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OPTIMIZATION OF AIRPORT TAXIING PLANNING DURING CONGESTED HOURS BASED ON IMMUNE CLONAL SELECTION ALGORITHM 被引量:1
1
作者 柳青 吴桐水 宋祥波 《Transactions of Nanjing University of Aeronautics and Astronautics》 EI 2012年第3期294-301,共8页
In order to ease congestion and ground delays in major hub airports, an aircraft taxiing scheduling optimization model is proposed with schedule time as the object function. In the new model, the idea of a classical j... In order to ease congestion and ground delays in major hub airports, an aircraft taxiing scheduling optimization model is proposed with schedule time as the object function. In the new model, the idea of a classical job shop-schedule problem is adopted and three types of special aircraft-taxi conflicts are considered in the constraints. To solve such nondeterministic polynomial time-complex problems, the immune clonal selection algorithm(ICSA) is introduced. The simulation results in a congested hour of Beijing Capital International Airport show that, compared with the first-come-first-served(FCFS) strategy, the optimization-planning strategy reduces the total scheduling time by 13.6 min and the taxiing time per aircraft by 45.3 s, which improves the capacity of the runway and the efficiency of airport operations. 展开更多
关键词 aircraft taxiing schedule airport operation control hub airport congested hours immune clonal selection algorithm(Icsa
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Clonal Selection Based Memetic Algorithm for Job Shop Scheduling Problems 被引量:4
2
作者 Jin-hui Yang Liang Sun +2 位作者 Heow Pueh Lee Yun Qian Yan-chun Liang 《Journal of Bionic Engineering》 SCIE EI CSCD 2008年第2期111-119,共9页
A clonal selection based memetic algorithm is proposed for solving job shop scheduling problems in this paper. In the proposed algorithm, the clonal selection and the local search mechanism are designed to enhance exp... A clonal selection based memetic algorithm is proposed for solving job shop scheduling problems in this paper. In the proposed algorithm, the clonal selection and the local search mechanism are designed to enhance exploration and exploitation. In the clonal selection mechanism, clonal selection, hypermutation and receptor edit theories are presented to construct an evolutionary searching mechanism which is used for exploration. In the local search mechanism, a simulated annealing local search algorithm based on Nowicki and Smutnicki's neighborhood is presented to exploit local optima. The proposed algorithm is examined using some well-known benchmark problems. Numerical results validate the effectiveness of the proposed algorithm. 展开更多
关键词 job shop scheduling problem clonal selection algorithm simulated annealing global search local search
