基于AESL-GA的BN球磨机滚动轴承故障诊断方法 被引量：3

1

作者 王进花 汤国栋 +1 位作者 曹洁 李亚洁 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第4期1138-1146,共9页

针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点... 针对基于知识的贝叶斯网络(BN)构建方法存在不完全和不精确的缺点,提出一种基于知识引导和数据挖掘的BN结构构建方法。针对单一信号故障诊断结果不精确的问题和故障信息中存在的不确定性问题,将电流信号与振动信号融合建立BN的特征节点,分别提取2种信号的故障特征参数,利用区分度指标法进行特征筛选,将其作为BN结构特征层的节点。将专家知识构建的初始BN结构结合自适应精英结构遗传算法(AESL-GA)进行结构优化,通过自适应限制进化过程中的搜索空间,减少自由参数的数量,提高其全局搜索能力,得到最优BN结构。通过MQY5585溢流型球磨机滚动轴承实测数据和Paderborn University轴承数据集对所提方法进行验证,结果证明了所提方法的有效性。 展开更多

关键词 贝叶斯网络 故障诊断 自适应精英结构遗传算法 滚动轴承 信号融合

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基于多策略改进人工兔优化算法的三维无人机路径规划方法

2

作者 王文涛 叶晨 田军 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第11期3780-3797,共18页

三维无人机路径规划问题旨在满足安全性条件的前提下为无人机规划出一条最佳的飞行路径.本文通过数学建模的方式构建出无人机路径规划的成本函数,从而无人机路径规划问题转化为多约束的优化问题,并使用元启发式算法来求解该问题.针对人... 三维无人机路径规划问题旨在满足安全性条件的前提下为无人机规划出一条最佳的飞行路径.本文通过数学建模的方式构建出无人机路径规划的成本函数,从而无人机路径规划问题转化为多约束的优化问题,并使用元启发式算法来求解该问题.针对人工兔优化算法收敛慢以及易陷入局部最优的缺陷,本文开发了一种基于Levy飞行、自适应柯西变异以及精英群遗传策略改进的人工兔优化算法(Artificial Rabbit Optimization algorithm based on Levy flight,adaptive Cauchy mutation,and elite population Genetic strategy,LCGARO).将LCGARO与6个经典和先进的元启发式算法在29个CEC2017测试函数和6个复杂度不同的三维无人机路径规划地形场景中进行多方面对比实验.对比实验结果证明,在CEC2017测试函数的对比实验中,本文提出的LCGARO算法在22个测试函数中具有更优的寻优精度.在无人机路径规划实验中,LCGARO算法在5个地形场景中能够规划出总成本函数值最小的飞行路径. 展开更多

关键词 三维无人机路径规划 人工兔优化算法 Levy飞行 自适应柯西变异 精英群遗传策略 元启发式算法

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基于遗传算法的实体分群问题的求解方法 被引量：14

3

作者 蔡益朝 张维明 +1 位作者 刘忠 贺玲 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期4-6,共3页

为减轻指挥人员的认知负担,研究了作战实体的分群问题。结合遗传算法强大的搜索能力和CBR在知识获取、维护等方面的优点,利用与CBR相结合的遗传算法求解分群问题。通过把各作战实体聚合为各种规模、各种类型的作战群体,该方法将大大减... 为减轻指挥人员的认知负担,研究了作战实体的分群问题。结合遗传算法强大的搜索能力和CBR在知识获取、维护等方面的优点,利用与CBR相结合的遗传算法求解分群问题。通过把各作战实体聚合为各种规模、各种类型的作战群体,该方法将大大减轻指挥人员的认知负担,提高其决策的效能。 展开更多

关键词 分群 遗传算法 基于案例推理

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基于知识的船体结构快速设计及优化 被引量：16

4

作者 管官 林焰 纪卓尚 《船舶力学》 EI CSCD 北大核心 2017年第4期472-483,共12页

在确保安全的前提下,快速设计出优秀船体结构并实现快速修改是船舶设计师梦寐以求的目标。文章针对这一目标,提出了基于知识的船体结构快速设计方法,引入船体结构知识本体的概念,将知识工程原理和参数化技术相结合,对船体结构设计知识... 在确保安全的前提下,快速设计出优秀船体结构并实现快速修改是船舶设计师梦寐以求的目标。文章针对这一目标,提出了基于知识的船体结构快速设计方法,引入船体结构知识本体的概念,将知识工程原理和参数化技术相结合,对船体结构设计知识库的建立进行了研究,实现了船体结构三维快速优化设计。设计中设计船的结构构件位置通过位置参数确定,构件尺寸通过母型知识库并运用NURBS函数插值再结合规范要求获得,对主要结构采用量子行为遗传算法进行优化。实例表明,该方法将设计知识嵌入到船体结构知识本体中,既有助于设计知识的保留和再利用,又能实现对设计结果的自动检查,进而快速获得合理的船体结构。 展开更多

