期刊文献+
共找到4,973篇文章
< 1 2 249 >
每页显示 20 50 100
PHUI-GA: GPU-based efficiency evolutionary algorithm for mining high utility itemsets
1
作者 JIANG Haipeng WU Guoqing +3 位作者 SUN Mengdan LI Feng SUN Yunfei FANG Wei 《Journal of Systems Engineering and Electronics》 SCIE CSCD 2024年第4期965-975,共11页
Evolutionary algorithms(EAs)have been used in high utility itemset mining(HUIM)to address the problem of discover-ing high utility itemsets(HUIs)in the exponential search space.EAs have good running and mining perform... Evolutionary algorithms(EAs)have been used in high utility itemset mining(HUIM)to address the problem of discover-ing high utility itemsets(HUIs)in the exponential search space.EAs have good running and mining performance,but they still require huge computational resource and may miss many HUIs.Due to the good combination of EA and graphics processing unit(GPU),we propose a parallel genetic algorithm(GA)based on the platform of GPU for mining HUIM(PHUI-GA).The evolution steps with improvements are performed in central processing unit(CPU)and the CPU intensive steps are sent to GPU to eva-luate with multi-threaded processors.Experiments show that the mining performance of PHUI-GA outperforms the existing EAs.When mining 90%HUIs,the PHUI-GA is up to 188 times better than the existing EAs and up to 36 times better than the CPU parallel approach. 展开更多
关键词 high utility itemset mining(HUIM) graphics process-ing unit(GPU)parallel genetic algorithm(ga) mining perfor-mance
下载PDF
基于SPA-GA-SVR模型的土壤水分及温度预测 被引量:5
2
作者 朱成杰 汪正权 《中国农村水利水电》 北大核心 2024年第1期30-36,共7页
土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测... 土壤湿度和温度是影响水文循环和气候变化的重要参数,在农业实践活动和生态平衡中起着重要作用。为及时、准确地监测土壤含水量(Soil Moisture Content,SMC)及温度,提出了一种基于高光谱数据的预测方法。实验数据集来自为期5天的实地测量,所获得的高光谱数据包含大量的噪声及冗余信息,因此首先用Savitzky-Golay卷积平滑对光谱数据进行降噪处理,利用连续投影算法(Successive Projection Algorithm,SPA)提取数据特征波长,然后通过遗传算法(Genetic Algorithm,GA)对支持向量机回归(Support Vector Regression,SVR)的超参数权值和偏置进行优化,构建SPA-GASVR混合算法模型对土壤水分和温度进行预测,并与BP神经网络(Back Propagation Neural Network,BPNN)、SPA-BP、SVR、SPA-SVR、GA-SVR这5种模型的预测性能进行比较。