统轴向磁场永磁电机关键技术研究

引用

作者：葛士荣南京理工大学

学位级别：硕士

随着汽车工业的快速发展,能源问题日益突出,传统汽车行业的发展受到能源与环境的制约,近年来新能源汽车行业得到了广泛的关注。而作为电动汽车重要组成部分的驱动电机也得到了更深入的研究。本文针对电动汽车驱动系统用电机,在传统轴向... 详细信息

随着汽车工业的快速发展,能源问题日益突出,传统汽车行业的发展受到能源与环境的制约,近年来新能源汽车行业得到了广泛的关注。而作为电动汽车重要组成部分的驱动电机也得到了更深入的研究。本文针对电动汽车驱动系统用电机,在传统轴向磁场永磁电机的基础上,采用双转子单定子的拓扑结构,设计了一种新型聚磁式轴向磁场永磁电机。首先,本文讲述了轴向磁场永磁电机的分类与电机各部分设计计算方法,并针对车用电机指标给出了相应的拓扑选择方案; 其次,针对上述技术指标,提出了一种新型聚磁式轴向磁场永磁电机,阐述了其聚磁的原理,并通过有限元分析法与两台传统的表贴式结构与内置式结构轴向电机进行了对比,包括转矩输出能力,功率输出能力与效率等方面,最后得出了相比于传统表贴式结构与内置式结构,聚磁式轴向磁场永磁电机在电磁性能方面具有显著优势的结论; 然后,针对轴向磁场永磁电机的仿真计算,对比了不同转子结构的轴向磁场电机采用平均半径法等效成直线电机后等效精度,并分析了其误差原因为大负载下定子内侧先饱和的现象引起,小负载下其等效精度较高;并针对本文中提出的聚磁式轴向磁场永磁电机,在保证永磁体用量不变的前提下,采用响应面优化法与多目标遗传算法的方法对其转子盘进行设计优化以进一步提高电机的转矩/功率密度。而后通过取点仿真计算验证了优化的准确性。最后,针对本文提出的新型电机结构,设计制造了原理样机,并进行了实际测试,验证了本文所述电机性能的准确性。

关键词：电动汽车轴向磁场永磁电机高转矩密度新型聚磁式转子轴向电机等效多目标遗传算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于客户满意度的时变路网低碳冷链配送路径优化研究

基于客户满意度的时变路网低碳冷链配送路径优化研究

引用

作者：郄心桐兰州交通大学

学位级别：硕士

随着我国居民人均可支配收入的不断增长,生鲜农产品、蛋乳制品、低温鲜奶等生鲜品在人们日常饮食中所占比例也在日益增长,这为冷链物流行业创造了巨大的市场。生鲜品极易发生腐坏,在运输过程中需要使用制冷设备对存储温度严格控制,这会... 详细信息

随着我国居民人均可支配收入的不断增长,生鲜农产品、蛋乳制品、低温鲜奶等生鲜品在人们日常饮食中所占比例也在日益增长,这为冷链物流行业创造了巨大的市场。生鲜品极易发生腐坏,在运输过程中需要使用制冷设备对存储温度严格控制,这会消耗大量燃油,产生额外的二氧化碳排放量,使冷链物流经济成本过高,同时也对环境以及城市交通等造成较多负面影响。客户的满意度在很大程度上影响物流企业的经营绩效,进而决定了物流企业的生存能力,因此提高客户对冷链物流配送服务的满意度同样重要。基于此,本文提出一种令客户满意的时变绿色车辆路径问题,该问题是以城市冷链物流为研究主体,对配送路线进行合理规划实现降低配送经济成本、减少碳排放量和提升客户满意度水平的目标,本文的主要研究如下:（1）构建多目标优化模型。本文综合考虑了路网时变性、客户对配送服务的满意程度和低碳环保要求,在车辆载重、客户时间窗等条件的约束下,以总经济成本最小化和客户满意度最大化为目标,构建多目标优化模型。其中总经济成本包括固定成本、燃油成本、制冷成本和碳排放成本,客户满意度综合衡量了交付时间准确性和交付货品新鲜度。考虑到行驶速度随时间连续变化,本文采用微积分思想对燃油消耗量进行计算。（2）设计改进后的NSGA-II算法求解多目标优化模型。改进后的NSGA-II算法主要由种群初始化、快速非支配排序、自适应遗传操作和大规模邻域搜索操作组成。采用自适应交叉概率使其能自适应调整,通过破坏算子和修复算子进行大规模邻域搜索,避免种群陷入局部最优解。（3）时变路网路径行驶时间分析。首先对选取区域一段时间的时变特性进行分析,其次采用多项式拟合构建基于行程车速的时间依赖函数,以此表示时变路网,最后计算行程时间。（4）基于实际道路网,构建模拟真实情况的配送实验。实际路网很少有直线道路将两个节点直接连接,两节点之间的距离比较难以计算,本文采用百度地图推荐的最优路径作为行驶路径,并用测距工具来实现距离测算。之后对结果进行灵敏度分析和对比分析。研究结果表明:车辆出发时刻不同,其配送方案的经济成本和客户满意度不同,节能减排的效果也不相同,使得冷藏车配送方案更具有灵活性,另外交付时间满意度与货品新鲜度满意度权值不同,结果也不尽相同;与静态路网下所得结果相比,时变路网下平均降低了4.80%的经济成本、8.97%的单位客户满意成本和6.98%的CO2排放量,平均提高了4.54%的客户满意度。考虑时变路网可以有效提高客户满意度并降低运输过程中的CO2排放量,这证实了考虑时变路网的重要性。

