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题名一种基于机器码存储的改进遗传算法的应用研究
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作者
霍倩
锡泊
李书全
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机构
石家庄铁道学院土木工程分院
石家庄陆军指挥学院
河北农业大学
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出处
《石家庄铁道学院学报》
2003年第3期8-11,共4页
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文摘
提出了一种基于机器码存储的改进遗传算法,适于优化大型多变量问题。开发的C++基本位操作算子,使此算法仍可沿用传统二进制遗传算法的交叉变异操作。这一算法在内存和时间上占优势,是一种稳健的、全局搜索能力较强的优化算法,并在建立河北省某地区的年降雨神经网络预测模型的实践中得到了验证。
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关键词
机器码存储
改进遗传算法
交叉变异操作
大型多变量优化问题
优化算法
年降雨
神经网络预测模型
位操作算子
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Keywords
chromosome machine-level stored
genetic algorithm
bit operator
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分类号
O242.23
[理学—计算数学]
TP183
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名大型风电叶片动态摄影测量网络优化
被引量：2
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作者
丰伟
董明利
孙鹏
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机构
北京信息科技大学光电测试技术及仪器教育部重点实验室
北京信息科技大学机电系统测控北京市重点实验室
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出处
《激光技术》
CAS
CSCD
北大核心
2021年第1期19-24,共6页
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基金
北京市教委科技计划重点资助项目(KZ201711232029)。
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文摘
在大型风电叶片动态摄影测量中,为了对相机的站位进行优化,采用一种变异操作改进型遗传算法作为摄影测量网络优化方法,通过光线束前方交会的误差传递建立测量误差模型,以空间坐标测量误差的标准差为网络优化的目标,同时根据被测风电叶片几何结构和实际环境确定了相应的约束条件进行仿真实验,得到了最优的相机站位。结果表明,在以叶片长度为40m的风机为被测物的仿真实验中,最优站位的空间坐标测量误差标准差为2.7mm;通过对叶片长度为3.5m的风机模型进行实测实验验证,最优站位的相对测量误差为0.009%,最大误差为0.617mm。该研究为风电叶片摄影测量的网络优化提供了参考。
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关键词
测量与计量
网络优化
变异操作改进型遗传算法
大型风电叶片
摄影测量
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Keywords
measurement and metrology
network optimization
improved genetic algorithm for mutation operation
large wind turbine blades
photogrammetry
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分类号
TM315
[电气工程—电机]
P234
[天文地球—摄影测量与遥感]
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