您的位置： 专家智库 > >

国家高技术研究发展计划(2007AA04Z171)

作品数：6 被引量：17H指数：2
相关作者：李绍军张小广刘漫丹朱龙俊顾幸生更多>>
相关机构：华东理工大学更多>>
发文基金：国家高技术研究发展计划上海市教育委员会重点学科基金上海市自然科学基金更多>>
相关领域：自动化与计算机技术理学化学工程更多>>

文献类型

  • 6篇期刊文章
  • 1篇会议论文

领域

  • 6篇自动化与计算...
  • 1篇化学工程
  • 1篇理学

主题

  • 4篇神经网
  • 4篇神经网络
  • 3篇进化算法
  • 3篇ALOPEX
  • 2篇蚁群
  • 2篇蚁群算法
  • 2篇群算法
  • 2篇模拟退火
  • 2篇混合蚁群算法
  • 2篇函数优化
  • 2篇PBIL
  • 1篇单纯形
  • 1篇毒性
  • 1篇遗传算法
  • 1篇软测量
  • 1篇软测量建模
  • 1篇文化算法
  • 1篇裂解
  • 1篇裂解深度
  • 1篇模糊神经

机构

  • 7篇华东理工大学

作者

  • 6篇李绍军
  • 3篇张小广
  • 3篇刘漫丹
  • 1篇黄海燕
  • 1篇顾幸生
  • 1篇朱龙俊

传媒

  • 2篇化工自动化及...
  • 2篇华东理工大学...
  • 1篇模式识别与人...
  • 1篇计算机与应用...

年份

  • 5篇2009
  • 2篇2008
共 6 条 记 录，以下是 1-7
全选 清除 导出
排序方式：
改进的Alopex算法及其在过程建模中的应用
本文提出了一种改进的Alopex算法,该算法在迭代过程中从种群中随机选择两个个体,通过计算两个个体自变量和目标函数值的变化情况确定算法进一步搜索的方向,逐步迭代最终收敛到全局最优。通过基准函数的测试表明:改进的Alope...
阳治维李绍军
关键词：ALOPEX神经网络
文献传递
混合蚁群算法及其用于有机物毒性的QSAR研究被引量：2
2009年
设计一种新的混合蚁群算法。该算法以一种新的二进制蚁群算法为基础,混合PBIL(population based incremental learning)算法及遗传算法的交叉操作和变异操作,从而大大提高了种群的多样性及收敛速度,改善全局最优解的搜索能力。通过函数优化测试,表明该算法具有良好的收敛速度和稳定性,最后用于有机物毒性的QSAR研究中,取得较好效果。
张小广李绍军刘漫丹
关键词：蚁群算法PBILQSAR
单纯形-差分进化算法及其在软测量建模上的应用
2008年
针对差分进化算法(Differential Evolution Algorithm,DEA)容易陷入局部最优值且搜索效率不高的缺点,提出一种单纯形-差分进化算法(SM-DEA)。该算法在DEA中引入计算量小、搜索速度快且局部搜索能力很强的单纯形方法(Simplex Method,SM),在迭代过程中交叉使用DEA和SM。对标准函数的测试表明,该算法具有很强的全局搜索能力和很高的搜索效率。将算法应用于乙炔加氢反应器出口乙炔浓度的软测量建模,结果表明该算法能提高模型的精确度,降低预测误差,具有较高的实用价值。
朱龙俊李绍军
关键词：差分进化算法单纯形软测量神经网络
混合蚁群算法及其在裂解深度建模中的应用被引量：1
2008年
设计了一种新的混合蚁群算法,该算法以一种新的二进制蚁群算法为基础,混合PBIL算法及遗传算法的交叉操作和变异操作,从而大大提高了种群的多样性及算法的收敛速度,改善了全局最优解的搜索能力。通过函数优化测试表明该算法具有良好的收敛速度和稳定性,同时将该算法应用到裂解炉裂解深度的神经网络软测量建模中,取得了很好的应用效果。
张小广李绍军刘漫丹
关键词：蚁群算法PBIL神经网络遗传算法
基于Alopex的进化优化算法被引量：4
2009年
提出了一种基于Alopex的进化优化算法。该算法在进化过程中从种群中随机选择2个个体,通过计算2个个体和目标函数值的变化情况,确定算法进一步搜索方向的概率,逐步迭代最终收敛到全局最优。该算法具备基本进化算法的特点,同时具备Alopex算法的优点,即在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点。对典型函数的测试表明:新算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效地避免早熟收敛问题。
李绍军张小广
关键词：进化算法ALOPEX模拟退火函数优化
一种基于Alopex的进化优化算法被引量：12
2009年
提出一种基于Alopex的进化算法.该算法在迭代过程中从种群中随机选择两个个体,通过计算两个个体自变量和目标函数值的变化情况确定算法进一步搜索方向的概率,逐步迭代最终收敛到全局最优.该算法具备基本进化算法和Alopex算法的优点,在一定程度上具有梯度下降法和模拟退火算法的优点.通过基准函数的测试和反应动力学参数估计的应用表明,该算法的全局搜索能力有了显著提高,特别是对多峰函数能够有效避免早熟收敛问题.
李绍军
关键词：进化算法模拟退火函数优化
基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法
2009年
根据补偿模糊神经网络的建模特点,提出了基于聚类和文化算法的补偿模糊神经网络建模方法。该网络的学习分为两步:结构辨识和参数辨识。在结构辨识中,采用改进的聚类算法确定模糊规则数及初始参数,构造一个初始模糊模型;在参数辨识中,采用基于多层信念空间的文化算法对具有5层结构的补偿模糊神经网络参数进一步优化,使其具有更高的精度。通过对TE过程的故障诊断建模,结果表明该网络在建模精度和收敛速度上均优于常规补偿模糊神经网络和常规模糊神经网络。
黄海燕刘漫丹顾幸生
关键词：聚类方法文化算法
全选 清除 导出
共1页<1>
聚类工具0