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Feasibility Study of Parameter Identification Method Based on Symbolic Time Series Analysis and Adaptive Immune Clonal Selection Algorithm 被引量:1
3
作者 Rongshuai Li Akira Mita Jin Zhou 《Open Journal of Civil Engineering》 2012年第4期198-205,共8页
The feasibility of a parameter identification method based on symbolic time series analysis (STSA) and the adaptive immune clonal selection algorithm (AICSA) is studied. Data symbolization by using STSA alleviates the... The feasibility of a parameter identification method based on symbolic time series analysis (STSA) and the adaptive immune clonal selection algorithm (AICSA) is studied. Data symbolization by using STSA alleviates the effects of harmful noise in raw acceleration data. The effect of the parameters in STSA is theoretically evaluated and numerically verified. AICSA is employed to minimize the error between the state sequence histogram (SSH) that is transformed from raw acceleration data by STSA. The proposed methodology is evaluated by comparing it with AICSA using raw acceleration data. AICSA combining STSA is proved to be a powerful tool for identifying unknown parameters of structural systems even when the data is contaminated with relatively large amounts of noise. 展开更多
关键词 STRUCTURAL HEALTH Monitoring clonal selection algorithm SYMBOLIC Time Series Analysis Adaptive IMMUNE Building Structures
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融合NSGA-II和CSA的多目标车间调度
4
作者 杨青 席珍珍 +2 位作者 葛亮 林星宇 邢志超 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2024年第4期315-323,共9页
针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-do... 针对在灵活车间系统中调度作业和自动引导车(automated guide vehicle,AGV)的同时调度问题,考虑在有限多个AGV和加工机台的情况下,以最小化最大完工时间、单个AGV搬运消耗时间及所有AGV搬运总消耗时间为目标函数,设计融合NSGA-II(non-dominated sorting genetic algorithms)和克隆选择(clonal selection algorithm,CSA)的改进算法INGCSA来解决此类问题。采用工件、加工机台和AGV三部分编码;引入非支配排序和目标函数值大小排序后总得分进行种群分层,从而有效地保留优秀个体;针对克隆后的种群,对不同等级的种群采取不同的变异概率,并对染色体进行内部交换与均匀交叉混合交换的基因重组,有效地提高了种群的多样性与防止陷入局部最优。通过三组对比实验,验证了该算法在探索最优解时,具有运行时间短、稳定性高和收敛性好等优点。 展开更多
关键词 NSGA-II 克隆选择算法 任务调度 运输调度 自动引导车(AGV)
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Hybrid Methodology for Structural Health Monitoring Based on Immune Algorithms and Symbolic Time Series Analysis
5
作者 Rongshuai Li Akira Mita Jin Zhou 《Journal of Intelligent Learning Systems and Applications》 2013年第1期48-56,共9页
