文章-世纪中文出版社

耿艳香1,2 王光艳2 张立毅1,2 《软件工程研究》 2019年9期

摘要:

针对影响通信质量的码间干扰问题,提出利用杂草算法的随机性、鲁棒性、自适应性优化神经网络,为神经网络提供较好的初始权值,再与BP算法的指导性搜索思想结合起来,既能克服寻优中的盲目性进而避免局部收敛情况的发生,有效地加快收敛速度,减小剩余稳态误差,降低误码率,从而提高信道的盲均衡性能。通过计算机仿真,证明该算法具有较好的收敛性能。

基于模拟退火算法优化的BP神经网络预测模型下载：79 浏览：480

蒋美云《软件工程研究》 2018年11期

摘要:

神经网络算法是深度学习研究的重点,遗传算法是一种自适应优化搜索算法,模拟退火算法是寻找最优解的算法,本文主要分析了神经网络,遗传算法和模拟退火算法的特点和缺陷,研究BP神经网络和遗传模拟退火算法相结合的技术,从发挥算法的优点基础上,提出了一个基于模拟退火遗传算法的BP神经网络模型,并应用于某观影俱乐部,作为新电影上映预测和用户推荐,实验结果表明:该算法在收敛性和准确率上都有较好的效果。

基于遗传算法优化BP神经网络的SCR脱硝系统催化剂体积设计下载：12 浏览：149

唐诗洁1 陆强1 曲艳超2 任翠涛2 杨勇平1 《发电技术与研究》 2019年9期

摘要:

火电厂SCR脱硝系统的设计需要在满足脱硝效率的同时,尽可能节约成本,因此需要准确预测SCR脱硝所需的催化剂体积。火电厂的烟气条件复杂多变,烟气温度、烟气流量、出入口NOx浓度等参数都会影响SCR催化剂的体积设计,因此催化剂体积预测是一个多因素耦合的问题。针对这一特点,使用BP神经网络对催化剂体积设计进行了预测,并针对该模型结构上的缺陷,进行基于遗传算法优化的神经网络建模研究。结果表明,遗传算法优化后的BP神经网络模型预测精度和数据拟合能力均有提高,为脱硝系统的催化剂体积设计提供了新思路。

新能源功率预测算法优化研究下载：21 浏览：225

史洁1 刘晓飞2 《发电技术与研究》 2019年1期

摘要:

以风能和太阳能为代表的新能源具有随机性、间歇性和波动性,对新能源发电功率进行预测是有效解决以上问题的途径。在确定性预测中充分考虑风电出力和预测模型特性,提出分段支持向量机(piecewisesupport vector machine,PSVM)和神经网络(neural network,NN)预测算法;充分考虑天气特征对光伏出力的影响,提出基于气象特性分析的光伏出力预测算法。通过若干风电场的算例分析,证明了上述几种预测模型的实用性,为功率预测的可靠性分析提供支持。

基于Android的可见光定位技术研究下载：66 浏览：416

卢愿郑紫微贺超宇《数据与科学》 2019年2期

摘要:

为了能在室内环境中使用智能手机实现实时定位,设计一种基于Android平台的可见光室内定位系统。该系统由光源信号发送端、智能移动终端及Web服务器端三部分构成,智能移动终端通过接收从光信道中获取的光源ID和光照强度等信息,利用手机自有陀螺仪等传感器,实现室内定位。该系统使用便捷,定位精度实测在35～45cm内,能够较好地满足室内定位需求,在大型商场、图书馆、博物馆等室内场景下有较高实用性。

遗传算法优化的BP神经网络在居民负荷分类中的应用下载：68 浏览：393

王慧娟黄万方蒲刚强魏国晟梁成林《航空航天学报》 2020年9期

摘要:

非侵入式负荷监测的性能取决于所选电器特征的唯一性,特征选择是非侵入式负荷监技术的重要步骤。本文提出一种基于遗传算法优化的BP神经网络的居民负荷分类方法,采用遗传算法对BP神经网络的初始连接权值和阈值进行优化,利用电器消耗类型特征实现负荷分类。算例分析结果表明,本文的负荷分类方法对常用电器识别分类准确性高,具有负荷特征提取简单的优点,对非侵入式负荷监测技术的低频特征负荷分解研究具有有效的指导和参考作用,提出优化的BP神经网络算法较原始算法表现出更优的分类性能。

基于PCA和GA算法优化最小二乘支持向量机的开关柜温度预测下载：32 浏览：227

张好勇张东亮赵雨刘景宇王正《电气学报》 2020年4期

摘要:

高压开关柜在变、配电系统中承担着保护、控制和分配电能的作用,其运行稳定性对电网安全稳定运行至关重要。针对影响开关柜温度因素众多以及最小二乘支持向量机(LS-SVM)回归预测时最优参数的选择问题,提出基于主成分分析(PCA)和遗传算法(GA)优化的最小二乘支持向量机开关柜温度预测模型。主成分分析通过变量间相关性降低影响开关柜温度因素变量维数,加快模型训练速度;同时,利用遗传算法进行LS-SVM模型参数优化,提高开关柜温度预测准确度,并通过实例分析进行验证。

