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排序方式: 共有250条查询结果,搜索用时 656 毫秒
52.
本文详述了遗传算法作为一种随机搜索算法在控制器设计参数优化中的应用。从遗传算法基本原理入手,结合工程实际,论述了遗传算法在PID控制器设计、鲁棒控制器设计、最优控制、系统参数辨识、模糊逻辑控制系统和神经网络控制中的应用成果。讨论了影响遗传算法的因素,并提出了改进的策略。 相似文献
53.
54.
遗传算法在航天器最优交会中的应用研究 总被引:3,自引:0,他引:3
针对航天器的最优交会问题 ,推导了航天器双冲量交会时的特征速度 ,以此为基础构造了以能量和时间为指标时的最优交会指标 ,并设计了与之相应的遗传算法。最后 ,对共面圆轨道双冲量交会情况进行了仿真计算 ,仿真结果表明 ,遗传算法的设计是成功的。 相似文献
55.
57.
为减小天线罩瞄准线误差斜率对导弹制导控制系统的影响,将导引控制器的设计作为参数优化问题.建立了优化模型。采用遗传算法对导引控制器参数进行优化,并给出了遗传算法的操作和优化流程。数字仿真结果表明,所设计的制导控制系统耦合回路对天线罩瞄准线误差斜率的摄动具有较好的鲁棒性。 相似文献
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59.
60.
由于难于获得先验知识,样本可分性差,辐射源识别很难达到很高的识别率。结合AdaBoost算法和遗传算法,提出了一种模糊分类规则的迭代学习方法。在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类和拒识的样本。在规则学习的适应度函数中考虑训练实例的分布,使模糊分类规则在产生阶段就考虑相互之间的协作,改善了模糊分类规则的整体识别能力。辐射源识别实验结果表明,该方法具有良好的分类识别性能。 相似文献