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自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用
被引量:
27
1
作者
杨海东
鄂加强
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1069-1074,共6页
结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射x=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻...
结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射x=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻优的准确性,又保证了算法的快速性.应用该算法对3个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.将此算法应用于移动AdHoc网络入侵检测时的仿真实验结果表明,自适应变尺度混沌免疫优化算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求.
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关键词
混沌免疫优化算法
混沌
:
免疫
移动AD
HOC网络
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职称材料
混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用
被引量:
5
2
作者
朱玉
赵卿
梅艳
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012年第5期53-57,共5页
针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方...
针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。
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关键词
混沌免疫优化算法
RBF网络
动态变形监测
寻优模式
预测
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职称材料
基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演
被引量:
3
3
作者
朱玉
赵卿
周兴东
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期187-191,共5页
BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络...
BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络应用于遥感水深反演。实验结果表明,该模型反演水深和实测水深之间的平均绝对误差为0.436 7 m,平均相对误差为8.91%,均方根误差为0.563 5 m,具有较好的非线性映射能力和泛化能力。
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关键词
水深遥感
混沌免疫优化算法
径向基函数
反演模型
泛化能力
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职称材料
免疫算法关键技术与优化研究
被引量:
2
4
作者
龙著乾
崔顺天
《软件导刊》
2015年第11期51-53,共3页
在生物科学和信息学科研究领域,国内外专家已经对进化、遗传和免疫等自然现象进行了广泛而深入的研究。设计了一种新的并行混沌免疫优化算法,该算法不仅将混沌优化的最新成果引入到免疫算法研究领域,而且将混沌优化和免疫算法进行有机融...
在生物科学和信息学科研究领域,国内外专家已经对进化、遗传和免疫等自然现象进行了广泛而深入的研究。设计了一种新的并行混沌免疫优化算法,该算法不仅将混沌优化的最新成果引入到免疫算法研究领域,而且将混沌优化和免疫算法进行有机融合,为免疫算法研究领域提供了新的研究工具和方法。
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关键词
免疫
算法
免疫
克隆选择
算法
自适应
免疫
算法
人工
免疫
系统
并行
混沌免疫优化算法
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职称材料
改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用
被引量:
7
5
作者
陈伟华
闫孝姮
付华
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期19-24,共6页
在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一...
在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。
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关键词
安全管理工程
混沌
免疫
遗传
优化
算法
ELMAN神经网络
预测
绝对瓦斯涌出量
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职称材料
一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究
被引量:
4
6
作者
闫孝姮
陈伟华
付华
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014年第4期592-595,599,共5页
针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman...
针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。
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关键词
瓦斯涌出量
非线性动态系统
混沌
免疫
遗传
优化
算法
ELMAN神经网络
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职称材料
题名
自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用
被引量:
27
1
作者
杨海东
鄂加强
机构
华南理工大学自动化科学与工程学院
湖南大学机械与运载工程学院
出处
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009年第10期1069-1074,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(60973132)
广东省自然科学基金资助项目(8451064101000630)
+1 种基金
教育部高校博士点基金资助项目(20070561081)
广东省工业科技攻关计划资助项目(2007B010200046)
文摘
结合混沌优化算法与免疫算法的特点,提出了一种采用折叠次数无限的自映射x=sin(2/x)产生混沌变量的自适应变尺度混沌免疫优化算法.该算法通过自适应变尺度方法不断调整优化变量的搜索空间,同时采用最大循环次数作为控制指标,既保证了寻优的准确性,又保证了算法的快速性.应用该算法对3个测试函数进行优化计算得到了比较满意的结果.将此算法应用于移动AdHoc网络入侵检测时的仿真实验结果表明,自适应变尺度混沌免疫优化算法能有效地减少对训练样本的依赖,同时减少噪音数据对入侵检测系统性能的影响,适用于移动自组网络对于入侵检测系统高检测率、高抗噪能力和低计算延迟的要求.
关键词
混沌免疫优化算法
混沌
:
免疫
移动AD
HOC网络
Keywords
chaos immune optimization algorithm
chaos
immune
mobile Ad Hoc networks
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用
被引量:
5
2
作者
朱玉
赵卿
梅艳
机构
江苏师范大学测绘学院
出处
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012年第5期53-57,共5页
基金
国家自然科学基金(40774010)
江苏师范大学博士学位教师科研项目(10XLR24)
文摘