关键词：车辆路径问题多目标遗传算法时变路网客户满意度低碳条件

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

圆筒型直线电机式馈能悬架结构设计与研究

圆筒型直线电机式馈能悬架结构设计与研究

引用

作者：范刘策盐城工学院

学位级别：硕士

汽车悬架系统能够缓冲车辆通过颠簸路面时产生的震动,此过程所损耗的能量约占车辆总能量的百分之二十,如果能够充分回收利用,将能有效地缓解能源紧张、提高电动汽车系统效率和增加续航里程。为此设计了一种馈能悬架以实现汽车悬架系统... 详细信息

汽车悬架系统能够缓冲车辆通过颠簸路面时产生的震动,此过程所损耗的能量约占车辆总能量的百分之二十,如果能够充分回收利用,将能有效地缓解能源紧张、提高电动汽车系统效率和增加续航里程。为此设计了一种馈能悬架以实现汽车悬架系统能量回收和动力学性能优化。首先,进行了馈能悬架的总体设计和工作原理分析,采用多目标遗传算法对悬架的结构参数进行了优化。其次,建立了馈能悬架的动力学模型,开展了馈能功率和动力学性能研究并进行仿真,最后将所设计的馈能悬架进行了台架实验,通过实验和仿真表明,该馈能悬架既可以有效地利用悬架系统的能量,又可以保证良好的乘坐舒适性和行驶稳定性。具体工作如下:(1)提出一种圆筒型永磁直线电机式馈能悬架的总体方案,分析电机的构造和工作原理,并介绍馈能悬架的结构。在综合考虑电机的性能和安装体积的基础上,确定电机的槽极配合和绕组形式为8极9槽的单相绕组电机形式,分析电机永磁体常用的三种充磁方式,在综合考虑制作工艺、成本因素之后,选择采用轴向充磁加导磁块组成的伪Halbach永磁阵列形式。对圆筒型直线发电机进行磁路分析,建立磁链与感应电动势以及功率密度、电磁阻尼的相关解析式,并对电机进行有限元分析验证其正确性。(2)采用多目标遗传算法(NSGA-2),以最大功率密度和最小电磁阻尼为优化目标,对圆筒型直线发电机结构进行多目标优化,以圆筒型直线发电机的主要结构设计参数为优化变量,获得优化结果的Pareto集合,确定圆筒型直线发电机的最优结构参数。(3)建立两种路面模型,二自由度1/4被动悬架模型和馈能悬架模型,通过仿真对比了两种悬架的动力学性能,探讨结构参数对馈能悬架动力学性能的影响。在不同的路面和车速条件下,研究馈能电机所产生的感应电动势和功率的变化情况。(4)研制馈能悬架样机,并搭建馈能悬架实验台,对馈能悬架在不同振幅和频率下的馈能特性进行实验研究,验证馈能悬架的馈能效果。通过实验与仿真结果对比表明理论推导与实验吻合度较高,为同类型研究提供一定的理论依据和实验参考。