实验结果表明:各模型在土壤湿度低于30%的情况下,表现出的预测能力差异并不显著。但整体上,复合模型相比于单一的神经网络或机器学习模型具有明显的优势,且经过连续投影算法优化的模型进一步的提高其预测能力,最终SPA-GA-SVR算法在各项指标上均优于其他模型,土壤水分预测模型的R^(2)=0.981、RMSE=0.473%,土壤温度预测模型R^(2)=0.963、RMSE=0.883℃。实验证明基于高光谱数据,经过SPA和GA优化的SVR模型能实现对土壤湿度和温度精准的预测。该方法具有一定的应用价值和现实意义,可应用于便携式高光谱仪和无人机上,实现对土壤水分和温度的实时监测,为今后的播种及灌溉提供理论参考。 展开更多
关键词 土壤水分 土壤温度 高光谱 连续投影算法(SPA) 遗传算法-支持向量机回归(ga-SVR)
下载PDF
基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别 被引量:1
3
作者 李韶华 李健玮 冯桂珍 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2024年第9期121-130,共10页
准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-t... 准确、快速地识别出车辆当前行驶的路面激励信息,是实现智能底盘控制进而保证车辆平顺性的关键。针对传统路面不平度识别算法准确率低、自适应性差等问题,提出了基于遗传算法(genetic algorithm,GA)优化长短期记忆神经网络(long short-term memory networks,LSTM)自适应卡尔曼滤波的路面不平度识别算法。基于2自由度车辆悬架模型,通过灰色关联法选择LSTM神经网络的特征输入变量,并采用GA优化LSTM神经网络的模型参数以准确识别路面等级,并据此实时更新卡尔曼滤波器算法中的噪声矩阵,实现了在复杂路况下对路面不平度的自适应识别。仿真和试验研究表明,所提出的基于GA-LSTM自适应卡尔曼滤波算法能够快速准确的识别路面不平度与路面等级,与传统卡尔曼滤波算法相比,相关系数、均方根误差和最大绝对误差分别提高3.11%、37.5%和51.2%,表明所提算法对复杂工况具有很好的自适应能力。 展开更多
关键词 路面不平度识别 自适应卡尔曼滤波器 ga-LSTM 灰色关联法
下载PDF
基于GA的RBF神经网络气液两相流持液率预测模型优化
4
作者 廖锐全 李龙威 +2 位作者 王伟 马斌 潘元 《长江大学学报(自然科学版)》 2024年第2期91-100,共10页
为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色... 为了提高气液两相流持液率预测精度,针对传统径向基函数(RBF)神经网络预测气液两相流持液率网络拓扑结构困难和收敛速度慢等问题,提出一种基于遗传算法(GA)优化径向基函数神经网络的气液两相流持液率预测模型。通过系统聚类算法和灰色关联度分析(GRA)对收集的实验数据进行处理,优选出最优模型特征,同时结合遗传算法确定了RBF神经网络结构参数。基于室内实验数据进行训练,并与常用于持液率预测的反向传播(BP)神经网络、GA-BP神经网络及RBF神经网络进行对比,评估了模型的准确性及可行性。结果表明:GA-RBF神经网络模型均方误差为0.0017,均方根误差为0.0416,平均绝对误差为0.0281,拟合度为0.9483。相较于其他神经网络模型,该预测模型表现出更高的计算精度和更强的泛化能力。 展开更多
关键词 持液率 气液两相流 RBF神经网络 遗传算法 数据清洗
下载PDF
基于GA-BP神经网络的大型客机气流角估计方法
5
作者 张伟 张喆 +1 位作者 龚孝懿 王昕楠 《计算机仿真》 2024年第1期53-57,102,共6页
为了解决硬件冗余难以克服的气流角传感器共因故障问题,进一步提高飞机气流角信号的可靠性,研究了基于GABP神经网络的气流角估计方法。通过BP神经网络融合姿态角、加速度、风速等参数来实现不依赖气流角传感器的气流角估计;引入遗传算... 为了解决硬件冗余难以克服的气流角传感器共因故障问题,进一步提高飞机气流角信号的可靠性,研究了基于GABP神经网络的气流角估计方法。通过BP神经网络融合姿态角、加速度、风速等参数来实现不依赖气流角传感器的气流角估计;引入遗传算法对神经网络权值和阈值进行全局优化,提高估计精度;对某大型客机的试飞数据预处理后用于模型的训练和测试。仿真结果表明,训练完成的GA-BP神经网络模型对气流角的估计值贴近实际值,稳定性和精度明显高于BP神经网络。上述方法给飞机增加一个余度的气流角信号,可用于传感器故障时为飞机提供可靠的气流角信号。 展开更多
关键词 气流角估计 神经网络 遗传算法 试飞数据预处理 大型客机
