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题名基于反馈机制的克隆反馈优化算法的稳定性研究
被引量：1
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作者
舒万能
丁立新
汪慎文
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机构
武汉大学计算机学院
中南民族大学计算机科学学院
武汉大学软件工程国家重点实验室
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2012年第10期187-189,217,共4页
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基金
国家自然科学基金(60803095
60975050
+3 种基金
60902053)
高等学校博士学科点专项科研基金(20070486081)
中央高校基本科研业务费专项资金(6081014)
中南民族大学自然科学基金(YZY10004)资助
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文摘
克隆选择算法是一种基于克隆选择原理的进化优化算法,但是它因受抗体浓度的影响而稳定性较差。在传统的克隆选择算法的基础上,充分考虑抗体的浓度和种群多样性两方面因素,提出了一种新的基于反馈机制的克隆反馈优化算法。该算法融入了一种进化反馈深度模型和种群生存度设计理念,有效提高了算法的稳定性。最后,将该算法应用到网格计算独立任务调度中,取得了较理想的实验结果。
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关键词
免疫系统
克隆选择算法
反馈机制
克隆反馈优化算法
网格计算
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Keywords
Immune system
Clonal selection algorithm
Feedback mechanism
Clonal feedback optimization algorithm
Grid computing
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进NNA和BP神经网络模型的深基坑沉降预测
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作者
王仁志
张伟国
寇苗苗
刘飞
王金涛
张拥军
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机构
青岛理工大学土木工程学院
鲁东大学水利土木学院
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2025年第24期10416-10425,共10页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(42107178,52104089)
山东省自然科学基金(ZR2022QD102)
青岛市科技惠民示范项目(23-2-8-cspz-13-nsh)。
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文摘
为更精准预测基坑开挖卸荷引起的周边地表沉降,通过改进神经网络算法(neural network algorithm, NNA),提出一种具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning, FBRLNNA),并结合反向传播(back propagation, BP)神经网络构建地表沉降预测模型,将提出的沉降预测模型在青岛15号线地铁工程基坑中进行应用与验证。基于18种基准函数比较FBRLNNA与9种竞争优化算法的表现,仿真试验表明,FBRLNNA在80%的基础基准函数上均表现出更优的性能。对比分析FBRLNNA-BP模型及其他4种模型的基坑沉降预测结果,FBRLNNA-BP模型的均方误差(mean squared error, MSE)、平均绝对误差(mean absolute error, MAE)、均方根误差(root mean square error, RMSE)及决定系数(R^(2))均最佳,沉降预测结果误差小于5%,表明该预测模型具有更好的沉降预测精度。研究成果可为基坑开挖引发的地表沉降预测提供了新的方法和参考。
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关键词
具有信息反馈和反向学习机制的神经网络优化算法(FBRLNNA)
反向传播(BP)神经网络
FBRLNNA-BP模型
基坑开挖
沉降预测
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Keywords
neural network algorithm with feedback mechanism and reverse learning(FBRLNNA)
back propagation(BP)neural network
FBRLNNA-BP model
deep excavation
settlement prediction
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分类号
TU753
[建筑科学—建筑技术科学]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名透过散射介质聚焦时背景噪声抑制的实验研究
被引量：2
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作者
刘宇
黄建华
赵传江
郭翠霞
黄峰
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机构
福州大学机械工程及自动化学院
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出处
《光子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2023年第1期240-248,共9页
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基金
国家自然科学基金(No.62105068)。
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文摘
针对波前整形的背景噪声问题,提出了一种有效抑制背景噪声的算法。首先搭建闭环波前整形聚焦系统,并基于传统遗传算法进行聚焦实验以验证系统的有效性。然后从增强信噪比的目的出发,提出与以往的多目标优化遗传算法不同的迭代方法,即采用增强倍数而不是绝对强度的判别式来评估目标点的聚焦质量。实验结果表明,改进后的遗传算法将显著噪点亮斑的面积减少了70.4%,聚焦光斑的圆度由0.83提升到0.93。基于实验结果提出背景平均光强与调控面积之间的量化关联模型,并通过量化关联模型对统计实验数据进行拟合,验证了该模型的有效性,实现对聚焦后背景噪声的定量表述。
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关键词
光场调控
波前整形
反馈优化算法
散射介质
光聚焦
背景噪声
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Keywords
Light field modulation
Wavefront shaping
Feedback optimization algorithm
Scattering medium
Optical focusing
Background noise
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分类号
O439
[机械工程—光学工程]
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