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EEPW首頁(yè) >> 主題列表 >> 遺傳

改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇解決方案介紹

  • 支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過(guò)學(xué)習(xí)類(lèi)別之間分界面附近的精確信息,可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類(lèi)有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構(gòu)造出的分類(lèi)器可以使類(lèi)與類(lèi)之間的間隔最大化,因而
  • 關(guān)鍵字： 選擇  解決方案  介紹  特征  向量  遺傳  算法  支持  改進(jìn)  

遺傳算法的發(fā)展

  • 遺傳算法的發(fā)展,進(jìn)化算法與其他科學(xué)技術(shù)一樣，都經(jīng)歷一段成長(zhǎng)過(guò)程，逐漸發(fā)展壯大。此過(guò)程可
    大致分為三個(gè)時(shí)期：萌芽期、成長(zhǎng)期和發(fā)展期。
    (1) 萌芽期 (50年代后期至70年代初期)
    bull; 50年代后期，一些生物學(xué)家著手采
  • 關(guān)鍵字： 發(fā)展  算法  遺傳  

遺傳算法的手工模擬計(jì)算示例

  • 遺傳算法的手工模擬計(jì)算示例,為更好地理解遺傳算法的運(yùn)算過(guò)程，下面用手工計(jì)算來(lái)簡(jiǎn)單地模擬遺傳算法的各
    個(gè)主要執(zhí)行步驟。

    例：求下述二元函數(shù)的最大值： (1) 個(gè)體編碼
    遺傳算法的運(yùn)算對(duì)象是表示個(gè)體的符號(hào)串，所
  • 關(guān)鍵字： 計(jì)算  示例  模擬  手工  算法  遺傳  

遺傳算法的運(yùn)算過(guò)程

  • 選擇(復(fù)制)：
    根據(jù)各個(gè)個(gè)體的適應(yīng)度，按照一定的規(guī)則或方法，從第t代群體P(t)中選擇出一些優(yōu)良的個(gè)體遺傳到下 一代群體P(t+1)中；交叉：
    將群體P(t)內(nèi)的各個(gè)個(gè)體隨機(jī)搭配成對(duì)，對(duì)每一對(duì)個(gè)體，以某個(gè)概率
  • 關(guān)鍵字： 過(guò)程  運(yùn)算  算法  遺傳  

遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在小電流接地系統(tǒng)故障選線(xiàn)中的應(yīng)用

  • 如何準(zhǔn)確地檢測(cè)出故障線(xiàn)路一直是電力系統(tǒng)繼電保護(hù)的重要研究課題。本文將遺傳優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用到故障選線(xiàn)中，并將多種電氣量綜合，進(jìn)行故障選線(xiàn)。相比于以往的判別方法，此法大大提高了故障選線(xiàn)的準(zhǔn)確性。
    　　關(guān)鍵
  • 關(guān)鍵字： 系統(tǒng)  故障  應(yīng)用  接地  電流  優(yōu)化  神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)  遺傳  

配電網(wǎng)絡(luò)重構(gòu)的改進(jìn)混合遺傳算法

  • 本文提出一種基于改進(jìn)的混合遺傳算法的配電網(wǎng)重構(gòu)算法，在算法中使用可操作開(kāi)關(guān)支路的整數(shù)編號(hào)的排列順序來(lái)表示染色體，并通過(guò)譯碼器的設(shè)計(jì)來(lái)映射染色體所對(duì)應(yīng)的輻射狀網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，避免了產(chǎn)生不可行解的情況，大大提高
  • 關(guān)鍵字： 遺傳  算法  混合  改進(jìn)  網(wǎng)絡(luò)  重構(gòu)  配電  

矩形平面陣列天線(xiàn)旁瓣電平優(yōu)化的遺傳算法

  • 本文運(yùn)用遺傳算法對(duì)不等幅不等距矩型平面陣列的最大相對(duì)旁瓣電平進(jìn)行了優(yōu)化，通過(guò)提出新的自適應(yīng)變異算子改進(jìn)了算法的收斂性能，良好的計(jì)算結(jié)果表明遺傳算法是目前求解此類(lèi)問(wèn)題的有效方法.
    　　關(guān)鍵詞:陣列天線(xiàn)；旁
  • 關(guān)鍵字： 優(yōu)化  遺傳  算法  電平  天線(xiàn)  平面  陣列  矩形  

基于遺傳算法的復(fù)雜無(wú)源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)

  • 基于遺傳算法的復(fù)雜無(wú)源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì),提出了一種基于計(jì)算機(jī)數(shù)值計(jì)算的復(fù)雜無(wú)源濾波器參數(shù)設(shè)計(jì)的新方法,首先把求解電路參數(shù)的問(wèn)題數(shù)學(xué)化為性能指標(biāo)優(yōu)化模型,然后采用遺傳算法求得特性符合要求的電路參數(shù)值,數(shù)值實(shí)驗(yàn)表明了此方法的有效性。 關(guān)鍵詞：無(wú)源
  • 關(guān)鍵字： 參數(shù)  設(shè)計(jì)  濾波器  復(fù)雜  遺傳  算法  基于  

改進(jìn)遺傳算法的支持向量機(jī)特征選擇解決方案

  • 　　支持向量機(jī)是一種在統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論的基礎(chǔ)上發(fā)展而來(lái)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法[1]，通過(guò)學(xué)習(xí)類(lèi)別之間分界面附近的精確信息,可以自動(dòng)尋找那些對(duì)分類(lèi)有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構(gòu)造出的分類(lèi)器可以使類(lèi)與類(lèi)之間的間隔最大化,
  • 關(guān)鍵字： 特征  選擇  解決方案  向量  支持  遺傳  算法  改進(jìn)  

遺傳算法在PFC控制電路優(yōu)化設(shè)計(jì)中的應(yīng)用研究

  • 0 引言
    遺傳算法，主要靠種群基因型的多樣性提供進(jìn)化機(jī)會(huì)，產(chǎn)生不斷進(jìn)化的效果。依據(jù)模式理論，遺傳算法的搜索，是對(duì)隱含在編碼串內(nèi)的模式抽樣和編碼串間的模式重構(gòu)的過(guò)程，存在隱含的并行性。本文對(duì)遺傳算法操
  • 關(guān)鍵字： 設(shè)計(jì)  應(yīng)用  研究  優(yōu)化  電路  算法  PFC  控制  遺傳  
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遺傳介紹

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