离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform-linear frequency modulation,DFCW-LFM)波...离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform-linear frequency modulation,DFCW-LFM)波形的优化设计,仿真结果表明,用该优化算法得到的信号其相关性能要优于现有方法。另外,提出了一种改进的DFCW-LFM波形设计方法。该方法在DFCW-LFM波形的基础上,对频率编码子脉冲同时进行相位编码,构成DFCW-LFM和相位编码的混合波形,并采用混合算法对其进行优化设计。仿真结果表明,和已有的DFCW-LFM波形相比,所设计混合波形的相关性能得到了进一步改善。展开更多
针对传统松散式(Genetic Algorithm Based Back Propagation Neural Network,GABP)模型应用于复杂煤与瓦斯突出预测时,存在GA自身性能及模型间相对孤立等不足,提出二者优势互补的IGABP一体化模型。IGABP首先在自适应交叉、变异率等方面...针对传统松散式(Genetic Algorithm Based Back Propagation Neural Network,GABP)模型应用于复杂煤与瓦斯突出预测时,存在GA自身性能及模型间相对孤立等不足,提出二者优势互补的IGABP一体化模型。IGABP首先在自适应交叉、变异率等方面进行改进,以提高GA自身的性能。其次,将BP导向性训练以算子的形式引入到标准GA进化过程,实现了GA寻优搜索的随机性向自主导向性转变。BP对GA搜索到的近似最优值进行微调,GA算法的收敛速度得到提升,确定精确解的位置能力加强,同时,又避免了单一BP网络本论文易陷入局部极小值的缺点,实现了两者一体化结合。仿真实验表明,构造出的进化神经网络更能反映煤与瓦斯突出强度样本的复杂非线性关系,有效克服了传统模型的不足,其运行效率、预测精度、可靠性等方面均优于传统模型,为瓦斯智能预测提供了新的解决方案。展开更多
文摘离散频率编码波形是一类常用的多输入多输出雷达波形,加入线性调频能够改善其自相关性能。将基于遗传算法和模拟退火的混合算法用于离散频率编码线性调频(discrete frequency coding waveform-linear frequency modulation,DFCW-LFM)波形的优化设计,仿真结果表明,用该优化算法得到的信号其相关性能要优于现有方法。另外,提出了一种改进的DFCW-LFM波形设计方法。该方法在DFCW-LFM波形的基础上,对频率编码子脉冲同时进行相位编码,构成DFCW-LFM和相位编码的混合波形,并采用混合算法对其进行优化设计。仿真结果表明,和已有的DFCW-LFM波形相比,所设计混合波形的相关性能得到了进一步改善。
文摘针对传统松散式(Genetic Algorithm Based Back Propagation Neural Network,GABP)模型应用于复杂煤与瓦斯突出预测时,存在GA自身性能及模型间相对孤立等不足,提出二者优势互补的IGABP一体化模型。IGABP首先在自适应交叉、变异率等方面进行改进,以提高GA自身的性能。其次,将BP导向性训练以算子的形式引入到标准GA进化过程,实现了GA寻优搜索的随机性向自主导向性转变。BP对GA搜索到的近似最优值进行微调,GA算法的收敛速度得到提升,确定精确解的位置能力加强,同时,又避免了单一BP网络本论文易陷入局部极小值的缺点,实现了两者一体化结合。仿真实验表明,构造出的进化神经网络更能反映煤与瓦斯突出强度样本的复杂非线性关系,有效克服了传统模型的不足,其运行效率、预测精度、可靠性等方面均优于传统模型,为瓦斯智能预测提供了新的解决方案。