下载PDF
基于改进GA算法的电力变压器优化设计
6
作者 李克讷 陈健民 +1 位作者 李武宁 陈福丁 《电工技术》 2024年第12期94-97,共4页
针对中小型电力变压器优化设计问题,同时响应国家节能减排的号召,对GA算法进行改进并分别应用到电力变压器优化设计中的有效材料成本单目标和总损耗的单目标中。将改进GA算法优化所得数据和使用原GA算法以及人工设计进行对比分析,结果... 针对中小型电力变压器优化设计问题,同时响应国家节能减排的号召,对GA算法进行改进并分别应用到电力变压器优化设计中的有效材料成本单目标和总损耗的单目标中。将改进GA算法优化所得数据和使用原GA算法以及人工设计进行对比分析,结果表明改进GA算法优化效果较好,运行时间较快,能有效减少电力变压器所需的材料成本或损耗。 展开更多
关键词 改进ga算法 电力变压器 优化设计 对比分析
下载PDF
基于GRA-GASA-SVM的煤层瓦斯含量预测方法研究 被引量:3
7
作者 田水承 任治鹏 马磊 《煤炭技术》 CAS 2024年第1期114-118,共5页
为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单... 为提升煤层瓦斯含量预测精度,提出一种采用遗传模拟退火算法混合优化支持向量机(SVM)参数的瓦斯含量预测模型(GRA-GASA-SVM模型)。该模型将GA和SA整合为遗传模拟退火算法协同优化SVM的参数,以解决传统网格寻优算法取值范围无法确定和单一智能算法优化程度有限等问题。利用灰色关联分析(GRA)压缩数据集维度,建立瓦斯含量预测参数体系并作为GASA-SVM的输入数据集。结果表明:SVM模型、GA-SVM模型和GASA-SVM模型10折交叉验证瓦斯含量预测总平均相对误差分别为15.98%、13.55%和10.58%。相比SVM模型和GA-SVM模型,GASA-SVM模型预测稳定性更优、预测精准度更高且对新样本泛化能力更强。 展开更多
关键词 遗传算法(ga) 模拟退火算法(SA) 支持向量机(SVM) 煤层瓦斯含量 灰色关联分析(GRA)
下载PDF
基于GA-BP神经网络的新疆南疆核桃树生长模型研究
8
作者 陈杰 《无线互联科技》 2024年第4期16-18,22,共4页
文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测... 文章提出了一种利用遗传算法优化BP神经网络的核桃树生长模型来预测核桃树的树高、胸径的方法,通过优化BP神经网络的权值和阈值建立GA-BP模型,与多元线性回归模型的预测结果进行比较。结果表明:采用遗传算法优化后的模型具有更高的预测精度,对核桃树生长预测具有指导意义。 展开更多
关键词 遗传算法 DB神经网络 ga-BP模型 核桃树生长模型
下载PDF
基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法
9
作者 王芳 《电脑与电信》 2024年第1期47-49,共3页
常规的无线局域网络入侵信号检测节点多为独立式设定,检测效率较低,导致入侵信号检测误检率较高,为此提出对基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法。该方法首先采用关联的方式进行入侵信号特征提取,提升检测效率,设置关联性检... 常规的无线局域网络入侵信号检测节点多为独立式设定,检测效率较低,导致入侵信号检测误检率较高,为此提出对基于GA-SVM算法的无线局域网络入侵信号检测方法。该方法首先采用关联的方式进行入侵信号特征提取,提升检测效率,设置关联性检测节点,构建GA-SVM测算入侵信号检测模型,采用定位分离方法来实现信号检测处理。测试结果表明:针对选定的300个采样点进行信号入侵检测,对比于传统分布式光纤网络入侵信号检测组、传统FastICA测算网络入侵信号检测组,此次所设计的GA-SVM测算网络入侵信号检测组最终得出的入侵信号检测误检率被较好地控制在20%以下,说明基于GA-SVM算法的检测效果更佳,针对性更强,具有实际的应用价值。 展开更多
关键词 ga-SVM算法 无线局域网 网络入侵 信号检测 检测方法 信号感应
下载PDF
Quantitatively characterizing sandy soil structure altered by MICP using multi-level thresholding segmentation algorithm 被引量:1
10
作者 Jianjun Zi Tao Liu +3 位作者 Wei Zhang Xiaohua Pan Hu Ji Honghu Zhu 《Journal of Rock Mechanics and Geotechnical Engineering》 SCIE CSCD 2024年第10期4285-4299,共15页