基于计算机算法优化的雷达信号处理性能研究下载：38 浏览：450

李永超《信号处理与图像分析》 2025年3期

摘要:

随着雷达技术的不断发展，雷达信号处理面临着更高的数据处理量和更复杂的环境干扰，对于处理性能的优化提出了严峻挑战。计算机算法的优化在雷达信号处理中具有极大的应用潜力，成为了提升处理性能的关键研究方向。本文详细阐述了计算机算法优化在雷达信号处理中的理论基础，并基于此构建了一套用于优化雷达信号处理性能的算法方案。该方案在提升雷达信号处理性能方面展现出良好的效果，具备较强的适应性和推广价值。

基于深度学习的图像识别算法优化与应用研究下载：56 浏览：873

费旭然《信号处理与图像分析》 2024年8期

摘要:

本文深入研究了如何提升图像识别的准确性和效率,探讨了深度学习在自动驾驶、人脸识别、医学图像识别等多个领域的应用，展示了其广泛的应用前景。

基于大数据的人工智能算法优化研究下载：82 浏览：693

胡燕《人工智能研究》 2024年5期

摘要:

随着大数据与人工智能的深度融合，以大数据为研究对象的人工智能算法优化研究日益重要。为了响应这一需求，本论文旨在通过研究大数据环境下的人工智能算法优化，以提高算法的计算效率与精度。采用相关优化技术并结合大数据处理框架，构建并改进了一种人工智能算法。该算法发挥了大数据的规模效应和丰富性的优势，降低了算法的时间复杂度，并提高了计算的精度。实验结果表明，相较于传统算法，该优化算法在大数据环境下的处理速度更快，预测精度更高。此研究成果对于大数据层面的人工智能算法优化具有重要的实践价值和理论意义。

大数据技术在人工智能领域的深度学习应用研究下载：79 浏览：1696

路阳《人工智能研究》 2024年5期

摘要:

随着大数据技术的不断发展，其在人工智能领域尤其是深度学习中的应用也愈加广泛。本文以深度学习为研究方向，首先介绍了大数据技术的基本概念和特点，再通过分析大数据在深度学习中的应用情况及其价值，揭示大数据技术推动深度学习发展的重要性。采用大数据技术，我们可以处理海量的数据，并对其进行挖掘和分析，从而为深度学习模型的训练提供丰富的数据资源，增强模型的学习能力和预测准确度。此外，介绍了大数据技术在优化深度学习算法、提高计算效率等方面的应用，并阐述了大数据技术在AI领域实际应用中所遇到的挑战与对策。通过对大数据技术的研究和应用，可以进一步推动人工智能领域的发展，为各种智能化应用提供强大的技术支持。

基于矿井移动机器人路径规划的算法优化研究下载：215 浏览：1882

秦永杰刘强《矿山工程与技术》 2023年1期

摘要:

煤矿井下环境探测机器人的任务是代替工人进入潜在危险区域采集和传输井下环境信息,为矿山煤炭安全生产及救援部门提供决策依据。移动机器人要在结构复杂的矿井环境中完成探测任务首先必须具有良好的避障能力,因此研究煤矿井下环境探测机器人路径规划十分重要。本文首先对Q-learning算法进行了简单的介绍，之后阐述了依托于Q-learning算法的路径规划，并进行了仿真分析。

基于遗传算法优化BP神经网络对齿轮故障诊断方法下载：143 浏览：2098

李万敏黄春辉《装备技术研究》 2022年12期

摘要:

随着社会的不断进步和经济的快速发展，作为现代化工业基础的旋转机械设备被广泛的应用于各行各业。滚动轴承作为旋转机械的关键部件，对其运转状况进行长期的状态监测，能够及时且准确地进行故障诊断是十分有必要且有意义的事情。在早期滚动柱式轴承设备故障类型诊断中,信息的分析采集对早期机械设备运行的故障状态类型变化判断起着重要的技术桥梁支撑作用,获取准确的早期故障类型特征消号信息,是早期故障设备类型特征识别、故障类型分类以及设备寿命风险预测不可或缺的一个前期工作。所以,合理的提供故障信息是减少恶性事件发生率和提升企业制造效率的最有效手段。

计算机编程中的数学算法优化策略分析下载：353 浏览：2318

阮家军《计算数学学报》 2023年2期

摘要:

算法在计算机编程中非常重要，不仅能够保证计算机编程的呈现效果，还能更好保证编程工作顺利进行。本文首先对计算机编程以及数学算法的概念进行了描述，然后分析了数学算法在计算机编程中的应用意义，然后从C语言运用、数据结构设计、对象语言以及编程结构等方面论述了数学算法在计算机编程中的实际运用及价值，旨在充分发挥数学算法在计算机编程中的价值，促进我国计算机编程的快速发展。

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