检索结果-内蒙古大学图书馆

北京航空航天大学学报 2001年第5期27卷 532-535页

作者：段世忠周荫清北京航空航天大学电子工程系

针对基于变量误差模型EV模型 (Errors in VariablesModel)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法 .仿真试验表明 ,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计 ,传统的非线性数... 详细信息

针对基于变量误差模型EV模型 (Errors in VariablesModel)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法 .仿真试验表明 ,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计 ,传统的非线性数值递推算法在一些情况下容易收敛到局域最小值 .将两种算法结合使用 ,可以有效地克服各自的不足 .新算法可以给出系统延迟的初始值的估计 .当代价函数存在多个局部最小值时 ,它仍然能够快速准确地寻找到全局最优点 .

关键词：系统辩识最大似然参数估计线性系统应用遗传算法计算机数字仿真频域

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应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法

应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法

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作者：许静练坤梅田伟刘磊张莹 300071 天津市南开区卫津路94号

一种应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法，该方法设计了一套检测参数集、编码解码策略和攻击参数数据库，使用了遗传算法的交叉、变异、选择操作，以及设计了其模拟攻击操作，并按照跨站点脚本漏洞的参数规则和遗传... 详细信息

标准号: CN101894237A

一种应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法，该方法设计了一套检测参数集、编码解码策略和攻击参数数据库，使用了遗传算法的交叉、变异、选择操作，以及设计了其模拟攻击操作，并按照跨站点脚本漏洞的参数规则和遗传算法的原理实现其算法。再通过模拟攻击操作的反馈结果和基因编码策略不断生成新的父代与子代，循环执行算法直到达到预期的代数。本发明的这种应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法是可信和完备的，它覆盖面广，执行速度块，可用于自动生成跨站点脚本漏洞检测参数领域。

关键词：应用遗传算法模拟攻击遗传算法脚本算法参数数据库子代编码解码参数规则反馈结果基因编码漏洞检测选择操作原理实现覆盖面代数漏洞攻击检测

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应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法

应用遗传算法自动生成XSS跨站点脚本漏洞检测参数的方法

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作者：许静练坤梅田伟刘磊张莹 300071 天津市南开区卫津路94号

标准号: CN101894237B

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一种应用遗传算法和编码进行三维航迹规划的优化方法

一种应用遗传算法和编码进行三维航迹规划的优化方法

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作者：屈耀红张寅韬 710072 陕西省西安市友谊西路127号

本发明提供了一种应用遗传算法进行三维航迹规划的编码方法，把三维空间分割成为不同四面体的集合，通过右手定则，利用已知的航迹确定编码，再通过已知的编码还原航迹，利用本发明提出的编码方法，把三维空间中的一条航迹用一行代码表... 详细信息

标准号: CN104931056B

本发明提供了一种应用遗传算法进行三维航迹规划的编码方法，把三维空间分割成为不同四面体的集合，通过右手定则，利用已知的航迹确定编码，再通过已知的编码还原航迹，利用本发明提出的编码方法，把三维空间中的一条航迹用一行代码表示，还可以由一行代码在三维空间中还原出一条航迹，并且为遗传算法在三维空间内的有效使用搭建一个平台，使遗传算法这个效率高，效果好的优化算法成功应用在三维航迹规划领域。

关键词：三维空间航迹三维航迹规划遗传算法还原应用遗传算法成功应用代码表示航迹确定优化算法有效使用右手定则四面体集合分割

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基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用

基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用

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作者：冯望烟吴淑宁张立钢 312000 浙江省绍兴市越城区舜江路683号

本发明属于网络安全技术领域，具体涉及基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用；所述的基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用包括以下具体步骤：1)建立隐马尔科夫模型；2)应用遗传算法优化隐马尔科夫模型... 详细信息

标准号: CN106682503B

本发明属于网络安全技术领域，具体涉及基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用；所述的基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用包括以下具体步骤：1)建立隐马尔科夫模型；2)应用遗传算法优化隐马尔科夫模型；本发明将隐马尔可夫模型和遗传算法结合使用来对主机风险进行评估，能够避免单独使用隐马尔可夫模型来对主机风险进行评估时的有时警报可能不在特定时间段内出现，关于该警报的先验信息则无法捕获，或者有时由于系统错误而可能生成太多警报，则先验信息会被夸大的问题。

关键词：隐马尔科夫模型主机遗传算法隐马尔可夫模型警报风险评估先验信息网络安全技术应用遗传算法单独使用时间段评估捕获应用优化

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基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用

基于遗传算法的隐马尔科夫模型在主机风险评估中的应用

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作者：冯望烟吴淑宁张立钢 312000 浙江省绍兴市越城区舜江路683号

标准号: CN106682503A

关键词：隐马尔科夫模型主机遗传算法隐马尔可夫模型警报风险评估先验信息网络安全技术应用遗传算法单独使用时间段评估捕获应用优化

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基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能耗优化方法

基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能耗优化方法

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作者：林基明蔡超张文辉 541004 广西壮族自治区桂林市七星区金鸡路1号

本发明公开一种基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能耗优化方法，通过对系统的物联网设备、无人机和基站的并行处理和计算，并在此基础上应用遗传算法对系统的物联网设备、无人机和基站的任务执行顺序进行调整，并通过联合系统卸载比... 详细信息