This hybrid methodology for structural health monitoring (SHM) is based on immune algorithms (IAs) and symbolic time series analysis (STSA). Real-valued negative selection (RNS) is used to detect damage detection and ... This hybrid methodology for structural health monitoring (SHM) is based on immune algorithms (IAs) and symbolic time series analysis (STSA). Real-valued negative selection (RNS) is used to detect damage detection and adaptive immune clonal selection algorithm (AICSA) is used to localize and quantify the damage. Data symbolization by using STSA alleviates the effects of harmful noise in raw acceleration data. This paper explains the mathematical basis of STSA and the procedure of the hybrid methodology. It also describes the results of an simulation experiment on a five-story shear frame structure that indicated the hybrid strategy can efficiently and precisely detect, localize and quantify damage to civil engineering structures in the presence of measurement noise. 展开更多
关键词 Structural Health Monitoring Adaptive IMMUNE clonal selection algorithm SYMBOLIC Time Series Analysis Real-Valued Negative selection Building Structures
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Selective Mapping Scheme for Universal Filtered Multicarrier
6
作者 Akku Madhusudhan Sudhir Kumar Sharma 《Intelligent Automation & Soft Computing》 SCIE 2023年第5期1273-1282,共10页
The next step in mobile communication technology,known as 5G,is set to go live in a number of countries in the near future.New wireless applica-tions have high data rates and mobility requirements,which have posed a c... The next step in mobile communication technology,known as 5G,is set to go live in a number of countries in the near future.New wireless applica-tions have high data rates and mobility requirements,which have posed a chal-lenge to mobile communication technology researchers and designers.5G systems could benefit from the Universal Filtered Multicarrier(UFMC).UFMC is an alternate waveform to orthogonal frequency-division multiplexing(OFDM),infiltering process is performed for a sub-band of subcarriers rather than the entire band of subcarriers Inter Carrier Interference(ICI)between neighbouring users is reduced via the sub-bandfiltering process,which reduces out-of-band emissions.However,the UFMC system has a high Peak-to-Average Power Ratio(PAPR),which limits its capabilities.Metaheuristic optimization based Selective mapping(SLM)is used in this paper to optimise the UFMC-PAPR.Based on the cognitive behaviour of crows,the research study suggests an innovative metaheuristic opti-mization known as Crow Search Algorithm(CSA)for SLM optimization.Com-pared to the standard UFMC,SLM-UFMC system,and SLM-UFMC with conventional metaheuristic optimization techniques,the suggested technique sig-nificantly reduces PAPR.For the UFMC system,the suggested approach has a very low Bit Error Rate(BER). 展开更多
关键词 -Universalfiltered multicarrier(UFMC) selective mapping(SLM) metaheuristic optimization crow search algorithm(csa) bit error rate(BER)
