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一种引入退火降温阈值函数约束的改进MP稀疏分解方法
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作者 徐鹏 尧德中 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第7期1645-1648,共4页
匹配追踪(Matching pursuit,MP)方法可以在过完备库中实现信号的稀疏、能量集中的分解。该文从对信号分解稀疏性的有利原则出发,在迭代过程中,将过完备库划分为新(未选择过的)、旧(已选择过的)原子库,通过引入退火降温阈值函数来约束迭... 匹配追踪(Matching pursuit,MP)方法可以在过完备库中实现信号的稀疏、能量集中的分解。该文从对信号分解稀疏性的有利原则出发,在迭代过程中,将过完备库划分为新(未选择过的)、旧(已选择过的)原子库,通过引入退火降温阈值函数来约束迭代过程中最优原子的选择,使选择的最优原子比原始MP方法有更大的可能性落入对信号稀疏性有利的旧原子库中,从而实现对信号更加稀疏的分解。对余弦调制指数信号和一段语音信号的分解结果,证实了改进MP方法对信号有更加稀疏的分解结果。 展开更多
关键词 信号处理 稀疏性 匹配追踪 退火函数
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一种用于函数优化的小波混沌神经网络 被引量:2
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作者 周婷 贾振红 刘秀玲 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第12期2910-2912,共3页
混沌神经网络能有效地解决函数优化问题。通过把sigmoid函数转化为墨西哥帽小波函数,而单一化退火因子函数被分段指数模拟退火函数所取代,提出了一种新型的混沌神经网络。与传统的混沌神经网络相比,该网络具有更强的全局寻优能力。仿真... 混沌神经网络能有效地解决函数优化问题。通过把sigmoid函数转化为墨西哥帽小波函数,而单一化退火因子函数被分段指数模拟退火函数所取代,提出了一种新型的混沌神经网络。与传统的混沌神经网络相比,该网络具有更强的全局寻优能力。仿真结果表明,小波混沌神经网络在搜索全局最优解的速度和精确度上都明显优于传统的混沌神经网络。 展开更多
关键词 小波混沌神经网络 墨西哥帽小波函数 指数模拟退火函数 函数优化
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目标表面BRDF统计建模中的遗传模拟退火算法
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作者 吴振森 刘剑锋 《电波科学学报》 EI CSCD 2004年第z1期59-62,共4页
结合基本遗传算法与模拟退火算法,构造出了新的具有全局搜索优化特性的遗传模拟退火算法.根据卫星表面BRDF实验数据和统计模型,引用遗传模拟退火算法,获得样片BRDF模型参数的优化估计,从而获得了三维空间的BRDF分布,其优化参数后的模型... 结合基本遗传算法与模拟退火算法,构造出了新的具有全局搜索优化特性的遗传模拟退火算法.根据卫星表面BRDF实验数据和统计模型,引用遗传模拟退火算法,获得样片BRDF模型参数的优化估计,从而获得了三维空间的BRDF分布,其优化参数后的模型在另一部分数据上也得到了很好的吻合验证. 展开更多
关键词 遗传模拟退火算法 双向反射分布函数 BRDF 优化 粗糙表面 光散射
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基于改进果蝇算法的水库群调度应用研究 被引量:8
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作者 赖豪杰 李晓英 +2 位作者 张磊 周志杰 宁亚伟 《水电能源科学》 北大核心 2013年第8期74-76,共3页
针对水库群调度现有解法的不足与对约束机制考虑的欠缺等问题,将果蝇算法引入到水库群调度中,并着重考虑了对约束机制的处理,采用退火精确罚函数法控制约束条件,以新富梯级水库群为例,应用改进后的退火-果蝇算法进行优化调度。结果表明... 针对水库群调度现有解法的不足与对约束机制考虑的欠缺等问题,将果蝇算法引入到水库群调度中,并着重考虑了对约束机制的处理,采用退火精确罚函数法控制约束条件,以新富梯级水库群为例,应用改进后的退火-果蝇算法进行优化调度。结果表明,优化调度结果性能良好,验证了该方法的有效性与实用性,为解决水库群调度提供了一种新途径。 展开更多
关键词 梯级水库群 优化调度 果蝇算法 退火精确罚函数
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GH4169高速切削刀具耐用度及给定约束参数优化方法研究 被引量:4
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作者 李锋 刘维伟 +1 位作者 史凯宁 李文科 《西安工业大学学报》 CAS 2014年第8期643-647,共5页
针对难加工镍基高温合金材料GH4169切削过程中的加工效率低下、刀具耐用度差等问题,新型PVD-TiAlN涂层硬质合金刀具进行了高温合金GH4169高速铣削正交试验,研究了TiAlN涂层刀具高速铣削GH4169过程中的刀具耐用度.另外,应用退火罚函数遗... 针对难加工镍基高温合金材料GH4169切削过程中的加工效率低下、刀具耐用度差等问题,新型PVD-TiAlN涂层硬质合金刀具进行了高温合金GH4169高速铣削正交试验,研究了TiAlN涂层刀具高速铣削GH4169过程中的刀具耐用度.另外,应用退火罚函数遗传算法建立了以最大切除率为目标函数,以给定刀具寿命为约束条件的切削参数优化数学模型,得到了刀具寿命T≥30min条件下,切除率最大的最优参数组合,并进行了试验验证.研究结果表明:高温合金GH4169高速铣削过程中,切削速度对刀具寿命的影响非常明显,进给量及切削深度的影响较小;应用退火罚函数遗传算法建立的切削参数优化模型能在给定约束条件下明显提高加工效率,为现实加工过程中的参数优化提供了一种新方法. 展开更多
关键词 高温合金 高速铣削 刀具耐用度 退火函数遗传算法
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离散变量结构优化设计的混沌遗传算法 被引量:4
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作者 郭鹏飞 韩英仕 《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》 EI CAS 北大核心 2007年第1期68-70,共3页
利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点,提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法;将混沌搜索技术嵌入遗传算法,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法—混沌遗传算法;通过自适应的退火因子... 利用混沌搜索的遍历性、随机性、规律性等特点,提出了一种求解离散变量结构优化设计的混沌搜索方法;将混沌搜索技术嵌入遗传算法,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法—混沌遗传算法;通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,该方法有效地克服了基本遗传算法中的“早熟”现象,并具有更快的收敛速度。 展开更多
关键词 混沌搜索 离散变量 结构优化 遗传算法 退火函数
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基于改进遗传算法的圆锥滚子轴承优化设计方法的研究 被引量:8
7
作者 何绍武 邬义杰 周刚 《组合机床与自动化加工技术》 2006年第9期1-3,7,共4页
文章给出了基于改进遗传算法的圆锥滚子轴承优化设计的方法。针对传统算法在圆锥滚子轴承优化设计中全局寻优能力较差问题,文章改进了标准遗传算法(Simple Genetic A lgorithm SGA)的算法参数,采用了最优解保存策略,并运用退火罚函数法... 文章给出了基于改进遗传算法的圆锥滚子轴承优化设计的方法。针对传统算法在圆锥滚子轴承优化设计中全局寻优能力较差问题,文章改进了标准遗传算法(Simple Genetic A lgorithm SGA)的算法参数,采用了最优解保存策略,并运用退火罚函数法[1]处理约束。通过与标准遗传算法及综合约束双下降法比较,表明改进遗传算法具有良好全局寻优能力和稳定性。从而解决了开发圆锥滚子轴承CAD系统的关键问题。 展开更多