关键词 船体结构 知识工程 参数化 快速设计 量子行为遗传算法

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遗传算法求解非线性方程组的应用研究 被引量：10

5

作者 罗亚中 周黎妮 唐国金 《华南理工大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第z1期140-142,共3页

针对传统非线性方程组解法的初始点敏感、收敛性差等问题,结合遗传算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该算法具有遗传算法的群体搜索和全局收敛性,有效地克服了拟牛顿法的初始点敏感问题;同时引入拟... 针对传统非线性方程组解法的初始点敏感、收敛性差等问题,结合遗传算法和拟牛顿法的优点,提出了一种用于求解非线性方程组的混合遗传算法。该算法具有遗传算法的群体搜索和全局收敛性,有效地克服了拟牛顿法的初始点敏感问题;同时引入拟牛顿迭代法对精英个体进行局部强搜索,克服了遗传算法收敛速度慢和精度差的缺点,使得算法具有较高的收敛速度和求解精度。选择了几个典型非线性方程组,从收敛可靠性、计算成本和适用性等指标分析对不同算法进行了比较。计算结果表明所设计的混合算法有着可靠的收敛性和较高的收敛速度与精度。 展开更多

关键词 非线性方程组 遗传算法 拟牛顿迭代法 精英混合策略

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一种改进的案例推理分类方法研究 被引量：14

6

作者 张春晓 严爱军 王普 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第9期2015-2021,共7页

特征属性的权重分配和案例检索策略对案例推理(Case-based reasoning,CBR)分类的准确率有显著影响.本文提出一种结合遗传算法、内省学习和群决策思想改进的CBR分类方法.首先,利用遗传算法得到多组属性权重,再根据内省学习原理对每组权... 特征属性的权重分配和案例检索策略对案例推理(Case-based reasoning,CBR)分类的准确率有显著影响.本文提出一种结合遗传算法、内省学习和群决策思想改进的CBR分类方法.首先,利用遗传算法得到多组属性权重,再根据内省学习原理对每组权重进行迭代调整;然后,通过案例群检索策略得到满足大多数原则的群决策分类结果;最后,以典型分类数据集的对比实验证明了本文方法能进一步提高CBR分类的准确率.这表明内省学习可以保证权重分配的合理性,案例群检索策略能充分利用案例库的潜在信息,对提升CBR的学习能力有显著作用. 展开更多

关键词 案例推理 案例检索 遗传算法 内省学习 群决策

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基于群体编码方式的遗传算法求解装箱问题 被引量：5

7

作者 张大斌 刘桂琴 +1 位作者 王婧 朱侯 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2008年第12期3154-3156,共3页

就传统装箱问题提出了一种改进的混合遗传算法。该改进的遗传算法主要通过基于群体的编码方法,将每一个箱子视为一个群体,使得在进化过程中,只对群体部分进行操作,从而大大减少了冗余,克服了传统的基于物品编码或基于箱子编码的遗传算... 就传统装箱问题提出了一种改进的混合遗传算法。该改进的遗传算法主要通过基于群体的编码方法,将每一个箱子视为一个群体,使得在进化过程中,只对群体部分进行操作,从而大大减少了冗余,克服了传统的基于物品编码或基于箱子编码的遗传算法的不足。仿真实验结果表明,该编码方式的遗传算法比基于物品编码的遗传算法显著提高了优化效果。 展开更多

关键词 遗传算法 装箱问题 编码 群体操作 组合优化

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一种改进量子遗传算法在地空反辐射混编群兵力配置优化中的应用 被引量：4

8

作者 季军亮 汪民乐 +1 位作者 商长安 高嘉乐 《西北工业大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第5期992-999,共8页

提出了地空反辐射混编群概念及防电磁干扰与抗空中进袭的综合兵力配置需求,基于电子支援下的空袭作战背景,分析了掩护角、配置距离、有效干扰等要素的相互关系,并以杀伤区面积为目标函数,构建了地空反辐射混编群兵力配置优化模型。结合... 提出了地空反辐射混编群概念及防电磁干扰与抗空中进袭的综合兵力配置需求,基于电子支援下的空袭作战背景,分析了掩护角、配置距离、有效干扰等要素的相互关系,并以杀伤区面积为目标函数,构建了地空反辐射混编群兵力配置优化模型。结合混编群兵力配置特点,对量子遗传算法进行了旋转角的自适应改进,在设置想定实例的基础上,运用改进的量子遗传算法对问题进行求解,并与传统量子遗传算法、粒子群算法和量子涡流算法计算结果进行了对比分析。结果表明:运用改进量子遗传算法求解地空反辐射混编群兵力配置优化问题,全局寻优能力更强、收敛速度更快、稳定性更好。 展开更多