The influences of biological,chemical,and flow processes on soil structure through microbially induced carbonate precipitation(MICP)are not yet fully understood.In this study,we use a multi-level thresholding segmenta... The influences of biological,chemical,and flow processes on soil structure through microbially induced carbonate precipitation(MICP)are not yet fully understood.In this study,we use a multi-level thresholding segmentation algorithm,genetic algorithm(GA)enhanced Kapur entropy(KE)(GAE-KE),to accomplish quantitative characterization of sandy soil structure altered by MICP cementation.A sandy soil sample was treated using MICP method and scanned by the synchrotron radiation(SR)micro-CT with a resolution of 6.5 mm.After validation,tri-level thresholding segmentation using GAE-KE successfully separated the precipitated calcium carbonate crystals from sand particles and pores.The spatial distributions of porosity,pore structure parameters,and flow characteristics were calculated for quantitative characterization.The results offer pore-scale insights into the MICP treatment effect,and the quantitative understanding confirms the feasibility of the GAE-KE multi-level thresholding segmentation algorithm. 展开更多
关键词 Soil structure MICRO-CT Multi-level thresholding MICP Genetic algorithm(ga)
下载PDF
基于FCM-GA灌溉供水管网减压阀布设优化 被引量:1
11
作者 常子峰 李红艳 +3 位作者 史文韬 张峰 崔佳丽 毛立波 《节水灌溉》 北大核心 2024年第5期38-45,共8页
为探究灌溉供水管网中存在的漏损过高以及局部压力过大的问题,提出了一种基于FCM-GA的供水管网减压阀布设优化方法,该方法借助MATLAB、EPANET、MATLAB-EPANET-Toolkit以及PlatEMO平台等工具,对西班牙的BIN管网进行分区布置减压阀并优化... 为探究灌溉供水管网中存在的漏损过高以及局部压力过大的问题,提出了一种基于FCM-GA的供水管网减压阀布设优化方法,该方法借助MATLAB、EPANET、MATLAB-EPANET-Toolkit以及PlatEMO平台等工具,对西班牙的BIN管网进行分区布置减压阀并优化阀后压力,以不同分区方案的成本与降漏效果为控制指标,筛选出最优方案。结果显示:最优方案(分5个区)将整个管网的漏损率降低至7.45%,相较初始管网降低了20.04%,降低的漏损费用可达114€/d,在减压阀服务年限内可收回成本并达到盈利,并实现对整个管网系统的压力管理,提高了管网的稳定性和可靠性,有利于减少管网事故发生。因此,基于FCM-GA的灌溉供水管网减压阀布设优化是一种安全、低成本和高效益的降漏与控压方法,在有效降低灌溉用水费用的同时,可更好地实现节水灌溉。 展开更多
关键词 灌溉供水管网 FCM-ga算法 供水管网分区 漏损控制 减压阀布设优化 压力管理
下载PDF
基于GA-PSO算法的冻土本构模型参数识别 被引量:1
12