关键词 圆锥滚子轴承优化设计 改进遗传算法 标准遗传算法 退火函数 综合约束函数双下降法
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离散变量结构优化的改进组合型遗传算法 被引量:2
8
作者 谢军 阎杰 +2 位作者 毕全超 朱守芹 郭鹏飞 《河北建筑工程学院学报》 CAS 2014年第2期10-13,共4页
对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改... 对离散组合型法进行改进,提出了一种新的初始点产生办法,提高了离散组合型法的局部寻优能力.把离散组合型算法作为组合型操作算子融合到遗传算法中,构造一种新的离散变量结构优化算法-组合型遗传算法.运用模拟退火技术构造惩罚函数来改造适值函数,使算法更稳定地收敛于全局可行最优解.与基本遗传算法和组合型算法的计算结果比较证明,改进的组合型遗传算法具有局部搜索快和全局性好的双重特点,是可行且有效的离散变量结构优化设计方法. 展开更多
关键词 离散变量 结构优化 组合型遗传算法 退火函数
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离散变量结构优化的斐波那契遗传算法 被引量:9
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作者 郭鹏飞 《辽宁工学院学报》 2003年第1期1-4,共4页
提出了一种求解离散变量结构优化设计问题的斐波那契直接搜索方法;通过在遗传算法中定义斐波那契算子,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法斐波那契遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件... 提出了一种求解离散变量结构优化设计问题的斐波那契直接搜索方法;通过在遗传算法中定义斐波那契算子,与基本遗传算子共同构成了一种离散变量结构优化设计的混合遗传算法斐波那契遗传算法。通过自适应的退火因子和罚函数来处理约束条件,使算法逐渐收敛于全局可行最优解。计算结果表明,这种混合遗传算法对于离散变量结构优化问题的求解具有较快的收敛速度,且能以很大的概率求得全局最优解。 展开更多
关键词 离散变量 结构优化 退火函数 优化设计 斐波那契遗传算法 全局最优解
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Near-surface velocity model construction based on a Monte-Carlo scheme 被引量:2
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作者 杨锴 李辉 刘玉柱 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2012年第4期475-482,497,共9页
In tomographic statics seismic data processing, it 1s crucial to cletermme an optimum base for a near-surface model. In this paper, we consider near-surface model base determination as a global optimum problem. Given ... In tomographic statics seismic data processing, it 1s crucial to cletermme an optimum base for a near-surface model. In this paper, we consider near-surface model base determination as a global optimum problem. Given information from uphole shooting and the first-arrival times from a surface seismic survey, we present a near-surface velocity model construction method based on a Monte-Carlo sampling scheme using a layered equivalent medium assumption. Compared with traditional least-squares first-arrival tomography, this scheme can delineate a clearer, weathering-layer base, resulting in a better implementation of damming correction. Examples using synthetic and field data are used to demonstrate the effectiveness of the proposed scheme. 展开更多
关键词 Monte Carlo sampling scheme construction of near-surface velocity model priorinformation poster probability distribution simulate annealing algorithm
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2D multi-scale hybrid optimization method for geophysical inversion and its application 被引量:2
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作者 潘纪顺 王新建 +4 位作者 张先康 徐朝繁 Zhao Ping 田晓峰 潘素珍 《Applied Geophysics》 SCIE CSCD 2009年第4期337-348,394,共13页
Local and global optimization methods are widely used in geophysical inversion but each has its own advantages and disadvantages. The combination of the two methods will make it possible to overcome their weaknesses. ... Local and global optimization methods are widely used in geophysical inversion but each has its own advantages and disadvantages. The combination of the two methods will make it possible to overcome their weaknesses. Based on the simulated annealing genetic algorithm (SAGA) and the simplex algorithm, an efficient and robust 2-D nonlinear method for seismic travel-time inversion is presented in this paper. First we do a global search over a large range by SAGA and then do a rapid local search using the simplex method. A multi-scale tomography method is adopted in order to reduce non-uniqueness. The velocity field is divided into different spatial scales and velocities at the grid nodes are taken as unknown parameters. The model is parameterized by a bi-cubic spline function. The finite-difference method is used to solve the forward problem while the hybrid method combining multi-scale SAGA and simplex algorithms is applied to the inverse problem. The algorithm has been applied to a numerical test and a travel-time perturbation test using an anomalous low-velocity body. For a practical example, it is used in the study of upper crustal velocity structure of the A'nyemaqen suture zone at the north-east edge of the Qinghai-Tibet Plateau. The model test and practical application both prove that the method is effective and robust. 展开更多
