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自适应遗传算法优化模糊小脑模型
被引量：
8
1
作者
周旭东
王国栋
夏吾勇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第6期617-620,共4页
首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ...
首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．
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关键词
模糊小脑模型
自适应遗传算法
隶属函数
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职称材料
基于模糊数学和改进遗传算法的滨海地层盾构选型研究
被引量：
12
2
作者
詹金武
黄明
+2 位作者
孙春明
王佳程
王更峰
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期480-490,共11页
由于地质环境的复杂性和对盾构法隧道适应性研究的缺乏,在复杂地层的沿海地区修建隧道比较困难,因盾构选型不当导致盾构掘进过程中停机、掘进困难等不适应现象时有发生。复杂地质条件下盾构在施工时往往面临着众多不确定因素的影响,难...
由于地质环境的复杂性和对盾构法隧道适应性研究的缺乏,在复杂地层的沿海地区修建隧道比较困难,因盾构选型不当导致盾构掘进过程中停机、掘进困难等不适应现象时有发生。复杂地质条件下盾构在施工时往往面临着众多不确定因素的影响,难以进行有效和定量的评价。基于此,提出一种基于模糊综合评价模型和层次分析法(AHP)的盾构隧道适应性评价方法。在综合分析滨海复杂地层条件下盾构选型适应性影响因素的基础上,选取能够充分反映地质适应性差异、具有代表性和区分度高的5个评价指标,构建盾构选型适应性评价指标体系。并引入改进遗传算法(IGA)及AHP(IGA-AHP)确定评价指标的层次单排序权重和层次总排序权重,克服了AHP在一致性检验方面的缺陷。采用模糊数学构建各个评价指标的隶属函数,得到盾构选型的隶属度矩阵,并最终确定滨海复杂地层条件下盾构选型适应性模糊综合评价模型。以厦门市轨道交通4号线彭厝北站~蔡厝站区间为例,对所构建的盾构选型适应性模糊综合评价模型的合理性与准确性进行验证。评价结果符合实际情况,能为今后类似地层的盾构选型提供一定的借鉴和参考。
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关键词
滨海地层
盾构选型
模糊层次分析法
改进遗传算法
隶属函数
适应性
评价模型
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职称材料
题名
自适应遗传算法优化模糊小脑模型
被引量：
8
1
作者
周旭东
王国栋
夏吾勇
机构
东北大学轧制技术及连轧自动化国家重点实验室
沈阳工业学院
出处
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997年第6期617-620,共4页
基金
中国博士后科学基金
文摘
首次采用遗传算法（ＧＡ）设计模糊小脑模型神经网络（ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ）的隶属函数．提出一个自适应ＧＡ优化算法，并且以优化模糊小脑模型ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习正弦曲线．仿真实例表明，采用自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习精度比标准小脑模型ＣＭＡＣ提高大约三个数量级、比标准ＦｕｚｚｙＣＭＡＣ（三角形隶属函数）提高一个数量级．自适应ＧＡ方法优化的ＦｕｚｙＣＭＡＣ学习速度比普通ＧＡ优化的速度快且进化过程的振荡明显减小，仿真证明该方法比普通ＧＡ优化方法稳定，收敛效果好．
关键词
模糊小脑模型
自适应遗传算法
隶属函数
Keywords
fuzzy cmac
,
adaptive genetic algorithm
,
genetic
algorithm
(
ga
),
membership function.
分类号
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP202.7 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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职称材料
题名
基于模糊数学和改进遗传算法的滨海地层盾构选型研究
被引量：
12
2
作者
詹金武
黄明
孙春明
王佳程
王更峰
机构
福建工程学院土木工程学院
福州大学土木工程学院
中铁十一局集团有限公司
出处
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022年第2期480-490,共11页
基金
国家自然科学基金资助项目(52008111)
福建工程学院科研启动基金资助项目(GY-Z19096)。
文摘
由于地质环境的复杂性和对盾构法隧道适应性研究的缺乏,在复杂地层的沿海地区修建隧道比较困难,因盾构选型不当导致盾构掘进过程中停机、掘进困难等不适应现象时有发生。复杂地质条件下盾构在施工时往往面临着众多不确定因素的影响,难以进行有效和定量的评价。基于此,提出一种基于模糊综合评价模型和层次分析法(AHP)的盾构隧道适应性评价方法。在综合分析滨海复杂地层条件下盾构选型适应性影响因素的基础上,选取能够充分反映地质适应性差异、具有代表性和区分度高的5个评价指标,构建盾构选型适应性评价指标体系。并引入改进遗传算法(IGA)及AHP(IGA-AHP)确定评价指标的层次单排序权重和层次总排序权重,克服了AHP在一致性检验方面的缺陷。采用模糊数学构建各个评价指标的隶属函数,得到盾构选型的隶属度矩阵,并最终确定滨海复杂地层条件下盾构选型适应性模糊综合评价模型。以厦门市轨道交通4号线彭厝北站~蔡厝站区间为例,对所构建的盾构选型适应性模糊综合评价模型的合理性与准确性进行验证。评价结果符合实际情况,能为今后类似地层的盾构选型提供一定的借鉴和参考。
关键词
滨海地层
盾构选型
模糊层次分析法
改进遗传算法
隶属函数
适应性
评价模型
Keywords
coastal strata
shield type selection
fuzzy
analytic hierarchy process
improved
genetic
algorithm
membership
function
adaptability
evaluation model
分类号
U455.43 [建筑科学—桥梁与隧道工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
自适应遗传算法优化模糊小脑模型
周旭东
王国栋
夏吾勇
《东北大学学报（自然科学版）》
EI
CAS
CSCD
北大核心
1997
8
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职称材料
2
基于模糊数学和改进遗传算法的滨海地层盾构选型研究
詹金武
黄明
孙春明
王佳程
王更峰
《铁道科学与工程学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2022
12
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职称材料
已选择
0
条
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引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
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