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一种基于CSA的混和属性特征大数据集聚类算法 被引量:9
7
作者 李洁 高新波 焦李成 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第3期357-362,共6页
在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过... 在数据挖掘中 ,我们经常会遇到和分析大量具有数值和类属特征的数据 .然而 ,现有的大多数分类算法只能单独处理数值特征数据或类属特征数据 ,而不能分析具有两种混合属性的数据 .为此 ,本文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法 ,通过改进距离测度函数将数值特征与类属特征相结合 ,从而实现具有混合属性特征数据的聚类分析 ;通过引入克隆选择算法 (CSA)实现目标函数的全局优化 .由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合 ,因而通过对候选解进行克隆算子操作 ,能够快速得到全局最优解 .实验结果表明 。 展开更多
关键词 聚类分析 数值特征 混合属性特征 克隆选择算法 数据挖掘 模糊聚类新算法 大数据集
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基于GA与CSA-RBF神经网络辨识的自适应PID控制器 被引量:3
8
作者 田一鸣 黄友锐 +1 位作者 高志安 黄宜庆 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第17期4618-4621,共4页
提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(CSA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络... 提出了一种基于遗传算法(GA)、克隆选择算法(CSA)和神经网络的自适应PID控制器的设计方法。该控制器主要由四部分组成:一是利用遗传算法优化PID参数初始值;二是用克隆选择算法对径向基函数(RBF)神经网络参数初始值优化;三是RBF神经网络完成对被控对象Jacobian信息辨识;四是单神经元PID控制器,学习并在线调整PID参数,以确保系统的响应具有最优的动态和稳态性能。仿真结果表明,该控制器具有响应速度快,稳态精度高等特点,可用于控制不同的对象和过程。 展开更多
关键词 遗传算法 克隆选择算法 神经网络 自适应 PID
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一种基于CSA的模糊聚类新算法 被引量:2
9
作者 李洁 高新波 焦李成 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第2期302-305,共4页
在聚类分析中,模糊k均值算法是目前应用最为广泛的方法之一,然而该算法对初始化敏感,容易陷入局部极值点。为此,该文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法以实现全局优化处理。在新算法中,由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局... 在聚类分析中,模糊k均值算法是目前应用最为广泛的方法之一,然而该算法对初始化敏感,容易陷入局部极值点。为此,该文提出一种基于克隆选择的模糊聚类新算法以实现全局优化处理。在新算法中,由于克隆算子能够将进化搜索与随机搜索、全局搜索和局部搜索相结合,因而通过对候选解进行克隆算子操作,能够快速得到全局最优解。用人造数据和IRIS实际数据所做测试结果表明了新算法的有效性。 展开更多
关键词 聚类分析 克隆选择算法 模糊k均值算法 遗传算法
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基于CSA-SQP的预测控制器参数整定研究 被引量:2
10
作者 陈杨 姜文丽 +2 位作者 史旭华 赵均 徐祖华 《宁波大学学报(理工版)》 CAS 2017年第4期51-57,共7页
针对预测控制器参数整定困难,提出了一种基于克隆选择和序列二次规划的预测控制器参数整定算法,建立了一个基于免疫原理和序列二次规划算法进行控制器参数整定的机制,并给出了参数整定问题中的抗原、抗体及亲和力的定义.在此基础上,针... 针对预测控制器参数整定困难,提出了一种基于克隆选择和序列二次规划的预测控制器参数整定算法,建立了一个基于免疫原理和序列二次规划算法进行控制器参数整定的机制,并给出了参数整定问题中的抗原、抗体及亲和力的定义.在此基础上,针对系统的不确定性干扰,构造了基于事件触发的参数调整框架.最后,将算法应用于仿真实验,通过与设定值控制结果的对比,证明所提出的预测控制器参数整定方法是有效的. 展开更多
关键词 模型预测控制 克隆选择算法 序列二次规划 事件触发 抗体
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电磁炮纤维缠绕约束结构多目标优化
11
作者 赵伟 侯保林 《兵工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3820-3832,共13页
通过复合材料的经典层合板理论与坐标变换,简化材料模型,避免了复杂的复合材料铺层建模。为了解决电磁炮纤维缠绕约束结构的多目标优化问题,提出一种改进型免疫克隆布谷鸟多目标优化算法(Multi-objective Improved Immune Clonal Cuckoo... 通过复合材料的经典层合板理论与坐标变换,简化材料模型,避免了复杂的复合材料铺层建模。为了解决电磁炮纤维缠绕约束结构的多目标优化问题,提出一种改进型免疫克隆布谷鸟多目标优化算法(Multi-objective Improved Immune Clonal Cuckoo Algorithm,MOIICCA)。通过对ZDT1~ZDT3测试函数的100组仿真计算,验证了MOIICCA的准确性,并利用反世代距离(Inverted Generational Distance,IGD)评价指标来度量MOIICCA的性能。通过引入深度神经网络(Deep Neural Network,DNN),以646组电磁炮有限元计算结果为训练集,训练出满足工程使用要求的DNN代理模型来代替有限元仿真,提高了多目标优化的计算效率。最后利用MOIICCA对电磁炮纤维缠绕约束结构进行多目标优化,得到符合多目标优化要求的Pareto解集。IGD结果表明:MOIICCA相比于多目标粒子群优化算法和非支配排序遗传算法具有更高的计算精度和计算效率且在高维问题求解时更具优势,测试的时间结果也表明MOIICCA可以在更短的时间内求解得到质量更优的Pareto解集。前10组Pareto解的结果表明,电磁炮纤维缠绕约束结构的碳纤维层1主要以提高环向强度为主、碳纤维层2主要以平衡环向强度与轴向刚度为主。 展开更多