针对动态变形数据常规预测模型的不足,提出了一种基于混沌免疫优化的RBF模型,即利用混沌免疫算法(CIOA)对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化。CIOA结合了免疫算法和混沌优化算法各自的空间搜索优势,在免疫进化的过程中引入混沌寻优方法,改善算法的寻优模式,提高算法的收敛速度,避免算法陷入局部最优。结果表明:将混沌免疫优化RBF网络应用于动态变形数据预测中,有效地提高了预测的速度和性能。
关键词
混沌免疫优化算法
RBF网络
动态变形监测
寻优模式
预测
Keywords
chaotic immune optimization algorithm(CIOA)
RBF neural network model
dynamic deformation monitoring
optimization model
prediction
分类号
P207 [天文地球—测绘科学与技术]
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职称材料
题名
基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演
被引量:
3
3
作者
朱玉
赵卿
周兴东
机构
江苏师范大学测绘学院
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013年第5期187-191,共5页
基金
国家自然科学基金资助项目(40771143)
江苏师范大学博士学位教师科研支持基金资助项目(10XLR24
10XLR16)
文摘
BP网络学习算法存在收敛速度慢、易陷入局部极小的缺点。为此,提出一种基于混沌免疫优化径向基函数(RBF)网络的遥感水深反演模型。介绍水深遥感反演原理,利用混沌免疫优化算法对RBF网络的中心向量及连接权值进行优化,并将优化的RBF网络应用于遥感水深反演。实验结果表明,该模型反演水深和实测水深之间的平均绝对误差为0.436 7 m,平均相对误差为8.91%,均方根误差为0.563 5 m,具有较好的非线性映射能力和泛化能力。
关键词
水深遥感
混沌免疫优化算法
径向基函数
反演模型
泛化能力
Keywords
water depth remote sensing
Chaotic Immune Optimization Algorithm(CIOA)
Radial Basis Function(RBF)
inversion model
generalization ability
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
免疫算法关键技术与优化研究
被引量:
2
4
作者
龙著乾
崔顺天
机构
海南软件职业技术学院软件工程系
出处
《软件导刊》
2015年第11期51-53,共3页
基金
海南省自然科学基金项目(20156230)
海南省自然科学基金项目(614242)
海南省高等学校科学研究项目(Hjkj2013-56)
文摘
在生物科学和信息学科研究领域,国内外专家已经对进化、遗传和免疫等自然现象进行了广泛而深入的研究。设计了一种新的并行混沌免疫优化算法,该算法不仅将混沌优化的最新成果引入到免疫算法研究领域,而且将混沌优化和免疫算法进行有机融合,为免疫算法研究领域提供了新的研究工具和方法。
关键词
免疫
算法
免疫
克隆选择
算法
自适应
免疫
算法
人工
免疫
系统
并行
混沌免疫优化算法
Keywords
Immune Algorithm
Immune Clonal Selection Algorithm
Adaptive Immune Algorithm
Artificial Immune System
Parallel Chaotic Immune Optimization Algorithm
分类号
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
下载PDF
职称材料
题名
改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用
被引量:
7
5
作者
陈伟华
闫孝姮
付华
机构
辽宁工程技术大学机械工程学院
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
出处
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第3期19-24,共6页
基金
国家自然科学基金项目(51274118
70971059)
辽宁省科技攻关基金项目(2011229011)
文摘
在煤矿瓦斯灾害中,煤矿瓦斯突出是导致瓦斯重特大事故的主要原因之一。目前常用的基于反向传播(BP)神经网络和遗传算法-Elman神经网络(GA-ENN)耦合算法等建立瓦斯涌出量预测模型的预测方法在收敛性和精度上均存在一定的缺陷。提出了一种利用混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)对Elman神经网络进行改进的新型智能优化算法来增强粒子的活性,提高其局部搜索能力和全局优化能力,克服了遗传算法(GA)的固有缺陷。对煤矿现场跟踪实测后进行仿真分析,结果表明:运用提出的CIGOA-ENN预测模型预测的最大相对误差为4.47%,最小相对误差为1.12%,平均相对误差为2.27%,明显小于BP神经网络和GA-ENN等预测模型的预测结果,表明CIGOA-ENN预测模型的输出结果更精确,对瓦斯涌出量预测系统的辨识误差更小,性能更优越。
关键词
安全管理工程
混沌
免疫
遗传
优化
算法
ELMAN神经网络
预测
绝对瓦斯涌出量
Keywords
safety control
chaotic immune genetic optimization algorithm
Elman neural network
forecast
absolute gas emission
分类号
X45 [环境科学与工程—灾害防治]
下载PDF
职称材料
题名
一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究
被引量:
4
6
作者
闫孝姮
陈伟华
付华
机构
辽宁工程技术大学电气与控制工程学院
辽宁工程技术大学安全科学与工程学院
出处
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014年第4期592-595,599,共5页
基金
国家自然科学基金资助(51274118,70971059)
辽宁省科技攻关项目(2011229011)
文摘
针对煤与瓦斯突出灾害中瓦斯涌出量的辨识预测问题,结合采煤工作面瓦斯涌出量系统的现场实际特点,提出了混沌免疫遗传优化算法(CIGOA)与Elman神经网络相结合的耦合算法(CIGOA-ENN)。利用GIGOA的全局寻优能力替代梯度下降法,以克服Elman神经网络固有的缺陷。并根据输入的数据,构造基于CIGOA和ENN耦合算法的瓦斯涌出量系统辨识预测模型。利用矿区采集的现场监测数据进行仿真预测,实验表明该预测模型与BPNN,GA-ENN等神经网络预测模型相比,其收敛速度更快、收敛精度更高、鲁棒性更强,为解决煤矿瓦斯涌出量的预测问题提供了一个行之有效的方法。
关键词
瓦斯涌出量
非线性动态系统
混沌
免疫
遗传
优化
算法
ELMAN神经网络
Keywords
gas emission
nonlinear dynamic system
chaotic immune genetic optimization algorithm
Elman neural network
分类号
TP27 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应变尺度混沌免疫优化算法及其应用
杨海东
鄂加强
《控制理论与应用》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2009
27
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职称材料
2
混沌免疫优化RBF网络在动态变形预测中的应用
朱玉
赵卿
梅艳
《大地测量与地球动力学》
CSCD
北大核心
2012
5
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职称材料
3
基于混沌免疫优化RBF网络的遥感水深反演
朱玉
赵卿
周兴东
《计算机工程》
CAS
CSCD
2013
3
下载PDF
职称材料
4
免疫算法关键技术与优化研究
龙著乾
崔顺天
《软件导刊》
2015
2
下载PDF
职称材料
5
改进的Elman神经网络在瓦斯涌出量预测中的应用
陈伟华
闫孝姮
付华
《安全与环境学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
7
下载PDF
职称材料
6
一种瓦斯涌出量系统预测辨识模型的研究
闫孝姮
陈伟华
付华
《控制工程》
CSCD
北大核心
2014
4
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职称材料
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