关键词：圆筒型永磁直线发电机馈能悬架多目标遗传算法动力学建模馈能特性实验

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于稀有模态强化生成对抗网络的冷轧颤振预警方法

基于稀有模态强化生成对抗网络的冷轧颤振预警方法

引用

作者：张文林大连理工大学

学位级别：硕士

随着工业现代化进程的推进,各行各业对冷轧带钢产品的需求量日益增加,同时对其表面质量的要求也愈发提高。轧机颤振是冷轧生产过程中的一种异常振动现象,频发于高速轧制过程中,并会造成带钢表面质量的劣化,严重影响企业经济效益和生产... 详细信息

随着工业现代化进程的推进,各行各业对冷轧带钢产品的需求量日益增加,同时对其表面质量的要求也愈发提高。轧机颤振是冷轧生产过程中的一种异常振动现象,频发于高速轧制过程中,并会造成带钢表面质量的劣化,严重影响企业经济效益和生产安全稳定。由于冷轧设备系统具有多环节、多耦合、强非线性特征,难以进行有效的机理建模。对此,论文提出了数据驱动的冷轧过程数据建模与颤振预警方法。颤振状态是一种危害较大的故障状态,其具有故障检测任务中典型的故障样本数量少且类别比例不均匀的数据特性,限制了基于数据的建模方法的应用。针对这一特性,论文提出了一种基于改进生成对抗网络的分布拟合方法,从两方面强化生成对抗网络对少数样本模态的学习能力。一方面,对生成器网络进行逆Lipschitz正则化以强化生成器在建模过程中的分布空间搜索能力,另一方面,遵循隐式最大似然思想在真实数据点的邻域内对生成器分布和真实分布进行模态匹配,从而避免了传统方法对少数类数据模态的忽视问题。此外,该方法对具体的生成对抗网络的结构及目标函数不加以限制,易于适配多种神经网络构建方法,以改进其对小样本数据的学习能力。针对冷轧生产过程中工况复杂多变,且颤振故障发生突然、发展迅速的特点,提出了基于稀有模态强化对抗生成网络的冷轧系统振动状态预测方法,通过对机架振动信号的时频域特征提取和对关键工艺参数的模糊建模软测量,实现了对轧钢生产状态表征的精简,在此基础上,通过格拉姆角度场将原始的过程变量时间序列转化为多通道的时域图像格式,并通过改进的生成对抗网络来学习图像中的潜在特征模式。建模完成后,根据当前轧机系统状态在隐空间中基于真实性约束搜和相似性约束搜索与之匹配的生成样本,真实性约束保证了样本符合轧钢过程数据分布规律而相似性约束确保搜索目标与当前系统状态足够匹配。搜索完成后通过格拉姆角度场反变换将其还原成时间序列形态,即可作为未来系统状态的预测。为验证论文所提方法的有效性,采用国内某钢铁企业冷轧生产线的实际数据进行对比实验,结果表明,论文方法对于故障样本量少且比例高度不均衡的轧钢过程数据取得了优于对比方法的建模效果,且基于该模型生成器部分的数据增强方法能够根据不同工况条件生成符合实际数据分布的新样本,并为其他数据驱动建模方法提供数据基础,同时,基于隐空间搜索的状态匹配预测方法能够在较长的时间裕量下对颤振状态进行预测。此外,基于论文上述方法设计并开发了串联冷轧机组颤振预警系统,并于该企业冷轧车间完成部署应用。长期的运行结果表明,该系统能够根据连轧系统实时运行状态预估颤振发生的可能性,给现场操作人员提供了充足的预警时间。

关键词：冷轧颤振生成对抗网络多目标遗传算法故障检测数据增强

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于虚拟编组技术的城市轨道交通列车运行计划优化方法研究

基于虚拟编组技术的城市轨道交通列车运行计划优化方法研究

引用

作者：张昊北北京交通大学

学位级别：硕士

城市轨道交通作为一种低碳环保的公共交通出行方式,在保障城市正常运转以及优化空间布局中起到了关键作用。但是,乘客日益多样化的出行需求不断加剧着城市轨道交通客流时空分布的不均衡性。从目前城轨运输服务质量来看,传统的列车运行... 详细信息

