基于AIGA-WLSSVM的埋地管道腐蚀速率预测方法

为了降低埋地管道腐蚀影响因素之间的复杂相关性,提高腐蚀预测精度,文中提出一种基于自适应免疫遗传算法-加权最小二乘支持向量机(AIGA-WLSSVM)的埋地管道腐蚀速率预测建模方法,并采用AIGA优化模型参数,进一步提高模型的学习能力和稳定性。最后通过实例分析验证了AIGA-WLSSVM建模方法在埋地管道腐蚀速率预测中的可行性和有效性,为埋地管道的检修与更换提供参考。

基于免疫疫苗的主汽温系统PID优化整定

为了达到主汽温系统的优化运行以提高热效率,在自适应遗传算法基础上引入基于免疫原理的免疫记忆细胞和疫苗提取、接种算子的免疫疫苗算法,进行了收敛性证明,将其用于主汽温控制系统的PID优化整定,并将获得的PID参数的控制效果与自适应免疫遗传算法(AIGA)获得的PID参数的控制效果进行了比较.结果表明:自适应免疫疫苗算法(AIVA)的收敛稳定性优于自适应免疫遗传算法,与自适应免疫遗传算法获得的PID参数的控制效果相比,自适应免疫疫苗算法所产生的PID参数的控制效果更好,且阶跃响应的调节时间较短,过渡更平稳,证明了该方法的有效性.

真空退火炉智能变结构控制方法的研究与应用

从工程实际应用的角度出发,针对金属材料真空退火过程中系统的非线性、工艺参数的不确定性和对外部干扰的不灵敏性等特点,结合非线性不确定系统理论研究,采用神经网络建立系统的模型,利用自适应免疫遗传算法(AIGA)对滑模面和控制器的参数及神经网络的权值、阈值进行优化,得出了一种真空退火炉工件温度精确控制的智能变结构控制策略。实验表明,这种方法控制温差在±4℃,优于基于单一模型的模型参考自适应控制或PID策略的控制方式,具有较好的动态特性和耐久性。

改进的自适应免疫遗传算法在图像增强中的应用

针对传统图像增强方法中图像细节丢失、图像对比度不明显以及方法普适性差等缺点,提出了一种自适应免疫遗传算法用于图像增强。该算法与传统遗传算法的不同在于引入免疫算子抑制优化过程中出现的退化现象,根据个体适应度自适应调整遗传算子的概率值和基因变异位数,从而增强了种群多样性,提高了算法快速性和全局收敛性。实验结果表明:基于该算法的图像增强具有图像细节清楚、对比度强、方法普适性强等优点。

基于退火遗传算法的传感器非线性校正方法

针对实际传感器的非线性问题,结合遗传算法和模拟退火算法的优点,提出了一种基于退火遗传算法的传感器非线性校正方法。该算法通过计算传感器自校正方程中的待定常数,实现非线性特性的线性化。实验结果表明:该方法不但可以实现非线性校正,而且校正后的精度也高于传统的最小二乘法。