关键词 MULTI-SCALE seismic travel-time tomography hybrid optimization method INVERSION A'nyemaqen suture zone
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Research on optimization of valve open time of the launch barge's ballast tanks
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作者 孙承猛 纪卓尚 《Journal of Marine Science and Application》 2009年第1期1-6,共6页
Launch barge is an effective tool for transporting ship segments from one place to another in shipyards. During shifting of segments onto a barge, the slideway on the barge's deck must be adjusted to maintain the sam... Launch barge is an effective tool for transporting ship segments from one place to another in shipyards. During shifting of segments onto a barge, the slideway on the barge's deck must be adjusted to maintain the same level as the wharf and also the barge must be kept level by adjusting the water in the ballast tanks. When to open the adjusting valves is an important factor influencing the barge's trim during the water-adjustment process. Because these adjustments are complex a mathematical model was formulated,after analyzing the characteristics of the process of moving the segments onto the barges deck, and considering the effects of this movement's speed and variations in tidal levels during the move. Then the model was solved by the penalty function method, the grid method, and improved simulated annealing, respectively. The best optimization model and its corresponding solution were then determined. Finally, it was proven that the model and the method adopted are correct and suitable, by calculating and analysing an example. 展开更多
关键词 launch barge STOWAGE penalty function method simulated annealing method grid method
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Fuzzy adaptive learning control network with sigmoid membership function 被引量:1
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作者 邢杰 Xiao Deyun 《High Technology Letters》 EI CAS 2007年第3期225-229,共5页
To get simpler operation in modified fuzzy adaptive learning control network (FALCON) in some engineering application, sigmoid nonlinear function is employed as a substitute of traditional Gaussian membership functi... To get simpler operation in modified fuzzy adaptive learning control network (FALCON) in some engineering application, sigmoid nonlinear function is employed as a substitute of traditional Gaussian membership function. For making the modified FALCON learning more efficient and stable, a simulated annealing (SA) learning coefficient is introduced into learning algorithm. At first, the basic concepts and main advantages of FALCON were briefly reviewed. Subsequently, the topological structure and nodes operation were illustrated; the gradient-descent learning algorithm with SA learning coefficient was derived; and the distinctions between the archetype and the modification were analyzed. Eventually, the significance and worthiness of the modified FALCON were validated by its application to probability prediction of anode effect in aluminium electrolysis cells. 展开更多
关键词 fuzzy adaptive learning control network (FALCON) topological structure learning algorithm sigmoid function gaussian function simulated annealing (SA)
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