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在现有文献研究的基础上,对传统实数遗传算法的进化策略又作了进一步研究,提出了一种改进的进化策略.进化策略克服了传统实数遗传算法中交叉得到的优秀个体有可能在变异过程中遭到破坏而不能生存的不足,并取消了交叉概率,使交叉产生的个体数增多,这样可增大产生更优秀个体的可能性,因而可使实数遗传算法的性能得到更好的改善.另外,给出了一种计算种群中个体适应度的计算公式和计算方法.该方法不但使得遗传算法具有较强的局部搜索能力,而且具有较强的广域搜索能力和较好的种群多样性,不易陷入局部最优解,从而可快速收敛到全局最优解.5个测试函数的计算结果表明,给出的实数遗传算法的改进进化策略比传统实数遗传算法进化策略的运算速度明显提高,迭代次数明显减少,从而验证了提出的实数遗传算法改进进化策略的有效性. 相似文献
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在现有文献研究的基础上,对BP神经网络进行了深入研究,提出了一种新的LAFBP模型,给出了模型的标准BP算法、改进BP算法、权值和阈值的初始化方法.在此基础上,用新的LAFBP模型与传统的标准BP模型对黑龙江省巴彦县的电力负荷进行了预测.预测结果表明,新的LAFBP模型不仅克服了传统的BP模型外推效果不好的缺点,而且在模型的拟合精度、学习时间和学习次数方面明显优于传统的BP模型. 相似文献
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采用共沉淀法制备系列钙钛矿型催化剂LaFexCu(1-x)O3(x=0.2,0.4,0.6,0.8),通过XRD、FT-IR、SEM、BET和XPS进行表征。以亚甲基蓝(Methylene Blue, MB)为模型污染物,将LaFexCu(1-x)O3的催化性能与LaFeO3和LaCuO3进行比较,确定最佳掺杂比例。考察不同因素对催化反应的影响,确定最佳反应条件,并研究催化反应机理和催化剂的稳定性。结果表明:LaFexCu(1-x)O3呈钙钛矿晶型结构,颗粒空间分布松散,孔道丰富,比表面积和平均孔径较大,从而有利于亚甲基蓝的吸附降解。当x=0.6时,LaFe0.6Cu0.4O3具有最高的比表面积,同时催化活性最高。最佳条件:亚甲基蓝初始浓度为1000 mg·L-1,温度55 ℃、初始pH为4、双氧水投加量2.5 mL·L-1、LaFe0.6Cu0.4O3投加量60 mg·L-1。在最佳条件下,亚甲基蓝在20分钟内催化降解完全脱色,50分钟内COD去除率和TOC去除率分别达到94.2%和84.3%。ESR测试表明亚甲基蓝降解是在羟基自由基(·OH)和超氧自由基(·HO2)共同作用下完成的。10次循环后脱色率、COD去除率和TOC去除率仍能分别达到90.2%、84.2%和80.2%,证实LaFe0.6Cu0.4O3是一种高效稳定的非均相催化剂。 相似文献
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