检索结果-内蒙古大学图书馆

东北大学学报（自然科学版） 2000年第4期21卷 354-356页

作者：王振雷顾树生东北大学信息科学与工程学院辽宁沈阳110006

提出了一种基于实值遗传算法 (RVGA)的模糊神经网络辨识器·它常被用于非线性动态系统的辨识·通常模糊神经网络辨识器参数的训练采用反向传播学习算法 (BP) ,但是用BP算法有训练时间长 ,容易陷入局部极小的问题·采用RVGA... 详细信息

提出了一种基于实值遗传算法 (RVGA)的模糊神经网络辨识器·它常被用于非线性动态系统的辨识·通常模糊神经网络辨识器参数的训练采用反向传播学习算法 (BP) ,但是用BP算法有训练时间长 ,容易陷入局部极小的问题·采用RVGA来训练模糊辨识器的参数 ,由于GA算法具有并行运算 ,多点寻优等特点 ,所以它运算速度快 ,容易实现全局寻优·传统的GA算法采用二进制编码 ,计算繁复且占用大量的空间·采用一种新的实数编码方法 ,在实数域上进行遗传运算 ,操作简便 ,特别适用于需要调整的参数较多的情况·仿真结果表明 ,该辨识器具有良好的逼近性能和较快的训练速度·

关键词：实值遗传算法模糊神经网络辨识器

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基于实值遗传算法与TAFSVM的遥感图像分类

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计算机工程与应用 2010年第4期46卷 4-7页

作者：戴宏亮广东商学院数学与计算科学学院广州510320

支持向量机已经被成功应用于遥感图像分类。一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机被提出。这种新型的支持向量机具有通过训练集的模糊性来增强泛化能力;对不平衡训练集具有自适应性,对正负数据采用不同的损失... 详细信息

支持向量机已经被成功应用于遥感图像分类。一种新型具有良好特性的支持向量机--全间隔自适应模糊支持向量机被提出。这种新型的支持向量机具有通过训练集的模糊性来增强泛化能力;对不平衡训练集具有自适应性,对正负数据采用不同的损失算法,可以提高正确分类率;通过引进全间隔算法来代替软间隔算法,可以得到更低的泛化误差等优良特性,符合遥感图像数据的内在规律。并且运用实值遗传算法对其进行参数优选,得到一种新的分类器——AGATAFSVM。最后将该分类器应用于遥感图像分类。实验结果表明,该分类器非常适用于遥感图像分类,分类精度和稳定性明显高于径向基神经网络分类器、最近邻分类器和标准支持向量机。

关键词：全间隔自适应模糊支持向量机实值遗传算法遥感图像分类

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PID参数优化的实值遗传算法

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兵工自动化 2004年第5期23卷 59-60页

作者：陈华艳周文彬华南理工大学自动化科学与工程学院广东广州510640

基于实值遗传算法的PID参数优化采用实数编码,通过参数实值编码初始化种群,计算适应度函数适配值。经对寻优的比例系数、积分和微分时间常数三个参数实数编码,根据适配值的大小进行遗传选择,将复制产生的个体进行交叉和变异,产生新种群... 详细信息

基于实值遗传算法的PID参数优化采用实数编码,通过参数实值编码初始化种群,计算适应度函数适配值。经对寻优的比例系数、积分和微分时间常数三个参数实数编码,根据适配值的大小进行遗传选择,将复制产生的个体进行交叉和变异,产生新种群。以迭代100次为算法终止条件,输出最优PID参数。对二阶延迟系统Matlab仿真,证明该算法优越。

关键词：实值遗传算法 PID参数优化

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降低OFDM系统峰均比的改进实值遗传PTS算法

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计算机工程与应用 2012年第31期48卷 73-77页

作者：彭继慎孟更乐辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105

为有效降低电力线通信正交频分复用系统峰均功率比问题,以最大效率开发利用电力线通信资源,提出了一种改进的基于遗传算法的部分传输序列技术。传统的遗传算法采用二进制编码,计算繁复且占用大量的空间,因此采用一种新的实数编码方法,... 详细信息

