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基于遗传算法优化反向传播网络的汽车造型评价
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作者 李彦龙 叶升飞 张娜 《同济大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第5期786-792,共7页
针对汽车造型评价存在由于主观性高而导致可靠性低的问题,运用遗传算法原理对评价方法进行了优化。通过遗传算法的优化,基于反向传播(BP)神经网络的汽车造型评价,减小了评价误差。通过问卷调研构建数据集,使用汽车的18个评价对象作为输... 针对汽车造型评价存在由于主观性高而导致可靠性低的问题,运用遗传算法原理对评价方法进行了优化。通过遗传算法的优化,基于反向传播(BP)神经网络的汽车造型评价,减小了评价误差。通过问卷调研构建数据集,使用汽车的18个评价对象作为输入,整车评价作为输出,创建了融合遗传算法的反向传播(GA-BP)网络结构,并在Matlab中进行了仿真预测。研究结果表明,经过优化的BP神经网络预测值的相对误差均值由6.7%下降至1.7%,显著提升了汽车造型评价的可靠性,具有更好的预测能力和实际应用潜力。 展开更多
关键词 汽车造型评价 反向传播神经网络 遗传算法应用
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应用遗传算法的频域最大似然参数辨识 被引量:2
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作者 段世忠 周荫清 《北京航空航天大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第5期532-535,共4页
针对基于变量误差模型EV模型 (Errors in VariablesModel)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法 .仿真试验表明 ,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计 ,传统的非线性数... 针对基于变量误差模型EV模型 (Errors in VariablesModel)的传递函数频域最大似然参数估计中存在的初始值以及收敛问题提出了使用浮点遗传算法的改进算法 .仿真试验表明 ,单独使用遗传算法难以得到系统传函的精确估计 ,传统的非线性数值递推算法在一些情况下容易收敛到局域最小值 .将两种算法结合使用 ,可以有效地克服各自的不足 .新算法可以给出系统延迟的初始值的估计 .当代价函数存在多个局部最小值时 ,它仍然能够快速准确地寻找到全局最优点 . 展开更多
关键词 系统辩识 最大似然参数估计 线性系统 应用遗传算法 计算机数字仿真频域
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