城市轨道交通作为一种低碳环保的公共交通出行方式,在保障城市正常运转以及优化空间布局中起到了关键作用。但是,乘客日益多样化的出行需求不断加剧着城市轨道交通客流时空分布的不均衡性。从目前城轨运输服务质量来看,传统的列车运行组织方式越来越难以与复杂客流需求相适应。虚拟编组技术是近年来的热门研究课题,其能够实现列车编组方式的动态调整,进而能够根据客流需求灵活调整线路运力供给,是实现城市轨道交通运力与运量精确匹配的重要手段。在此背景下,本文将虚拟编组技术与传统的列车运行组织方式中“大小交路方案”和“快慢车方案”相结合,提出了虚拟编组列车运力动态调整方法,研究了基于虚拟编组技术的城轨列车运行计划优化方法。论文的主要研究内容及工作包括: (1)连接城市中心城区与郊区的城市轨道交通线路,常常存在同一方向不同区段客流需求差异较大的问题,既有列车运行组织方式不能很好的适用于此种情况。针对该问题,结合基础设施条件以及信号系统要求,分析了虚拟编组技术对列车运行计划的影响,设计了应用虚拟编组技术的具体场景,提出了以虚拟连挂和虚拟解编方式动态调整列车运力的方法,可以根据客流需求配置车辆资源。 (2)针对城市轨道交通客流时空分布不均衡的问题,构建了一种基于虚拟编组技术的城轨列车运行计划优化模型。在线路基础设施固定、运力资源有限的条件下,在特定区域调整虚拟编组列车内部的列车单元数量,实现在不同区段开行不同运力的虚拟编组列车以满足客流需求。以最小化站台候车乘客人数和最大化列车满载率为目标函数,建立了混合整数非线性规划模型。根据模型求解规模和结构特点,设计了一种多目标遗传算法进行求解。 (3)分别基于单机环境和多机平台环境设计仿真实验,对本文提出的优化模型进行验证。在基于单机MATLAB平台的仿真实验中,通过对列车满载率、站台滞留乘客人数以及乘客等待时间等指标的分析,验证了该模型求解的列车运行计划能够合理配置线路运输能力。与单一交路和大小交路下固定编组方案相比,虚拟编组方案能够满足大客流区段的需求,同时节约小客流区段的运力资源。在基于真实线路数据的多机仿真实验中,首先按照示范工程对虚拟编组列车运行控制系统的要求设计了VOBC-VC、ATS-VC和TMC-VC等模块,其次通过多机仿真测试平台验证了虚拟编组列车运行计划的可行性。图54幅,表17个,参考文献73篇。

关键词：城市轨道交通虚拟编组技术时变客流需求列车运行计划多目标遗传算法

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

船体分段建造车间智能调度系统研究

船体分段建造车间智能调度系统研究

引用

作者：刘玥哈尔滨工程大学

学位级别：硕士

船舶分段建造是现代船舶建造过程中重要的环节,制约着船舶建造的生产效率,国内某些船厂生产时仍然依靠工作人员的加工经验和当前加工小组的状态制定调度方案,方案的可行性和时效性无法保证,时常会出现加工小组忙闲不均、承担负荷不均等... 详细信息