作者 梁靖宇 张跃东 路德春 《冰川冻土》 CSCD 2024年第1期235-246,共12页
遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计... 遗传算法(GA)与粒子群算法(PSO)分别具有缺乏目标导向性和易陷入局部最优的缺点,但同时分别具有全局搜索能力强与能有效传递优势信息的优点。本文以GA计算步结合精英保留策略作为PSO计算步的优势信息,避免PSO算法陷入局部最优,以PSO计算步结合非精英优化策略作为GA计算步的导向信息,克服GA算法缺乏目标导向的问题,建立了GA-PSO新算法。其具体过程为,通过采用GA计算步对解空间进行全局搜索并对精英个体进行保留,进一步,将适应度较差的个体利用PSO计算步进行优化。基于多峰函数的验证结果表明,GA-PSO算法在解空间中具有更强的全局搜索能力,同时具有更快的收敛速度。将GA-PSO算法应用到冻土非正交弹塑性本构模型的参数识别中,通过模型的参数识别以及模型预测结果对比与验证,结果表明GA-PSO算法能够有效识别冻土非正交弹塑性本构模型的参数,提升了模型的预测效果。 展开更多
关键词 参数识别 冻土本构模型 优化算法 遗传算法(ga) 粒子群算法(PSO)
下载PDF
基于PSO-GA的分片区块链系统性能优化方法
13
作者 蒋腾聪 张建山 +1 位作者 郑鸿强 陈星 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2024年第7期1756-1762,共7页
在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力... 在这篇文章中,针对分片区块链(Sharded Blockchain)系统性能优化问题,提出了一种结合粒子群和遗传算法的系统性能优化方法(PSO-GA),目的是为了在尽可能满足当前网络环境情况下,提升其系统吞吐量.该方法考虑分片区块链中节点的计算能力、恶意节点的概率以及节点之间的传输速率等不同网络环境下,找到响应网络状态的最佳分片区块链系统参数;为了避免传统粒子群优化算法陷入局部最优的问题,引入遗传算法中的交叉操作和变异操作,有效提高方法的准确性.通过大量仿真实验对方法的有效性进行验证分析.实验结果表明,相比于其他的方法,本文所提出的方法可以在更短的时间取得更高的系统吞吐量. 展开更多
关键词 分片区块链 可扩展性 粒子群算法 遗传算法
下载PDF
基于GAS算法的卵砾石粒径自动识别应用研究
14
作者 蔡豫豪 高仕赵 +1 位作者 张丛林 董晓明 《泥沙研究》 CAS CSCD 北大核心 2024年第2期9-16,共8页
粒径和级配是表征床面组成的重要指标,基于GAS粒径自动识别技术可自动识别粗粒床面粒径并生成级配曲线,能够大幅提高现场采样和分析的效率。为了验证GAS的分割效果,采用GAS提供的默认参数进行分割,同时应用ImageJ软件手动分割进行验证... 粒径和级配是表征床面组成的重要指标,基于GAS粒径自动识别技术可自动识别粗粒床面粒径并生成级配曲线,能够大幅提高现场采样和分析的效率。为了验证GAS的分割效果,采用GAS提供的默认参数进行分割,同时应用ImageJ软件手动分割进行验证。结果表明:GAS级配曲线的相对误差为5.7%,相关系数为0.992。另外,采用单参数和多参数敏感性分析法来标准化参数调整方案,gre、can1和can2对GAS提取的级配曲线和特征粒径有显著影响,其中gre起主导作用,而can1和can2控制着砾石边界的检测完整性。 展开更多
关键词 粗粒床面 级配曲线 gaS算法 数字筛分 图像处理
下载PDF
基于GA/PSO BP神经网络的石家庄VOCs环境浓度预测模型研究 被引量:2
15
作者 王欣 郭婧涵 +5 位作者 耿雅娴 王树桥 葛宇轩 袁京周 张丁超 韩梦非 《安全与环境学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1560-1568,共9页
为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components,VOCs)的预测精度,在反向传播(Back Propagation,BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化BP神经网络(GA BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimiz... 为了提升挥发性有机物(Volatile Organic Components,VOCs)的预测精度,在反向传播(Back Propagation,BP)网络结构的基础上使用优化算法分别为遗传算法(Genetic Algorithms,GA)优化BP神经网络(GA BP)和粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)优化BP神经网络(PSO BP)对VOCs质量浓度进行预测。