检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：王振雷东北大学

学位级别：博士

随着科学技术的发展,现代工业系统变的越来越复杂,传统的控制方法已经远远不能满足高标准的性能要求。在这种情况下,智能控制理论被提出并逐渐发展起来。目前智能控制在理论研究和实际应用中都取得了许多成果,成为控制理论发展的第三个... 详细信息

随着科学技术的发展,现代工业系统变的越来越复杂,传统的控制方法已经远远不能满足高标准的性能要求。在这种情况下,智能控制理论被提出并逐渐发展起来。目前智能控制在理论研究和实际应用中都取得了许多成果,成为控制理论发展的第三个阶段。模糊神经网络(FNN)是智能控制理论中一个十分活跃的分支,它是人工神经网络与模糊逻辑系统的有机结合。模糊神经网络是一种能处理抽象信息的网络结构,具有强大的自学习和自整定功能。因此,模糊神经网络的发展对智能控制发展具有非常重要的意义。本文在分析模糊神经网络理论和应用现状的基础上,针对其中存在的一些问题,重点进行了以下几个方面的探讨: 1. 针对模糊神经网络参数学习中容易陷入局部极小以及算法结构复杂等问题,提出了两种网络参数学习方法:实值遗传算法和随机学习自动机算法。实值遗传算法改变了传统GA 算法的二进制编码方法,用实数表示各个参数基因,后代选择采用“保留精英”的遗传策略,简化了算法结构,提高了算法收敛速度。随机学习自动机算法是一种适合低级计算终端的学习算法,由于算法中每个操作是根据概率随机选出的,这就最大限度的保证了算法的全局性能,并且算法有较快的收敛速度。 2. 因为模糊神经网络参数有明确的物理意义,所以网络参数初始化合理与否直接关系到网络的自学习性能。本文根据目前模糊神经网络参数初始化中存在的问题,改进了模糊神经网络参数初始化规则,提出了一种基于ε-完整性规则的初始化方法。该方法充分利用了模糊神经网络的特点,使网络的初始化参数有了更明确的意义,提高了网络参数的自学习效率。 3. 本文论述了复杂系统建模中常用的方法,分析了其中存在的问题,提出了一种模糊神经网络建模方法。该网络结构是T-S 型模糊神经网络的改进,其前件网络生成系统的模糊插值函数,后件网络表示各个ARMAX 模型。在去模糊层中,将前件网络和后件网络的输出进行了融合,产生了最终网络输出。该网络有效的利用系统知识和输入输出数据为系统建模,将一个复杂系统分解为多个ARMAX 模型的模糊插值形式,简化了系统分析过程和控制器的设计过程。为了优化网络结构,文中提出了一种结构自学习方法。通过模糊神经网络结构自学习,前件网络可以实现对系统分区特性的逼近,提高了辨识精度。

关键词：智能控制模糊神经网络复杂系统实值遗传算法随机学习自动机系统辨识自适应控制 H ∞控制滑模控制

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基于遗传支持矢量机的股市预测

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中国管理信息化 2008年第10期11卷 45-46页

作者：张勇郑建国东华大学管理学院上海200051

为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对目标有效分类,本文采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择,使SVM模型具有更好的推广能力,将该模型用于上证指数的趋势预测和四川长虹股票预测,仿真结果表明:该遗传支持矢量... 详细信息

为了高效合理地确定支持矢量机(SVM)的参数,使其对目标有效分类,本文采用实值编码遗传算法来实现SVM模型参数的自动选择,使SVM模型具有更好的推广能力,将该模型用于上证指数的趋势预测和四川长虹股票预测,仿真结果表明:该遗传支持矢量机比神经网络具有更高的预测精度。

关键词：支持矢量机实值遗传算法模型选择神经网络股市预测

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基于DSP控制的煤矿井下中压电力桥集器研究

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计算机工程与应用 2013年第16期49卷 265-270页