关键词 量子遗传算法 地空反辐射 混编群 兵力配置 量子旋转门

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基于分组和精英策略的遗传算法在机器人导航上的应用 被引量：2

9

作者 谢忠红 王培 +2 位作者 顾宝兴 姬长英 田光兆 《华南农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第5期110-116,共7页

【目的】针对种植园复杂环境下采摘机器人进行路径规划时找出多路径效率低、速度慢等问题,提出一种基于分组和精英策略的遗传算法(GGABE)。【方法】首先生成1个初始群体,使用Sigmoid函数分组;然后在每组中分别进行选择、交叉、变异操作... 【目的】针对种植园复杂环境下采摘机器人进行路径规划时找出多路径效率低、速度慢等问题,提出一种基于分组和精英策略的遗传算法(GGABE)。【方法】首先生成1个初始群体,使用Sigmoid函数分组;然后在每组中分别进行选择、交叉、变异操作,进行n代迭代后,每组产生该组内的k条等长的最优路径;比较各组最优路径,选择最短的路径作为最优路径。在种群的各项参数均相同的情况下,简单遗传算法(SGA)、未分组的精英遗传算法(EGA)以及GGABE分别作用于15×15和25×25的地图,各进行50次试验。进行样机验证试验。【结果】第1幅地图,GGABE算法找到了8条最短路径,路径均值为20.970 6,其他2种方法只能找出1条最短路径;第2幅地图,GGABE算法找到了8条最短路径,路径均值为38.041 6。50次验证试验均找出3条最佳路径,平均路径规划时间为15.543 319 s。【结论】本研究提出的基于分组和精英策略的遗传算法收敛速度快,可快速准确地在地图中搜索出所有能够遍历整个果园的最佳路径。 展开更多

关键词 分组 精英策略 采摘机器人 遗传算法 优势个体 路径规划 导航

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基于精英反向学习的烟花爆炸式免疫遗传算法 被引量：6

10

作者 韩江 闵杰 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2020年第4期433-437,共5页

针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm,FEIGA)。在FEIGA算法的基础... 针对移动机器人的路径规划中存在的避障和路径搜索等问题,文章提出了一种基于精英反向学习(elite opposition-based learning,EOBL)的烟花爆炸式免疫遗传算法(fireworks explosive immune genetic algorithm,FEIGA)。在FEIGA算法的基础上,引入EOBL机制扩大全局搜索,即在进行爆炸操作时,对当前最佳个体执行反向学习,生成其搜索边界内的反向搜索种群,引导算法向包含全局最优的解空间逼近,以提高算法的平衡和探索能力。函数优化结果表明,与其他算法相比,EOBL-FEIGA收敛速度更快,搜索精度更高,有效地解决了免疫遗传算法(immune genetic algorithm,IGA)存在的局部搜索能力弱、易早熟收敛的问题,克服了FEIGA算法易陷入局部最优解的不足。路径规划结果表明,在不同的复杂环境下,EOBL-FEIGA能实现机器人的最优路径搜索和避障,有较强的搜索能力和鲁棒性。 展开更多

关键词 移动机器人 路径规划 精英反向学习(EOBL) 烟花爆炸算法 免疫遗传算法(IGA)

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绩效保障模式下的装备可修部件售后保障策略 被引量：1

11

作者 刘名武 万谧宇 彭冠军 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第17期245-249,共5页

基于绩效保障(PBL)模式,针对装备可修部件售后服务设计了一个由备件仓库和维修车间组成的闭环保障系统,推导了备件库存水平的稳态概率分布和系统可用度指标,建立了装备用户和保障服务供应商决策模型,并提出了一种量子遗传算法(QGA)对装... 基于绩效保障(PBL)模式,针对装备可修部件售后服务设计了一个由备件仓库和维修车间组成的闭环保障系统,推导了备件库存水平的稳态概率分布和系统可用度指标,建立了装备用户和保障服务供应商决策模型,并提出了一种量子遗传算法(QGA)对装备可修部件售后保障策略进行数值分析。 展开更多