船舶分段建造是现代船舶建造过程中重要的环节,制约着船舶建造的生产效率,国内某些船厂生产时仍然依靠工作人员的加工经验和当前加工小组的状态制定调度方案,方案的可行性和时效性无法保证,时常会出现加工小组忙闲不均、承担负荷不均等现象,随着绿色生产概念的出现,秉承可持续发展理念,在车间调度时能耗状况也需要考虑在内,加工小组空载时间过久也会造成一定的损失,且当生产出现异常时不能进行及时、柔性的调整,这些不确定的因素时时刻刻影响着车间的生产效率。针对上述问题,本文搭建了船舶分段车间智能调度系统,主要完成对分段车间任务的分批调度,以及扰动发生时进行的动态调度。首先,对船舶建造发展及过程进行了研究,对车间调度的分类、特点以及主要工作流程进行了探索,对涉及到的相关参数进行定义并以最小化最大完工时间、总能耗最小和总负载最小为目标函数,结合分段车间的工艺约束、加工小组约束等构建了多目标调度数学模型,为后续的研究提供理论基础。其次,基于上述建立的数学模型,为了提高分段任务的生产效率,采用分批加工的方式,对分批调度的策略及方法进行探索后将分段划分为具有柔性的多个批次,对分段的批量和加工小组进行合理选取,从而进行批量生产,同时采用三层编码方式运用多目标遗传算法进行求解,对未分批和分批后的调度方案进行对比分析,验证算法的有效性和可行性。然后,对生产车间不确定因素的扰动事件进行了分类,对重调度机制和滚动窗口技术进行了介绍,根据动态问题的描述建立了分段车间动态调度的数学模型,以最小化完工时间、总负载最小和总能耗最小为目标函数,利用重调度策略和滚动窗口技术对事件驱动型的突发事件进行处理,以加工小组故障数量为基础进行划分,对单个加工小组故障和多个加工小组同时故障为例进行验证。最后,结合系统的需求分析,设计了调度系统的框架结构和功能模块,规划了系统的开发方案包括运行环境、系统数据库以及工作流程等,建立了具有登录功能、系统管理功能、信息导入功能、分批调度功能和动态调度功能的船舶分段车间智能调度系统,以分段车间生产数据为实例对系统的功能进行验证,表明了该系统在分段车间生产时的实用意义和价值。

关键词：船舶分段建造分批调度动态调度多目标遗传算法智能调度系统

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

基于声音识别技术的海岛安防系统研究

基于声音识别技术的海岛安防系统研究

引用

作者：李建楠哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

海岛安防在国防中意义重大。海岛安防工作是国家领土主权和人民财产安全的重要保障,其最重要的职责就是拦截非法人员和非法目标侵入国家领地,维持沿海和边境地区的稳定。随着我们国家对外开放深化,人员出入境的比例不断上升,边海防海岛... 详细信息

海岛安防在国防中意义重大。海岛安防工作是国家领土主权和人民财产安全的重要保障,其最重要的职责就是拦截非法人员和非法目标侵入国家领地,维持沿海和边境地区的稳定。随着我们国家对外开放深化,人员出入境的比例不断上升,边海防海岛入侵、出逃、走私、偷渡、贩毒等犯罪行为日益猖獗。目前国内针对此种问题的应对手段多采用边海防海岛战士执勤、雷达技术与图像视频进行安防监控。但这些技术存在对环境要求高、容易产生误判、隐蔽性不强、安防监控存在盲区等问题,无法满足当下边海防海岛安全的要求。针对上述方法的不足,拟采用声学的手段来弥补,从而研制一套基于声音识别技术的海岛安防系统,结合视频和雷达技术协调工作,可进一步提高对边海防海岛目标的发现概率。边海防海岛的环境和气候恶劣且复杂多变,使得目标声音被噪音掩盖,为能够快速、准确地识别目标声音,实现海岛安防监控,本文提出一种基于多目标遗传算法优化的自适应降噪方法对微弱目标声音进行处理,提高信噪比,为提高微弱信号信噪比增添了一种新思路。为了加快数据处理和进一步降低噪声对信号的影响,本文采用基于短时能量和短时过零率的双门限端点检测算法,根据两者所设定的阈值对目标声音信号分割处理提取出声音信号的有用信号段;针对传统基于单一梅尔频率倒谱特征参数(MFCC)识别率低的问题,本文将具有良好稳定性和抗干扰性且容易提取的MFCC静态特征和一阶差分MFCC动态特征两者融合作为本文的特征参数,有效的提升了识别准确率;对模式识别方法进行研究,根据同一发声源在不同时刻发出的声音其特征矢量长度不同这一特性,选用DTW模型进行识别匹配。针对传统DTW模型进行全局匹配导致计算量大、实时性低的问题,本文通过分段匹配和逐次筛选的核心思想对传统DTW模型进行改进,提出了改进的DTW模型,降低计算量的同时缩短了识别时间,提升了本系统的识别准确率。在理论研究的基础上,根据本文设定的系统需求,完成系统软硬件平台的搭建。首先通过传声器对声音信号进行采集,并转化成模拟信号;然后通过放大滤波等调理电路进行处理;最后经过A/D转换模块转化成可被主控模块处理的数字量。MCU对采集的数据进行降噪、多参数提取、识别匹配等一系列操作后,识别出目标声音信号,并将结果发送给Window端并显示识别结果给用户。最后对整个系统进行了仿真和测试,结果表明系统能够识别出所需要的目标声音信号,从而对海岛进行安防监控。所搭建的系统能够有效的弥补雷达技术和视频图像在能见度低时不能有效地进行安防监控等方面的缺陷,同时具有良好的市场应用前景。

