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样本视角下面向复杂产品多目标优化设计的混合人工神经网络—遗传算法技术
被引量：
12
1
作者
冯国奇
崔东亮
+1 位作者
张亚军
周平
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1403-1414,共12页
针对复杂产品优化设计计算密集的问题,从样本角度提出一种改进的人工神经网络—遗传算法多目标优化框架:针对正交实验设计的小样本问题,采用基于限制扰动的虚拟样本构造方法扩大训练样本集,用于提高人工神经网络建模精度;以基于熵权的...
针对复杂产品优化设计计算密集的问题,从样本角度提出一种改进的人工神经网络—遗传算法多目标优化框架:针对正交实验设计的小样本问题,采用基于限制扰动的虚拟样本构造方法扩大训练样本集,用于提高人工神经网络建模精度;以基于熵权的极差分析法确定各决策变量的灵敏度,通过变决策变量建模的方式确定高性价比人工神经网络模型,用于遗传算法搜索的适应度计算;设计一种兼顾Pareto前沿平滑性和均匀性的遗传算法初始解构造方法,用于提高优化的效率和质量。以航空发动机高压涡轮盘优化实例验证了所提方法的可行性和有效性。
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关键词
多目标优化
人工神经网络
非支配排序遗传算法#小样本数据#刀始种群
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职称材料
题名
样本视角下面向复杂产品多目标优化设计的混合人工神经网络—遗传算法技术
被引量：
12
1
作者
冯国奇
崔东亮
张亚军
周平
机构
东北大学工商管理学院
东北大学流程工业综合自动化国家重点实验室
出处
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2016年第6期1403-1414,共12页
基金
国家自然科学基金资助项目(71102120
61403071)
+2 种基金
中央高校基本科研业务费专项基金资助项目(L1506009
N130406002
N130408001)~~
文摘
针对复杂产品优化设计计算密集的问题,从样本角度提出一种改进的人工神经网络—遗传算法多目标优化框架:针对正交实验设计的小样本问题,采用基于限制扰动的虚拟样本构造方法扩大训练样本集,用于提高人工神经网络建模精度;以基于熵权的极差分析法确定各决策变量的灵敏度,通过变决策变量建模的方式确定高性价比人工神经网络模型,用于遗传算法搜索的适应度计算;设计一种兼顾Pareto前沿平滑性和均匀性的遗传算法初始解构造方法,用于提高优化的效率和质量。以航空发动机高压涡轮盘优化实例验证了所提方法的可行性和有效性。
关键词
多目标优化
人工神经网络
非支配排序遗传算法#小样本数据#刀始种群
Keywords
multi-objective optimization
artificial neural network
non-dominated sorting genetic algorithmⅡ
small sample data
initial population
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
样本视角下面向复杂产品多目标优化设计的混合人工神经网络—遗传算法技术
冯国奇
崔东亮
张亚军
周平
《计算机集成制造系统》
EI
CSCD
北大核心
2016
12
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