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一种全程控制的模糊遗传算法在结构优化中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
将一种全程控制的模糊遗传算法(FGA算法)引入结构优化设计。区别于一般的标准遗传算法(SGA算法),该算法基于模糊推断机理,可对遗传算法的选择、交叉、变异以及搜索空间的变化进行全程控制。通过2个典型数值多峰函数对FGA算法与SGA算法性能进行了考核和对比,证明该算法在跳出局部最优和搜索效率等方面均有较大改进。将此改进的模糊遗传算法(FGA算法)应用于含整型和离散变量的铆钉连接结构连接效率优化。结果表明:连接效率和优化效率均得到改善。 相似文献
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神经网络在经济预测中的应用 总被引:3,自引:1,他引:2
阐述了针对BP神经网络在经济预测应用中存在的网络学习速度缓慢、计算量大、网络容易陷入局部极小、学习步长需要通过实验由人工来设置和调整等问题,提出将自组织理论、扩展Kalman滤波、模糊算法、小波理论等与神经网络相结合,构成新的网络结构或改进学习算法,以克服BP神经网络自身不足的思路。 相似文献
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电动执行器通过控制电机的旋转来驱动负载运动,通过上位机来控制电机的运行,将信号转化为对应的机械位移,从而实现对目标的位移控制。建立了无刷直流电机的数学模型并介绍控制策略,将传统PID (比例\积分\微分) 和模糊PID进行比较,详细介绍了模糊算法的模糊化、建立模糊规则库和解模糊化等3个关键步骤。用脉宽调制技术进行对电机的驱动,最后通过试验对系统的控制性能和动态响应性能进行测试。试验结果表明,基于模糊PID算法所搭建的电动执行机构控制系统工作稳定,可以达到控制需要而且具有良好的动态性能。 相似文献
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目标检测一直都是计算机视觉领域最具挑战的问题之一,其广泛应用于人脸识别、自动驾驶和交通检测等任务中。为更进一步提升当前主流目标检测算法的性能表现,提出了基于YOLOX的目标检测改进算法,并在标准的PASCAL VOC 07+12和RSOD数据集上进行实验验证。针对YOLOX目标检测算法主要通过数据增强、改进网络结构和损失函数3方面做出改进,同时提出基于梯度差的自适应学习率优化算法用于训练改进后的YOLOX算法,该优化算法同样适用于其他神经网络优化。在PASCAL VOC 07+12标准数据集上进行实验,与原YOLOX-S进行比较,改进后的YOLOX-S算法的AP由61.63%提升到66.35%,提升效果明显。同时在RSOD标准数据集上进行实验,并与其他主流的YOLO系列算法进行了比较,改进后的YOLOX-S算法在RSOD数据集的AP由69.4%提升到73.2%,提升效果显著。实验表明:针对YOLOX的目标检测做出改进是有效的。 相似文献
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建立动态模糊径向基神经网络RBF( Radial Basis Function,RBF)焊接接头力学性能预测模型,克服静态RBF和模糊神经网络( Fuzzy Neural Network,FNN)在结构辨识、动态样本训练及学习算法的不足。该模型的结构参数不再提前预设,在训练过程中动态自适应调整,适用动态样本数据学习,学习算法引入分级学习和模糊规则修剪策略,加速训练并使模型结构更加紧凑。利用三种厚度、不同工艺TC4钛合金TIG焊接试验数据对该模型进行仿真。结果表明:模型具有较高的预测精度,适用于预测焊接接头力学性能,为焊接过程在线控制开辟了新的途径。 相似文献
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针对高超声速飞行器在平流层内飞行过程中自主天文导航时,气动光学效应及运动模糊等大动态干扰严重影响观星和高精度导航的问题,提出一种基于正则化思想的高超星图半盲复原改进算法。该算法首先借助已有的高超星图模糊核提取算法获得先验模糊核,为复原提供便利条件。接着结合天文图像灰度及梯度的稀疏先验分布特性,设计了一种针对高超星图的正则化盲复原模型,并结合先验模糊核所提供的信息,构建了改进的半盲复原方法,能在先验模糊核精度较低或缺失时转化为盲复原方法,提高了算法的鲁棒性。将本算法与传统星图复原算法、其他最新正则化复原算法进行星图复原与导航效果比较,数值仿真结果显示本算法的复原效果更佳,峰值信噪比(PSNR)达到36.97,并且质心提取成功率达到99.23%,能够明显改善星图识别的成功率,从而大幅提升高超声速飞行器在平流层中的大动态干扰下的自主导航能力。 相似文献
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针对复杂地形环境下的无人机航路规划问题,提出一种基于改进的鲸鱼优化算法的航路规划算法。首先,根据起始点和目标点等信息,通过坐标系旋转将二维航路规划问题转化为D维空间下的寻优问题;然后,将灰狼优化算法中的等级制度和微分进化算法中的贪婪策略引入鲸鱼优化算法提出改进的鲸鱼优化算法。在保证算法收敛速度的同时,所提的改进鲸鱼优化算法有效地提高了开发能力和搜索能力。最后,将提出的改进算法应用于无人机的航路问题求解。仿真结果表明,所提的改进鲸鱼优化算法能够有效的获得一条代价最优的、有效的航路结果,其性能优于传统的优化算法。 相似文献
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一种基于模糊重要度的多目标优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对工程设计中经常出现的多目标问题,对目标的重要度进行了模糊性描述,使权重系数的选取建立在重要度这个模糊概念之上。在此基础上提出了一种基于模糊评判的多目标折衷策略,并与遗传算法相结合,发展了一套多目标模糊折衷优化设计算法,通过包括损伤容限目标在内的多目标复合材料层板优化设计的算例,证明了该方法能给出指定设计要求下可能获得的最满意解。 相似文献
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结构减重是飞机设计的一个重要目标,采用复合材料代替金属材料以及对结构进行优化设计可以达到减重的效果。针对一个大展弦比复合材料机翼,采用遗传算法,通过Matlab调用Patran进行建模分析,以结构强度、刚度为约束条件,同时对翼梁位置和复合材料铺层进行优化设计;根据实际工艺要求建立复合材料铺层库,以解决复合材料铺层变量过多的问题。结果表明:本文提出的优化方法有效,对工程设计有较大的指导意义;复合材料铺层库在其他涉及复合材料铺层优化的问题中也具有广泛的应用前景。 相似文献
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基于多Agent卫星遥测数据实时监测与诊断技术 总被引:2,自引:0,他引:2
为了提高根据遥测数据进行卫星故障诊断的速度与精度,提出了集成多信号模型诊断Agent、模糊诊断Agent以及专家系统诊断Agent等多Agent监测与诊断系统。多信号模型诊断Agent,采用模糊阈值进行监测,并引入可信度因子对Deb原实时诊断推理方法做了改进,解决了Deb方法可能因虚警而导致的诊断结果冲突的问题。模糊诊断Agent采用Mamdani算法,能给出部件故障的可能性。专家系统诊断Agent采用基于规则的产生式系统,同时采用加权不确定推理解决了规则的不确定性问题。研究了3种诊断Agent的协作方式,采用D-S证据理论对各Agent的诊断结果进行决策融合,给出故障元件的置信区间。通过某卫星仿真遥测数据验证,该集成诊断系统充分利用了各种诊断方法的优点,诊断精度高且速度快(一般诊断时间小于0.3秒,PIII800/256M计算机),适用于卫星地面站对卫星遥测数据进行自动实时在线监测与诊断推理。 相似文献