室内热环境对人体热舒适的影响

从生理心理学角度分析室内热环境参数;再从热平衡的角度引入人体热舒适的概念,并提出改善室内热环境、提高人体热舒适的措施.通过分析室内热环境对人体热舒适的影响和理论研究中存在的问题和不足,指出一些建议.     

基于遗传算法的神经网络优化

神经网络和以遗传算法为代表的进化算法都是仿效生物处理模式来获得智能信息处理功能的理论,其中,神经网络已被广泛应用于智能控制系统优化,信号及信息处理,模式识等领域,而遗传算法则是模拟生物的进化现象（处然淘汰,交叉,变异等）,不表现复杂现象的一种概率搜索方法,以达到快速有效地解决各种困难问题。但神经网络和遗传算法目标相近而方法各异,因此,将这两种方法相互结合,必能达到取长补短的作用,近年来,在这方面已经取得了不少研究成果,形成了以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络（ENN）。本文以综述的形式总结了遗优越传算法在神经网络训练中的应用情况。     

自然条件下合肥地区住宅室内热舒适研究

为研究合肥地区住宅室内热舒适环境,文章通过对该地区住宅在夏季、冬季自然条件下室内热舒适度测量,利用国际热舒适评价指标PMV-PPD及室内热环境评价方法,评价合肥地区住宅自然条件下的室内热环境现状,以分析改善室内热舒适质量。     

基于遗传算法的神经网络结构优化

介绍了遗传算法的基本原理,然后利用遗传算法优化神经网络结构,形成以遗传算法与神经网络相结合的进化神经网络.经验证可知,该算法具有一定的可行性与有效性.     

基于不同功能房间的宁夏乡村民居冬季室内热舒适研究

为提高乡村建筑室内热舒适和降低能源消耗,以我国宁夏中卫乡村民居为例,应用测试和问卷的研究方法,评估了当地民居冬季室内外热环境、室内采暖用能情况,分析了居民对不同功能房间的热舒适需求特性,探究了差异化的冬季室内舒适温度.结果表明,当地乡村民居室内热环境差、采暖能耗高,居民对室内热舒适的满意度低,但该地区具有发展太阳能建筑...     

室内热舒适性的评价方法

室内热舒适性是空调设计成功与否的一项重要指标,针对几种不同的建筑微气候指标组合,讨论了有关人体热感觉的评价方法和可供工程应用的热舒适图。     

基于改进遗传算法的神经网络优化

针对在神经网络应用中,存在结构设计及权值训练算法的不足,提出一种新的基于混合编码方案的遗传算法.在算法中设计了用遗传算法全局优化神经网络拓扑结构和网络权值的新的编码方案,改进了适应度函数的设计和采用自适应的交叉和变异方法.试验结果表明本算法能有效地对神经网络的权值和结构同时优化,提高了训练效率.     

遗传算法优化神经网络拓扑结构和权值

采用改进的串行遗传算法以各种变尺度搜索解空间,可以改变神经元输入和输出的映射关系,进而改变整个网络的性能,在高维解空间中自动寻找合适的解,并且验证了Simplex的有效性.     

遗传算法和神经网络的结构优化策略

提出了基于遗传算法和神经网络的结构优化方法.在该方法中,将个体繁殖和群体进化局限于可行域空间.利用该方法求解了2个结构优化实例.     

基于贝叶斯算法的神经网络优化方法

提出了一种近似建模的前馈网络训练算法一贝叶斯算法,该方法能对模型中的未知量构造其后验分布,提高网络的泛化性能,获取对应于后验分布最大值的权值向量．结果表明,贝叶斯算法所建立的神经网络近似模型具有更高、更稳定的精度．     

基于混合编码的遗传算法在神经网络优化中的应用

提出了一种结合浮点数编码与二进制编码的混合编码遗传算法,该算法在同一条染色体上同时使用浮点数编码与二进制编码,有机结合了两者的优点,并与BP算法结合用于优化神经网络的结构和系数,获得具有更好泛化能力的神经网络.仿真实验结果证实了这种混合编码遗传算法的有效性和优越性能.     

基于神经网络和遗传算法的无功优化设计

无功优化是一个复杂的混合优化问题,传统方法较难获得全局最优解.文中提出了将并行遗传算法和Hopfield网络相结合的算法.该方法利用遗传算法的并行搜索和解空间搜索的优点进行网络参数的选取,并采用Hopfield网络简单、快速、规范的优点来优化样本空间,以取得整体的优化效率.     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于遗传算法神经网络盲均衡算法的研究

将遗传算法引入神经网络盲均衡,利用其全局搜索能力强的特性来消除传统神经网络算法易陷入局部最优解、训练速度慢的缺点。采用两阶段寻优法,首先,通过遗传算法来为神经网络提供一个全局较优的局部搜索空间;其次,利用传统神经网络在这个局部空间进行更精确地搜索,最终实现盲均衡。计算机仿真表明,该算法能达到更好的收敛特性和均衡效果。     

基于神经网络和遗传算法的桥梁参数优化方法与分析

在桥梁施工监控中,实测标高与理论预测标高存在差异的主要原因之一是理论计算参数存在偏差,因此对计算参数进行有效修正成为现代施工控制的一个关键问题。分析和确定了影响标高预测误差的主要参数,利用有限元分析建立了主要参数和标高之间的BP网络模型,该模型在一定参数取值范围内可以取代有限元模型预测标高,从而大大减少计算量。在建立的BP模型基础上,通过浮点编码的遗传算法对目标函数进行优化得到一组最优计算参数。对实际桥梁的计算分析表明,本文确定的分析参数物理意义明确,基于本文方法的修正能有效地提高标高预测精度,对类似桥梁的计算分析具有指导意义。     

基于遗传算法的神经网络分类器优化设计

依据神经网络分类器的设计原理，设计了一种有效的遗传算法，实验结果表明：算法优化后的神经网络分类器不但学习速度快，还能保证分类精度．     

基于分层遗传算法的BP神经网络学习算法

针对BP算法局部搜索能力强,而分层遗传算法全局搜索优势突出的特点,结合二者优势构造了一种分层遗传算法与BP算法相结合的前馈神经网络学习算法．将分层遗传算法引入到前馈神经网络权值和阈值的早期训练中,再用BP算法对前期训练所得性能较优的网络权值、阈值进行二次训练得到最终结果．仿真结果表明,该混合学习算法能够较快地收敛到全局最优解,优于BP算法、分层遗传算法,具有一定的实用价值．