基于遗传算法提高计算机连续语音识别率的研究

为提高计算机连续语音识别准确率,应用遗传算法人工智能控制技术具有的高效全局启发式搜索特点,探讨了提高计算机连续语音识别准确率的优化方法,通过提取语音特征参数,作为初始语音群体的生成,把语音识别内核程序中语言焦点作为遗传算法中操作算子,以高效全局启发式适配语音类型,连续语音识别准确率提高7％,为实现真正意义上计算机“人一机对话”进行了大胆的尝试。     

基于改进型遗传算法的多传感器—多目标定位信息融合

针对用遗传算法解决多传感器-多目标定位收敛速度的问题,提出了采用拉格朗日松驰技术改进遗传算法的方法,并给出几种典型情况下算法的实验结果。实验结果表明,改进的遗传算法收敛速度比改进前提高了5—6倍。     

函数优化问题的多方法协作优化

针对复杂函数优化问题,采用多个优化方法进行多方法协作优化。多方法协作优化可以利用各个参与协作的优化方法之间的协作效应,提高优化性能。将遗传算法、模式搜索法和Powell法进行协作构成多方法协作优化方法。采用典型的全局优化测试函数进行实例计算,实例验证多方法协作优化相对于单独优化的优越性。     

电大尺寸散射体的RCS计算方法研究

为了更加有效的求解电大目标散射计算问题,在避免谐振区效应情况下获得复杂目标的隐身雷达散射截面(RCS)特性,引用混合场积分方程(CFIE),在快速算法的求解迭代过程中采用共轭梯度算法(CG)的收敛技术,能够稳定的求解电大尺寸的RCS。计算和分析了金属球双站RCS和金属立方体双站RCS,并和精确计算、相关参考文献进行了比较,证明了方法的正确性,计算结果稳定,在工程实际上有较大的应用价值。     

根据遗传算法的拉深模试冲缺陷智能诊断

总结了拉深模试冲时的缺陷及原因，建立原因表，应用遗传算法技术对拉深模试冲时的缺陷进行智能诊断，探讨了提高拉深模试冲时的缺陷诊断准确率的优化方法，描述了遗传算法的诊断过程。     

遗传算法在飞机低空突防航路规划中的应用

首先简要介绍遗传算法的基本原理,然后讨论遗传算法如何用于飞机低空突防航路规划,对传统的遗传操作提出了新的改进意见,并进行了计算机仿真,证明了该算法的有效性.     

相位法曲面三维可测梯度极限的研究

简述了相位法曲面三维全场无接触检测的基本原理，研究了被测曲面的梯度变化对频谱分析和滤波处理的影响，推导出相位法曲面可测梯度极限的理论公式，并通过锥面测量验证了这一公式的正确性。     

一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法

提出了一种改进的数字式波束形成的快速自适应算法,即具有严格约束最小功率的抽样矩阵梯度算法(CSMG)。它综合了传统抽样矩阵梯度、算法和具有严格约束的最小功率自适应算法的优点。计算机模拟表明,此算法波束方向随约束角度而变,自适应调零能力较强,收敛速度也较快。     

自适应遗传算法解决战场频率指配问题研究

论文在分析我军通信电台在执行训练、演习任务过程中频率指配现状的基础上，提出了一种基于遗传算法的通信电台频率指配方法，并对算法进行了改进，仿真验证了此法解决战场通信电台频率指配问题的实时性和高效性。     

基于参数化模型和遗传算法的复合材料加筋壁板结构选型优化研究

针对复合材料加筋壁板的结构优化选型问题,采用辅助层压板和添加极小弹性模量材料的复合材料加筋壁板有限元建模方法,应用PATRAN/NASTRAN的参数化建模功能和遗传算法相结合的复合材料加筋壁板的优化方法,对5种复合材料结构形式进行了从2000N/mm到6000N/mm压缩载荷下的结构优化分析。结果表明,当载荷小于4500N/mm时,最有效的加筋壁板结构型式为J型;当压缩载荷大于4500N/mm时,最有效的加筋壁板结构型式为I型。