关键词：声音识别海岛安防多目标遗传算法特征参数改进的DTW模型

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

前馈神经网络结构设计和权值优化的高效算法研究

前馈神经网络结构设计和权值优化的高效算法研究

引用

作者：白利霞西安电子科技大学

学位级别：硕士

随着人工智能的广泛应用和大数据处理的快速发展,人工神经网络的重要性逐渐凸显,成为机器学习领域的关键技术之一。前馈神经网络是通用的逼近器,广泛应用于函数近似、数据分类和回归等,但还存在一些普遍问题,如人为预设网络结构,易出现... 详细信息

随着人工智能的广泛应用和大数据处理的快速发展,人工神经网络的重要性逐渐凸显,成为机器学习领域的关键技术之一。前馈神经网络是通用的逼近器,广泛应用于函数近似、数据分类和回归等,但还存在一些普遍问题,如人为预设网络结构,易出现欠拟合和过拟合现象而导致网络性能不佳等,因此,本文主要研究高效的神经网络优化算法,以获得一个结构紧凑且性能良好的神经网络。本文的主要工作如下: 1.为了在单隐层前馈神经网络(Single Hidden Layer Feedforward Neural Network,SLFN)中同时优化网络结构和连接参数,并且克服极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)仅适用于固定网络结构的情形,提出了一种基于协同遗传算法(Cooperative Genetic Algorithm,CGA)的前馈神经网络自动设计方法,记为CGA-ELM。所提算法中设计了一种混合编码以同时进行网络结构和输入参数的优化,然后由ELM确定输出参数,用训练误差和网络复杂度的组合值来评估网络的性能。实验结果说明,CGA-ELM的泛化能力优于CGA和ELM。此外,与其他算法相比,CGA-ELM具有很强的竞争力。 2.为了避免预先设置单目标优化模型中的超参数,以及希望一次运行得到多个最优网络用于集成学习,提出了一种基于超多目标遗传算法的前馈神经网络自动设计方法,称为MOCELA-ELMAE。其中,改进了NSGA-Ⅲ用于求解具有混合变量的多目标模型,二进制编码用于结构学习,实数编码用于表示自编码器(Auto-encoder,AE)的输入权值和隐层偏置,使用ELM学习方法解析计算AE的输出权值,根据这些确定了SLFN的网络结构和连接参数。由MOCELA-ELMAE得到了一组Pareto最优解,表示多个最优的SLFN。为了做出最终的决定,选择三个验证误差最小的SLFN作为集成学习的基分类器。大量数据分类实验结果表明,与其他先进的学习算法相比,MOCELA-ELMAE的性能具有竞争性。 3.为了处理高维数据的特征选择问题,提出了一种特征选择(Feature Selection,FS)和分类器联合设计的多目标优化方法,记为JMO-FSCD。该方法选择神经网络作为分类器,采用非迭代算法进行网络训练,保证学习性能的同时提高运算速度。为了同时得到特征子集、分类器的架构和参数,设计了新的混合编码方法,改进了NSGA-Ⅱ,采用选择性集成学习策略确定分类结果。在35个数据集上对JMO-FSCD和六种先进的特征选择算法作了比较,表明了JMO-FSCD的优越性能。

关键词：前馈神经网络权值优化结构学习协同遗传算法多目标遗传算法特征选择数据分类

来源：评论

学校读者我要写书评

暂无评论

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：

通借通还

建议与咨询 留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

时间限定

文献类型

馆藏选择

核心期刊

语言

文献类型

帮助

文字说明：

检索规则说明：

检索范例：

分类表

所选分类

限定检索结果

文献类型

馆藏范围

日期分布

学科分类号

主题

机构

作者

语言

请选择保存的检索档案： 新增检索档案 确定 取消

请选择收藏分类： 新增自定义分类 确定 取消

通借通还

建议与咨询留下您的常用邮箱和电话号码，以便我们向您反馈解决方案和替代方法

请选择保存的检索档案：

请选择收藏分类：