本文首先研究了水电站动力系统模型辨识试验的方法、特点、试验方案及最小二乘类算法、遗传算法、模式搜索算法在水电站动力系统辨识中的应用。
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他将人工神经网络、模糊逻辑、以及遗传算法归为软计算范畴,以区别传统的计算模式。
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将自适应遗传算法引入最佳匹配问题的求解,算例分析表明该方法与标准遗传算法相比具有运算速度快和稳定性好等特点。
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遗传算法于1975年由Michgan大学的John Holland首先提出。
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Cooling control model of high-density laminar jets based on genetic algorithm for steel plate
基于遗传算法的中厚板高密度管层流控冷模型
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另一闭环为频率调节环,频率值由模糊控制器根据工作状态随时调整,其模糊控制规则基于遗传算法在线调节。
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本文利用遗传算法来解决对初始解敏感、易陷于局部最优的文本聚类问题,提出了基于遗传算法的动态文本聚类。
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受并行遗传算法的启发,文章设计和实现了一种基于环形结构带缓存器模型的并行微粒群算法。
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最后基于神经网络学习的benchmark问题对各种算法在网络训练中的应用性能进行了仿真研究,并提出了遗传算法受困于维数灾难的观点。
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Currently, genetic algorithm is the more advanced method in S-box design.
目前,应用于S盒设计较为先进的算法是遗传算法。
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文章把电力系统的负荷恢复问题建模为带众多约束条件的0-1背包问题,并设计了一种将贪心算法与改进遗传算法结合起来的改进混合遗传算法来对此问题进行求解。
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Application of Improved Real-coded Genetic Algorithm in Interior Ballistic Optimization
改进型实数编码遗传算法在内弹道优化中的应用
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然后,分别运用遗传算法、粒子群算法和改进模拟植物生长算法,在问题初始解的基础上,进行了第二阶段迭代求解。
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充分考虑了BP算法的精确性和遗传算法全局寻优的特点,使BP算法摆脱局部极小的困扰,并且所训练的网络能够达到要求的精度。
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Meanwhile, a genetic simulated annealing algorithm was designed to solve this problem in this pater.
同时,设计了遗传模拟退火算法对该问题进行求解。
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A novel global optimal method-numeric genetic algorithm ( NGA ) is proposed in this paper.
提出了一种新的全局优化方法 ─ ─数值 遗传 算法.
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NET的 程序架构设计, 对于提高算法效率, 解决遗传算法的收敛问题都较有利.
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方法利用遗传算法进行优化,对 遗传 算法的交叉操作进行改进.
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