作者：陈伟华彭继慎赵忠建辽宁工程技术大学电气与控制工程学院辽宁葫芦岛125105 辽宁工程技术大学机械工程学院辽宁葫芦岛125105 中国石油渤海装备辽河重工公司辽宁盘锦124010

利用正交频分复用技术(OFDM)作为煤矿井下中压电力桥集器的核心技术,并相应提出了一种基于实数值遗传算法的改进部分传输序列(PTS)算法和基于SC算法的定时同步改进算法来加强通信的实时性与准确性,对中压电力桥集器的硬件系统的实现做... 详细信息

利用正交频分复用技术(OFDM)作为煤矿井下中压电力桥集器的核心技术,并相应提出了一种基于实数值遗传算法的改进部分传输序列(PTS)算法和基于SC算法的定时同步改进算法来加强通信的实时性与准确性,对中压电力桥集器的硬件系统的实现做了初步设计。经仿真结果证明,同其他优化算法相比,收敛速度更快,定时估计精度更高,系统性能得到明显的改善。

关键词：中压电力桥集器正交频分复用技术电力线通信实值遗传算法定时同步

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图象超分辨率复原技术研究

图象超分辨率复原技术研究

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作者：刘志军华中科技大学

学位级别：硕士

近年来,图象超分辨率技术因其良好的应用前景而吸引着人们的广泛关注。图象超分辨率处理技术包含图象超分辨率复原(重建)和图象分辨率增强技术等,前者分别从图象复原(重建)发展而来,后者广义上不仅包含前者的内容,而且包含单传感器多帧... 详细信息

近年来,图象超分辨率技术因其良好的应用前景而吸引着人们的广泛关注。图象超分辨率处理技术包含图象超分辨率复原(重建)和图象分辨率增强技术等,前者分别从图象复原(重建)发展而来,后者广义上不仅包含前者的内容,而且包含单传感器多帧图象融合增强分辨率,自适应正则化图象插值等内容。图象分辨率不仅表征图象的物理尺寸,还表征影象高频信息的保真度。图象分辨率又可细分为图象空间分辨率、灰度分辨率和频谱分辨率等。传统图象插值包括零阶插值或最近邻插值、双线性插值、立方样条插值等,都是先经补零疏化、后经内插滤波实现的。传统图象插值都可以用来增大图象的物理尺寸,但这些插值算法不能利用图象本身信息来提高图象高频信息的保真度,因而不能提高图象的分辨率。图象复原, 是指去除或减轻在获取数字图象的过程中发生的图象质量退化,即要研究图象成像系统的退化原因,建立相应的数学模型,并沿图象降质的逆过程尽可能恢复退化图象的本来面目图象超分辨率复原,需要使用图象插值与图象复原技术,意味着在更高的分辨率栅格上复原图象,问题的病态(ill-conditioned)性和解的不定(ill-posed)性增加。但图象超分辨率复原技术,是利用低分辨率像机获取高分辨率图象的不可多得的一种途径, 具有很高的研究价值和应用价值。图象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。为了提高图象超分辨率复原的效率和提高复原图象的质量,本论文提出了一种基于并行遗传算法的图象(序列)超分辨率复原的新框架方法。在该方法中,遗传算法采用实值编码方式,且其“岛模型”的并行机制,有利于多帧图象信息的快速整合,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,充当遗传算法的变异算子,能有机地结合这些现有方法的优势,加快算法的收敛。另外,还改造了图象复原的客观评价标准来评价图象超分辨率复原算法的效果。实验证明,该方法有效可行。在此基础上,考虑到成像系统的的点扩展函数(PSF)在实际系统中很难准确辨识,即盲图象超分辨率复原仍然是困扰人们的一个难题,本文在研究传统图象插值技术的基础上,结合图象复原理论中的正则化技术,首次提出了基于遗传算法的正则化图象插值方法,来增强图象的分辨率。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,又提出了通过实验的方法选取正则化参数的方法。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象插值技术进行了比较,是一种新颖实用的方法。

关键词：图象插值图象复原图象超分辨率实值遗传算法图象质量

来源：评论

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