为有效降低电力线通信正交频分复用系统峰均功率比问题,以最大效率开发利用电力线通信资源,提出了一种改进的基于遗传算法的部分传输序列技术。传统的遗传算法采用二进制编码,计算繁复且占用大量的空间,因此采用一种新的实数编码方法,在实数域上进行遗传运算。仿真结果证明,算法操作简便且收敛效果好。

关键词：正交频分复用技术峰均功率比电力线通信实值遗传算法部分传输序列

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一种新颖的基于遗传算法的正则化图像插值方法

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中国图象图形学报（A辑） 2004年第8期9卷 934-940页

作者：刘志军蔡超彭晓明周成平丁明跃华中科技大学图象识别与人工智能研究所图像处理与智能控制国家教育部重点实验室

传统的图像插值方法 ,包括零阶插值或最近邻插值、双线性插值、立方样条插值等 ,是先经补零疏化、后经内插滤波实现的。由于这些内插滤波器不能完成理想的低通滤波功能 ,传统插值图像会增加一定的虚假内容 ,即导致方块效应、模糊等。另... 详细信息

传统的图像插值方法 ,包括零阶插值或最近邻插值、双线性插值、立方样条插值等 ,是先经补零疏化、后经内插滤波实现的。由于这些内插滤波器不能完成理想的低通滤波功能 ,传统插值图像会增加一定的虚假内容 ,即导致方块效应、模糊等。另外 ,由于内插滤波器是确定的 ,因而这些插值算法就缺乏利用图像本身信息的机制。为了提高插值图像的质量和增强图像的分辨率 ,首次提出了一种基于遗传算法的正则化图像插值方法。在该遗传算法中 ,编码采用实值方式 ,变异采用“引导”方式 ,适应度评价函数的正则化项采用图像质量评价的一些客观标准。最后 ,还分析了在遗传算法中怎样直接调整正则化系数 ,并将实验获得的该正则化系数应用于相同实验条件下的迭代正则化插值算法中 ,取得了良好效果。实验证明 ,该方法实用。

关键词：图像插值实值遗传算法正则化分辨率增强

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基于并行遗传算法的图像超分辨率复原

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中国图象图形学报（A辑） 2004年第1期9卷 62-68页

作者：刘志军丁明跃周成平刘买利华中科技大学图象识别与人工智能研究所图象处理与智能控制国家教育部重点实验室武汉430074 中国科学院武汉物理与数学研究所波谱与原子分子物理国家重点实验室武汉430071

图像超分辨率复原技术 ,提供了一种利用低分辨率像机获取高分辨率图像的可能途径。图像超分辨率复原有频域方法和空域方法两类 :其中频域方法主要基于频谱解混叠 ;空域方法又分迭代反投影方法、凸集投影方法、Bayesian估计方法等。为了... 详细信息

图像超分辨率复原技术 ,提供了一种利用低分辨率像机获取高分辨率图像的可能途径。图像超分辨率复原有频域方法和空域方法两类 :其中频域方法主要基于频谱解混叠 ;空域方法又分迭代反投影方法、凸集投影方法、Bayesian估计方法等。为了提高图像超分辨率复原的效率和提高复原图像的质量 ,提出了一种基于并行遗传算法的图像 (序列 )超分辨率复原的新框架方法 ,由于遗传算法采用实值编码方式 ,且基于岛模型的并行机制也有利于多帧图像信息的融合 ,因而使得算法直观和高效 ;同时提出采用其他超分辨率复原方法的迭代形式来充当遗传算法的变异算子 ,因为它能有效地利用已有方法的优点。最后 ,借用图像复原的客观评价指标来评价超分辨率复原算法的效果。实验证明。

关键词：超分辨率图像复原实值遗传算法岛模型并行遗传算法退化模型

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一种基于并行遗传算法的超分辨率图像重建方法研究

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山东师范大学学报（自然科学版） 2010年第2期25卷 151-154页

作者：张月英青岛科技大学体育教学部山东青岛266061

笔者提出了一种基于并行遗传算法的图像（序列）超分辨率重建的新框架方法．文中给出了算法原理及步骤，并对算法特点和性质进行了详细的分析，与直接使用迭代正则化相比，通过实验的方法选取正则化参数的方法，其最大优势是可通过实验... 详细信息