关键词 绩效保障 策略 可修部件 稳态概率分布 量子遗传算法

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改进的量子遗传算法及其在WMSN覆盖优化中的应用

12

作者 严英 郭剑 孙力娟 《电信科学》 北大核心 2011年第11期105-110,共6页

对量子遗传算法进行了研究。量子遗传算法只使用一个最优染色体来指导种群的进化,极易陷入局部最优,本文对此进行了改进,提出使用多个精英染色体来指导整个种群的进化。讨论了精英染色体的产生、维护与作用,并在此基础之上提出了一种基... 对量子遗传算法进行了研究。量子遗传算法只使用一个最优染色体来指导种群的进化,极易陷入局部最优,本文对此进行了改进,提出使用多个精英染色体来指导整个种群的进化。讨论了精英染色体的产生、维护与作用,并在此基础之上提出了一种基于精英组的量子遗传算法(elite groupbased quantum genetic algorithm,EQGA)。最后,将EQGA应用到无线多媒体传感器网络的覆盖优化问题中。对比测试表明,EQGA求出的解比遗传算法和量子遗传算法求出的解都要好。 展开更多

关键词 标准量子遗传算法 基于精英组的量子遗传算法 覆盖优化 无线多媒体传感器网络

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基于高光谱图像和深度学习的菠菜新鲜度检测 被引量：24

13

作者 谢忠红 徐焕良 +1 位作者 黄秋桂 王培 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第13期277-284,共8页

针对传统机器视觉在实现菠菜新鲜度检测精度偏低的问题,该文提出了一种基于高光谱和深度学习技术的圆叶菠菜新鲜度识别新方法。以10℃常温贮存的圆叶菠菜为研究对象,以天为单位,综合考虑影响菠菜新鲜度的6个因素:贮藏天数、外观、含水... 针对传统机器视觉在实现菠菜新鲜度检测精度偏低的问题,该文提出了一种基于高光谱和深度学习技术的圆叶菠菜新鲜度识别新方法。以10℃常温贮存的圆叶菠菜为研究对象,以天为单位,综合考虑影响菠菜新鲜度的6个因素:贮藏天数、外观、含水率、叶绿素a、叶绿素b和胡萝卜素,将菠菜划分为新鲜、次新鲜和腐败3个等级。拍摄菠菜叶片的高光谱图像,计算ROI(region of interest)反射率均值后,基于分组精英策略遗传算法,结合2种分组策略,筛选出含6个波长的组合。定义训练集R和测试集合T,使用SVM分类器,基于波长对应的反射率,分别进行基于光谱特性界定菠菜的新鲜度分类试验。找出了识别率均值最高的3个波长,分别是389.55、742.325和1 025.662 nm。由于基于光谱特性进行菠菜新鲜度检测时识别率偏低。尝试基于菠菜的高光谱图像特征进一步进行菠菜新鲜度识别研究。从高光谱图像集中抽取这3个波长对应的菠菜图像,构成菠菜图像样本库(Norm Img389、Norm Img742、Norm Img1025和Norm Img_merge),基于深度学习技术建立菠菜新鲜度识别模型,对图像样本库中4类图像进行识别试验,平均识别准确率79.69%、68.75%、69.27%和80.99%。而Norm Img389测试集识别正确率接近80%,Norm Img_merge测试集识别正确率最高达到了80.99%,说明融合3个波长对应的图像进行等级识别效果最好。该研究实现了圆叶菠菜新鲜度的无损检测,具有实践和理论意义。 展开更多

关键词 高光谱 波长 算法 分组精英遗传算法 深度学习 新鲜度

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一种精英反向学习的萤火虫优化算法 被引量：10

14

作者 魏伟一 文雅宏 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期710-716,共7页

为了提高传统萤火虫算法的收敛速度和求解精度,提出了一种精英反向学习的萤火虫优化算法。通过反向学习策略构造精英群体,在精英群体构成的区间上求普通群体的反向解,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛速度;同时,为了避免最优个体陷... 为了提高传统萤火虫算法的收敛速度和求解精度,提出了一种精英反向学习的萤火虫优化算法。通过反向学习策略构造精英群体,在精英群体构成的区间上求普通群体的反向解,增加了群体的多样性,提高了算法的收敛速度;同时,为了避免最优个体陷入局部最优,使整个群体在搜索过程中出现停滞,提出了差分演化变异策略;最后,提出了一种线性递减的自适应步长来平衡算法的开发能力。实验结果表明,算法在收敛速度和收敛精度上有更好的效果。 展开更多

关键词 萤火虫算法 精英反向学习 优化算法 精英群体 反向解 反向学习策略 差分演化变异 自适应步长

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