标准号: CN113468819A

本发明公开一种基于遗传算法的无人机辅助边缘计算的能耗优化方法，通过对系统的物联网设备、无人机和基站的并行处理和计算，并在此基础上应用遗传算法对系统的物联网设备、无人机和基站的任务执行顺序进行调整，并通过联合系统卸载比例、CPU频率和卸载设备顺序降低无人机与设备的能耗，减少系统的物联网设备、无人机和基站之间的时隙间隔，降低系统总完成时间。与传统的单流水线和未经优化的三流水线方法相比，本发明所耗时间更少，无人机悬停能耗更低。

关键词：物联网设备基站能耗应用遗传算法并行处理单流水线减少系统降低系统联合系统能耗优化任务执行时隙间隔卸载设备遗传算法传统的卸载悬停流水线优化

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基于遗传算法和分子对接模拟的分子优化模型

基于遗传算法和分子对接模拟的分子优化模型

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作者：王珣高畅楠陈文琪丁洪震 266580 山东省青岛市黄岛区长江西路66号

本发明为一种基于遗传算法和分子对接模拟的分子优化模型，从而实现优化现有药物分子的结构，提高药物分子和靶标的结合亲和力，为药物发现提供新的思路，包括1)从通用药物数据集ZINC‑250k中获取具有理想的类药物特性的分子，训练以Tran... 详细信息

标准号: CN116884534A

本发明为一种基于遗传算法和分子对接模拟的分子优化模型，从而实现优化现有药物分子的结构，提高药物分子和靶标的结合亲和力，为药物发现提供新的思路，包括1)从通用药物数据集ZINC‑250k中获取具有理想的类药物特性的分子，训练以Transformer深度神经网络为基础架构的学徒策略，生成新的分子；2)利用专家策略，对一组随机选取的新生成分子应用遗传算法(包括变异和交叉)，从而产生具有理想理化性质分布的分子；3)利用分子对接模拟，计算新生成分子与特定靶标的对接分数，构建3D结合构象，保留具有最优对接分数的分子；4)对模型进行参数调优，最优模型将用于靶向分子生成、药物发现等研究。

关键词：药物发现药物分子应用遗传算法结合亲和力靶向分子分子优化基础架构理化性质神经网络随机选取通用药物药物特性遗传算法最优模型数据集构建构象保留优化研究

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一种基于遗传算法的光多播树最小代价路由方法

一种基于遗传算法的光多播树最小代价路由方法

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作者：刘焕淋秦亮陈高翔代洪跃徐一帆 400065 重庆市南岸区黄桷垭崇文路2号

本发明公开了一种基于遗传算法的光多播树最小代价路由方法，包括网络的边初始化和最小代价多播树迭代两部分，网络的边初始化主要是完成网络中边的初始化，将整数倍单位容量的边用多条单位容量边表示，便于应用遗传算法优化信息传输路... 详细信息

标准号: CN103685020B

本发明公开了一种基于遗传算法的光多播树最小代价路由方法，包括网络的边初始化和最小代价多播树迭代两部分，网络的边初始化主要是完成网络中边的初始化，将整数倍单位容量的边用多条单位容量边表示，便于应用遗传算法优化信息传输路径和编码方法。最小代价光多播树的迭代部分主要由选择、交叉、变异、去除劣质基因等步骤构成，在每次迭代的过程中都根据设计的适应度函数值将一些劣质基因从基因库中去除，这样可以极大的缩小算法搜索空间的大小，有利于加速算法的收敛速度，寻找到代价更小的光多播树。本发明是提供一种寻找所需满足多播请求速率要求的信息传输链路数目总和最少、编码操作次数最少的一种信息传输路由方法。

关键词：多播树最小代价初始化迭代单位容量路由去除信息传输链路应用遗传算法适应度函数编码操作传输路径多播请求加速算法速率要求算法搜索信息传输遗传算法优化信息网络基因整数倍基因库收敛

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基于遗传算法优化的极化码重传方法

基于遗传算法优化的极化码重传方法

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作者：潘志文柳泽晨刘楠尤肖虎 211189 江苏省南京市江宁区东南大学路2号

本发明是一种基于遗传算法优化的极化码重传方法，该方法包括第一步：重传前编码部分，包括参数定义、构造拷贝映射、重传部分编码；第二步：遗传算法优化重传打孔向量，包括参数定义与初始化、种群初始化、遗传与变异、计算个体的适应... 详细信息

标准号: CN114650063A

本发明是一种基于遗传算法优化的极化码重传方法，该方法包括第一步：重传前编码部分，包括参数定义、构造拷贝映射、重传部分编码；第二步：遗传算法优化重传打孔向量，包括参数定义与初始化、种群初始化、遗传与变异、计算个体的适应度参数、种群筛选等；使用的码字是循环冗余校验(Cylic Redundancy Check,CRC)码和极化码形成的级联码。本发明中的方法在译码失败的情况下应用极化矩阵扩展重传，对重传中速率匹配的打孔序列应用遗传算法，在迭代过程不断筛选出误码率性能更好的打孔序列，并以前一次重传的打孔序列为基础，优化下一次重传序列，最终能够收敛至局部最优解，获取性能增益。

关键词：重传打孔极化遗传算法优化参数定义循环冗余校验应用遗传算法筛选误码率性能种群初始化迭代过程矩阵扩展速率匹配性能增益译码失败初始化级联码适应度最优解拷贝码重码字向量映射收敛种群遗传应用优化

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