首先,对污染物及气象因子进行筛选。采用相关性分析法及逐步回归法进行分析筛选,并筛选出合适的输入变量。其次,建立BP神经网络结构。利用BP、GA BP、PSO BP神经网络,以石家庄市2022年夏季污染数据为样本对VOCs质量浓度进行预测。结果显示,经相关性分析及逐步回归法筛选,将PM_(2.5)质量浓度、O_(3)质量浓度、NO_(2)质量浓度、温度、相对湿度作为输入变量。经预测结果对比,PSO BP神经网络模型的预测精度较高,烷烃、烯烃、芳香烃和含氧烃实测值与预测值之间的拟合程度(R^(2))分别为0.80、0.55、0.78、0.67。研究结果可为日后VOCs污染预报预警提供理论参考。 展开更多
关键词 环境工程学 挥发性有机物(VOCs) 神经网络 智能优化算法 遗传算法 粒子群算法
下载PDF
基于GA-GRNN的AWJ强化3D打印AlSi10Mg表面性能实验研究
16
作者 张苗苗 侯荣国 +3 位作者 吕哲 王龙庆 石广行 王中庆 《现代制造工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期35-41,共7页
为提高磨料水射流(Abrasive Water Jet,AWJ)强化工艺对3D打印AlSi10Mg表面性能的强化效果预测的准确性及高效性,首先开展磨料水射流强化AlSi10Mg表面强化实验;然后分别以表面硬度和表面残余应力作为目标,基于遗传算法-广义回归神经网络(... 为提高磨料水射流(Abrasive Water Jet,AWJ)强化工艺对3D打印AlSi10Mg表面性能的强化效果预测的准确性及高效性,首先开展磨料水射流强化AlSi10Mg表面强化实验;然后分别以表面硬度和表面残余应力作为目标,基于遗传算法-广义回归神经网络(Genetic Algorithm-Generalized Ragression Neural Network,GA-GRNN)对实验数据样本进行训练,建立3D打印AlSi10Mg表面性能预测模型;最后,利用遗传算法对建立的神经网络预测模型中的AWJ强化主要参数进行优化。研究结果表明,经过磨料水射流强化后的AlSi10Mg表面硬度与表面残余应力均得到有效提高;建立的GA-GRNN预测模型与校验值误差在2.3%以内,具有较高的准确性;经遗传算法优化后,得到表面硬度最佳参数组合:射流压力为33 MPa,磨料粒径为0.15 mm,靶距为12.4 mm,此时表面硬度为159.25HV;表面残余应力最佳参数组合:射流压力为40 MPa,磨料粒径为0.13 mm,靶距为15 mm,此时表面残余应力为-137.4 MPa。为后续磨料水射流强化零件表面的参数选择提供数据支撑。 展开更多
关键词 磨料水射流 3D打印的AlSi10Mg 表面强化 ga-GRNN神经网络 遗传算法
下载PDF
基于GA-BP神经网络模型的石墨烯发声器研究
17
作者 胡卜元 王德波 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第10期1764-1769,共6页
为了解决传统石墨烯发声器物理模型计算量大、精度不高的问题,提出了一种基于GA遗传算法的BP神经网络模型,该算法模型具有更高的精度和适应性。首先,介绍了石墨烯热声发声原理以及实验设计,建立了GA-BP神经网络模型。其次,对模型的参数... 为了解决传统石墨烯发声器物理模型计算量大、精度不高的问题,提出了一种基于GA遗传算法的BP神经网络模型,该算法模型具有更高的精度和适应性。首先,介绍了石墨烯热声发声原理以及实验设计,建立了GA-BP神经网络模型。其次,对模型的参数进行了调节,并对比了基于dropout、基于正则化、基于正则化和GA遗传算法的三种神经网络模型。随后在模型中输入石墨烯发声器的正弦激励幅值、频率以及测量距离,使用GA遗传算法对隐藏层的权值和偏置进行全局寻优,将寻优结果代入BP神经网络,最终预测出给定条件下的声压级。结果表明,在均使用正则化的条件下,BP神经网络预测准确度为98.05%,均方差为0.23;GA-BP神经网络预测准确度达到98.62%,均方差仅为0.14。优化后精准度提高了0.57%,均方差降低了41.36%,展现出更加优异的准确性和适应性。该研究为预测多类特征传感器的非线性输出结果提供了一种高精准度、高适应性的方案。 展开更多
关键词 石墨烯热声发声器 BP神经网络 ga遗传算法 声压级
下载PDF
远程LIBS结合GA-arPLS的爆炸物识别研究
18
作者 闫红宇 赵宇 +2 位作者 陈媛媛 刘昊 王志斌 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3199-3205,共7页