笔者提出了一种基于并行遗传算法的图像（序列）超分辨率重建的新框架方法．文中给出了算法原理及步骤，并对算法特点和性质进行了详细的分析，与直接使用迭代正则化相比，通过实验的方法选取正则化参数的方法，其最大优势是可通过实验来调整正则化参数，使算法更易搜索到最佳图像估计．最后给出了实验结果以及详细的实验分析，并将其与其它正则化图像插值技术进行了比较，证明是一种新颖实用的方法．

关键词：图像重建图像超分辨率实值遗传算法正则化插值

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基于FCM和RVGA的FNN在非线性辨识中的应用

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计算机工程与应用 2003年第28期39卷 100-102,138页

作者：黄文龙张殿治空军工程大学工程学院西安710038

提出一种新的基于模糊C-均值聚类(FCM)和实值遗传算法(RVGA)的模糊神经网络(FNN)。在对模糊规则进行训练之前,利用模糊C-均值聚类从训练数据中提取出典型数据,以删除野值和协调数据内部冲突。然后利用一种新的实值遗传算法对此典型数据... 详细信息

提出一种新的基于模糊C-均值聚类(FCM)和实值遗传算法(RVGA)的模糊神经网络(FNN)。在对模糊规则进行训练之前,利用模糊C-均值聚类从训练数据中提取出典型数据,以删除野值和协调数据内部冲突。然后利用一种新的实值遗传算法对此典型数据进行训练。此遗传算法的交叉和变异运算均直接对实值进行操作,而不是传统的位操作,因此,可以极大地减少训练时间并实现全局寻优。对非线性函数辨识的仿真实验证明了该方法的优越性。

关键词：模糊神经网络模糊C-均值实值遗传算法非线性函数辨识

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基于智能全间隔自适应模糊支持向量机的水质分类

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计算机应用 2008年第11期28卷 2847-2849,2870页

作者：戴宏亮戴道清山东商学院数学与计算科学学院广州510320 中山大学数学与计算科学学院广州510275

提出了一种新型具有良好特性的支持向量机——全间隔自适应模糊支持向量机(TAFSVM)。运用实值遗传算法(RGA)对其进行参数优选,得到一种新的智能模型——实值遗传算法优化的全间隔自适应模糊支持向量机(RGATAFSVM)模型,并且应用于四种不... 详细信息

提出了一种新型具有良好特性的支持向量机——全间隔自适应模糊支持向量机(TAFSVM)。运用实值遗传算法(RGA)对其进行参数优选,得到一种新的智能模型——实值遗传算法优化的全间隔自适应模糊支持向量机(RGATAFSVM)模型,并且应用于四种不同的水质数据分类。实验结果表明,提出的模型相对标准支持向量机、BP神经网络和单因子分类方法具有较高的分类精度和较高的稳定性,是一种有效的水质分类方法。

关键词：全间隔自适应模糊支持向量机实值遗传算法水质分类

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基于智能支持向量回归的瓦斯涌出量预测

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计算机工程与应用 2009年第1期45卷 242-244页

作者：戴宏亮广东商学院数学与计算科学学院广州510320 中山大学数学与计算科学学院广州510275

进行瓦斯涌出量预测是保障安全生产的一个很重要步骤。由于瓦斯涌出量的非线性、不确定性,其预测是很复杂的一个问题。提出一种新的RGASVR智能模型,即基于实值遗传算法参数优选的支持向量回归模型,并且将提出的模型应用于瓦斯涌出量预... 详细信息

进行瓦斯涌出量预测是保障安全生产的一个很重要步骤。由于瓦斯涌出量的非线性、不确定性,其预测是很复杂的一个问题。提出一种新的RGASVR智能模型,即基于实值遗传算法参数优选的支持向量回归模型,并且将提出的模型应用于瓦斯涌出量预测。实验结果表明,所提出的模型比BP神经网络、标准支持向量回归有更高的预测精度,具有较强的实用价值。

关键词：支持向量回归实值遗传算法瓦斯涌出量预测

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