关键词 电磁炮 复合材料 多目标优化 纤维缠绕约束结构 克隆选择算法 布谷鸟搜索算法
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基于CSA无监督模糊聚类算法的异常检测方法 被引量:1
12
作者 鲜继清 郎风华 《北京邮电大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第4期103-106,共4页
为解决模糊k-均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的不足,提出了基于克隆选择算法(CSA)的无监督模糊聚类异常入侵检测方法.应用结合了具有进化搜索、全局搜索、随机搜索和局部搜索特点的克隆算子快速得到了全局最优聚类,并应用模糊检... 为解决模糊k-均值算法对初始化敏感及易陷入局部极值的不足,提出了基于克隆选择算法(CSA)的无监督模糊聚类异常入侵检测方法.应用结合了具有进化搜索、全局搜索、随机搜索和局部搜索特点的克隆算子快速得到了全局最优聚类,并应用模糊检测算法检测网络中的异常行为模式.该方法的优点是不需要人工对训练集分类,并且可以检测出未知的攻击.仿真试验表明,该方法不但能检测出未知的攻击,而且具有较低的误报率和较高的检测率. 展开更多
关键词 异常检测 模糊聚类 克隆选择算法 无监督模糊k-均值算法
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基于改进克隆选择算法的电力物资仓储布局规划系统设计 被引量:1
13
作者 吴璇 马俊明 孙道盛 《微型电脑应用》 2024年第1期157-160,共4页
为了实现对电力物资仓储的布局优化,采用Apriori算法构建电力物资仓储优化模型,在克隆选择模型的基础上,加入疫苗接种策略,构建改进克隆选择模型。测试结果显示,在Sphere函数和Ackley函数上,改进克隆选择算法经过400次迭代后趋于收敛,... 为了实现对电力物资仓储的布局优化,采用Apriori算法构建电力物资仓储优化模型,在克隆选择模型的基础上,加入疫苗接种策略,构建改进克隆选择模型。测试结果显示,在Sphere函数和Ackley函数上,改进克隆选择算法经过400次迭代后趋于收敛,适应度值为10^(-75)和10^(-17)。对F函数进行求解,改进克隆选择算法取得最优解1.03,平均解1.12,平均优化效率8.20%,标准方差0.07,优化效率提升了14.15%。在对物资进行分类中,改进克隆选择算法准确率分别为94.5%和89.6%。在不同种类的物资出入库中,改进克隆选择算法的最小化出入库时间分别为8.5s、12.7s、20.9s和37.2s。改进克隆选择算法优化了仓储的布局,提升了电力物资配送的效率。 展开更多
关键词 仓储布局 APRIORI算法 关联分析 克隆选择算法
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纺织车间搬运机器人任务自适应分配研究
14
作者 刘金涛 张曦 +1 位作者 王基月 王心超 《机械设计与制造》 北大核心 2024年第2期300-304,共5页
智能化纺织车间中的搬运机器人与一般传统车间不同,任务多且复杂,导致任务分配难度增加,提出针对现代化纺织车间搬运机器人的任务自适应分配方法。分析纺织车间环境、搬运任务要求及搬运机器人参数,构建机器人任务自适应分配模型,采用... 智能化纺织车间中的搬运机器人与一般传统车间不同,任务多且复杂,导致任务分配难度增加,提出针对现代化纺织车间搬运机器人的任务自适应分配方法。分析纺织车间环境、搬运任务要求及搬运机器人参数,构建机器人任务自适应分配模型,采用克隆选择算法初始化遗传算法的种群并计算其亲和度及浓度,通过克隆、变异及选择方式获取模型最优解,实现纺织车间搬运机器人任务自适应分配。实验结果表明,这种方法在纺织车间搬运机器人任务分配中效率高、碰撞次数少、搜集时间短,实际应用效果好。 展开更多
关键词 纺织车间 搬运机器人 任务分配模型 克隆选择算法 变异 模型最优解
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基于ICSA的多配送中心VSP的研究
15
作者 陈培友 张永宾 《科技管理研究》 CSSCI 北大核心 2013年第3期213-218,共6页
采用两阶段法,首先根据多配送中心的特点建立多配送中心车辆调度的数学模型,其次采用模糊隶属度的方法对客户进行分类,确定配送中心配送的客户,并采用改进免疫克隆选择启发式算法进行求解车辆调度的问题,最后结合算例利用MATLAB进行仿真... 采用两阶段法,首先根据多配送中心的特点建立多配送中心车辆调度的数学模型,其次采用模糊隶属度的方法对客户进行分类,确定配送中心配送的客户,并采用改进免疫克隆选择启发式算法进行求解车辆调度的问题,最后结合算例利用MATLAB进行仿真,并与遗传算法进行了比较验证了模型和算法的有效性。 展开更多
关键词 多配送中心 车辆调度 模糊 启发式算法 免疫克隆选择
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基于定向变异策略的改进克隆选择算法
16
作者 彭旭 杨超 +2 位作者 张文豪 王道维 蒋碧波 《计算机系统应用》 2024年第3期226-232,共7页