为了保障公共安全和预防恐怖袭击事件的发生,提出基于遗传算法(GA)优化非对称重加权惩罚最小二乘(arPLS)的远程LIBS基线校正预处理方法,结合ANN分类模型实现6m距离下的四种爆炸物(TNT、RDX、HMX和CL-20)快速、准确识别。GA-arPLS算法基... 为了保障公共安全和预防恐怖袭击事件的发生,提出基于遗传算法(GA)优化非对称重加权惩罚最小二乘(arPLS)的远程LIBS基线校正预处理方法,结合ANN分类模型实现6m距离下的四种爆炸物(TNT、RDX、HMX和CL-20)快速、准确识别。GA-arPLS算法基于arPLS引入适应度函数评估拟合基线,寻找候选参数空间中的最优解来实现拟合LIBS基线。由于LIBS光谱信号通常包括连续辐射、原子与分子发射线等噪声信息,其覆盖了LIBS光谱较宽的光波段;直接通过LIBS光谱对相似元素的有机物定性分析时,难以捕捉相似爆炸物的特征光谱之间微小差异实现分类,故远距离环境下通过GA-arPLS预处理来提高特征谱线辨识能力很有必要,因此提升光谱分析的准确度很有必要。研究将GA-arPLS校正前后的LIBS数据集分别作为支持向量机(SVM)和最邻近分类(KNN)的输入,SVM的分类准确率提升了8.4%,而KNN分类模型的准确率提升8.7%。分类准确率表明,该GA-arPLS基线校正预处理方法可有效降低远程LIBS光谱的连续背景,而结合人工神经网络(ANN)构建的分类模型对相似爆炸物的识别准确率从89.2%提升至100%,分类识别效果达到最优。研究表明,该基线校正预处理方法不仅有效减小远距离LIBS的连续背景辐射和噪声干扰,而且提升了远程LIBS分类模型的鲁棒性和预测能力。研究成果有望提升远程LIBS在爆炸物检测方面的准确性和效率,以更好地应对潜在的爆炸物威胁。 展开更多
关键词 远程激光诱导击穿光谱 爆炸物识别 ga-arPLS预处理 人工神经网络(ANN) 基线校正
下载PDF
基于GA-BP神经网络和改进粒子群算法的碰撞射流和冷却顶板复合空调系统优化
19
作者 齐贺闯 叶筱 +2 位作者 高延峰 亢燕铭 钟珂 《东华大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第1期110-117,共8页
对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_... 对碰撞射流和辐射顶板(IJV/RC)复合空调在不同室内负荷条件下运行时的室内热环境进行数值模拟,基于遗传算法-反馈(GA-BP)神经网络建立运行性能(吹风感R_(PD),头足温差Δt,空气交换效率e ACE,工作区平均温度t_(a))与设计变量(送风温度t_(s)、送风速度v_(s)、冷却顶板内表面温度t_(c)、房间负荷Q_(c))之间的预测模型,通过相关性分析确定设计变量对运行性能影响的显著性并排序。结果表明,增大v_(s)可使Δt降低,但R_(PD)增大;增大t_(c)有助于降低Δt和R_(PD),但t_(a)升高;为使t_(a)下降,可通过降低t_(s)来实现,但室内空气质量变差。为确保IJV/RC复合空调能在保证室内热舒适的同时提供良好室内空气品质,利用改进粒子群算法对复合空调的运行性能进行多目标同时优化,建立不同房间负荷条件下的设计参量最优匹配关系。研究结果可为IJV/RC复合空调的优化设计和运行控制提供理论指导。 展开更多
关键词 碰撞射流通风 冷却顶板 ga-BP神经网络 粒子群优化算法 多目标优化
下载PDF
基于GA-BP神经网络战储仓库选址决策模型
20
作者 李晓星 陈玲 +1 位作者 南旭东 戴剑华 《兵工自动化》 北大核心 2024年第7期74-78,共5页
针对各战略方向战储仓库选址决策问题,提出基于GA-BP神经网络的战储仓库选址决策模型。通过分析战储仓库选址的影响因素,构建战储库选址决策指标体系;基于BP神经网络建立选址决策模型,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对反向传播(back... 针对各战略方向战储仓库选址决策问题,提出基于GA-BP神经网络的战储仓库选址决策模型。通过分析战储仓库选址的影响因素,构建战储库选址决策指标体系;基于BP神经网络建立选址决策模型,运用遗传算法(geneticalgorithm,GA)对反向传播(backpropagation,BP)神经网络的权值和阈值进行优化,并给出实例证明遗传算法优化BP神经网络,可提高选址决策的效率和精准度。结果表明,该研究可为科学开展战储仓库选址工作提供思路和方法。 展开更多
关键词 遗传算法 ga-BP神经网络 战储仓库 选址决策
下载PDF
上一页 1 2 249 下一页 到第
使用帮助 返回顶部