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DNA免疫遗传算法及其应用
1
作者
文欣秀
许光泞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第26期55-57,78,共4页
在研究T-S模糊RBF神经网络的基础上,提出了一种基于DNA生物机理和结构的免疫遗传算法,用于优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数。该方法采用基于抗体浓度的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。应用于延迟...
在研究T-S模糊RBF神经网络的基础上,提出了一种基于DNA生物机理和结构的免疫遗传算法,用于优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数。该方法采用基于抗体浓度的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,实例仿真结果表明DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统的优化设计中是有效的,可获得较高精度的模型。
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关键词
径向基函数(RBF)神经网络
dna
编码
dna免疫遗传算法
T-S模糊模型
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职称材料
题名
DNA免疫遗传算法及其应用
1
作者
文欣秀
许光泞
机构
华东理工大学信息科学与工程学院
上海新华控制技术(集团)有限公司
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011年第26期55-57,78,共4页
文摘
在研究T-S模糊RBF神经网络的基础上,提出了一种基于DNA生物机理和结构的免疫遗传算法,用于优化设计T-S模糊RBF神经网络的规则后件参数。该方法采用基于抗体浓度的更新策略调节机制,能有效地保持抗体的多样性,避免早熟收敛。应用于延迟焦化汽油干点的软测量建模,实例仿真结果表明DNA免疫遗传算法在T-S模糊神经网络系统的优化设计中是有效的,可获得较高精度的模型。
关键词
径向基函数(RBF)神经网络
dna
编码
dna免疫遗传算法
T-S模糊模型
Keywords
Radial Basis Function（RBF）neural network
dna
coding
dna
immune genetic algorithm
T-S fuzzy model
分类号
TP301 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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作者
出处
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1
DNA免疫遗传算法及其应用
文欣秀
许光泞
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2011
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