本文针对克隆选择算法(CSA)存在的问题,如搜索速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优,提出一种基于定向变异的改进克隆选择算法(DMSCSA).该算法引入Halton序列来生成均匀分布的初始化种群,实现对解空间更高效的搜索;采用黄金正弦变异策... 本文针对克隆选择算法(CSA)存在的问题,如搜索速度慢、收敛精度低、容易陷入局部最优,提出一种基于定向变异的改进克隆选择算法(DMSCSA).该算法引入Halton序列来生成均匀分布的初始化种群,实现对解空间更高效的搜索;采用黄金正弦变异策略在迭代过程中对优秀抗体定向变异,提升算法收敛速度;引入柯西变异策略,能够在保证种群多样性的前提下提高算法跳出局部最优的能力.使用CEC2019测试函数集中的8个不同的测试函数并与其他同类型算法进行对比实验,通过实验结果可知,DMSCSA算法在寻优精度、收敛速度等方面均有提升. 展开更多
关键词 克隆选择算法 Halton序列 黄金正弦算法 柯西变异
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融合多策略改进的克隆选择算法
17
作者 张文豪 杨超 +2 位作者 彭旭 王道维 范波 《计算机技术与发展》 2024年第6期140-147,共8页
针对克隆选择算法(CSA)解决复杂优化问题时存在的效率低下、收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足,提出了一种融合多策略改进的克隆选择算法(MSICSA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,丰富种群多样性,并提高算法整体稳定性;其次,引入正... 针对克隆选择算法(CSA)解决复杂优化问题时存在的效率低下、收敛速度慢以及容易陷入局部最优等不足,提出了一种融合多策略改进的克隆选择算法(MSICSA)。首先,引入Sobol序列初始化种群,丰富种群多样性,并提高算法整体稳定性;其次,引入正余弦优化策略加强算法全局搜索能力,避免陷入局部最优而导致算法停滞;最后,引入动态浓度调节策略,调节算法在不同时期搜索空间内的抗体浓度,控制算法加强前期全局搜索以及后期局部寻优能力,并提高算法收敛速度。文中利用12种CEC测试函数及4种算法对MSICSA进行测试及对比,消融实验证明了改进策略的有效性,扰动实验验证了文中算法的稳定性与鲁棒性,对比仿真以及几项实验均表明MSICSA能够有效提升收敛速度和寻优精度,并提高跳出局部最优的能力。 展开更多
关键词 克隆选择算法 正余弦优化策略 浓度调节策略 Sobol序列 抗体变异
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改进的克隆选择算法ICSA 被引量:4
18
作者 周大为 吴耿锋 胡珉 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第11期2741-2744,2748,共5页
针对传统的克隆选择算法存在的不足,提出一种改进的克隆选择算法ICSA。该算法在克隆选择算法的基础上,利用负选择算法优化了克隆初始抗体群的生成方式,加入对抗原性质的评判环节,引入克隆选择动力学模型来模拟生物免疫系统中抗体增殖的... 针对传统的克隆选择算法存在的不足,提出一种改进的克隆选择算法ICSA。该算法在克隆选择算法的基础上,利用负选择算法优化了克隆初始抗体群的生成方式,加入对抗原性质的评判环节,引入克隆选择动力学模型来模拟生物免疫系统中抗体增殖的动态行为,用以指导ICSA中的抗体增殖,并针对盾构地下工程风险实时识别的要求,采用了在线和增量式的学习方式,做到边学习、边识别、边更新。ICSA在标准数据集与盾构地下工程数据的仿真实验表明,在二分类模式识别上具有很高的分类性能。 展开更多
关键词 克隆选择 抗原评判 动力学模型 免疫算法 二分类模式识别
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权重自适应clonal选择算法及其应用研究
19
作者 李勇 王昱 《控制工程》 CSCD 北大核心 2011年第1期96-99,共4页
在求解两个目标以上的多目标优化问题时,基于Pareto支配的多目标进化算法多数需要较长的求解时间。基于固定权重的聚合函数方法求解速度快,但要确定一个适合待求解问题的合理权重是十分困难的,为了解决这一问题,将clonal选择算法与权重... 在求解两个目标以上的多目标优化问题时,基于Pareto支配的多目标进化算法多数需要较长的求解时间。基于固定权重的聚合函数方法求解速度快,但要确定一个适合待求解问题的合理权重是十分困难的,为了解决这一问题,将clonal选择算法与权重自适应方法相结合,提出了一种适用于多目标优化问题的权重自适应clonal选择算法。并将权重自适应clon-al选择算法应用于以等功率裕量、轧制能耗及带钢打滑概率作为优化的目标函数的三目标优化模型进行冷连轧轧制规程多目标优化。结果表明,与实际应用的轧制规程相比优化后的轧制规程使功率裕量更加均衡,打滑发生的机率变小,同时也降低了总的轧制能耗。与权重自适应遗传算法相比,该算法能更好的达到预期的优化效果。 展开更多
关键词 权重自适应 clonal选择算法 冷连轧机 轧制规程 多目标优化
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RS-CSA在网络故障诊断中的算法研究
20
作者 韩炳山 田玉玲 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2014年第2期77-81,共5页
针对当今网络故障诊断所存在的弊端,当发生故障时难以满足快而准的要求,误诊、漏诊率颇高,诊断数据量大,属性选取具有主观性,学习、泛化能力欠缺,故此结合粗糙集(RS)及克隆选择算法(CSA)提出一种智能化诊断方法(RS-CSA)。首先利用RS对... 针对当今网络故障诊断所存在的弊端,当发生故障时难以满足快而准的要求,误诊、漏诊率颇高,诊断数据量大,属性选取具有主观性,学习、泛化能力欠缺,故此结合粗糙集(RS)及克隆选择算法(CSA)提出一种智能化诊断方法(RS-CSA)。首先利用RS对故障样本进行预处理,求出其约简后最小规则集及客观属性权重,然后用改进的CSA构造诊断器并对待诊断样本予以诊断、学习。经实验验证其所提出的算法优于传统诊断技术,有一定的理论及实用价值。 展开更多
关键词 网络故障诊断 粗糙集 克隆选择算法 约简 最小规则集 诊断器
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