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101.
提出了以最小误差平方和作为样本相似度,结合制约条件经验公式的多目标遗传算法进行样本繁衍的策略,并探讨了使用多目标遗传算法对样本进行重复繁衍,从而得到符合真实条件并与原始样本非常接近的仿真样本,以便与原始样本一起进行训练得到可用神经网络的方法。作为对该方法的验证,笔者使用这种方法在仅能获得43个样本的基础上,建立了一个用于预测爆炸密实法地表沉降量的神经网络模型,获得了良好的效果。 相似文献
102.
提出了一种自动修正翅片管换热器仿真精度的方法.根据用户所能提供实验数据的数量,采用不同的策略,实验数据较少时采用简单的多项式回归的形式来建立管外空气侧换热系数修正因子的修正多项式;实验数据较多时采用人工神经网络的方式来得到管外空气侧换热系数修正因子的神经网络关联模型.用于实际的仿真计算时,修正前的换热量误差最大28.96%,平均为11.12%;采用多项式修正后误差最大15.33%,平均5.38%;采用神经网络修正后误差最大4.9%,平均1.0%. 相似文献
103.
对抗环境下足球机器人路径规划 总被引:1,自引:0,他引:1
在RoboCup中型组足球机器人比赛环境下,实现机器人实时、有效的路径规划是赢得比赛的重要前提.充分考虑到足球机器人比赛中实时性和对抗性的特点,采用具有实时性优势的人工势场法,并综合考虑障碍物、目标点以及机器人之间相对位置和相对速度的关系,提出一种相对威胁系数的概念.该系数能够反映比赛中双方机器人实际对抗的强弱程度.将相对威胁系数应用到传统的人工势场中,形成一种新的改进型人工势场法,较好地解决了对抗环境下机器人路径规划中一些实时性、有效性的问题.仿真实验验证了所提出算法在足球机器人比赛系统中具有可行性.将该算法应用于交龙足球机器人上,在实际比赛中取得了较好的成绩. 相似文献
104.
绿洲外围地区是绿洲与荒漠相互转化活动程度最剧烈、表现最突出的地区,而植被是生态系统的重要组成部分和景观状况的重要指标。克拉玛依农业开发区外围的荒漠植被正面临着农业开发和石油开采的双重影响,其荒漠植物群落总体结构简单,生态系统的自我调节能力差,对外界扰动的承受力差,属于一种极不稳定的生态系统。经过多次实地调研,在充分了解该区域植被生境现状基础上,重点研究了其恢复对策。 相似文献
105.
徐州市人工侧柏林的群落结构及物种多样性分析 总被引:4,自引:0,他引:4
以徐州周围山地人工侧柏林为研究对象,在全面勘察的基础上,建立了10块具有代表性的调查样地.通过对群落的生境条件、种类组成和结构等的调查,详细分析了徐州市现有侧柏林的群落结构和物种多样性.分析结果显示,徐州周围山地现有人工侧柏林群落结构简单,物种丰富度和多样性较低,生长更新缓慢.建议引种朴树、臭椿、黄连木、三角槭、梧桐、女贞等树种,以改造林相,促进地带性植被的恢复. 相似文献
106.
BP神经网络数值预测方法的研究 总被引:1,自引:0,他引:1
人工神经网络作为一个具有高度非线性映射能力的的计算模型,具有广泛的应用前景.在数值预测方面,它不需要预选确定样本的数学模型,仅通过学习样本数据即可以进行预测.本文在对其进行深入研究的基础上,探讨了利用BP神经网络进行数值预测的方法和应该注意的问题,并给出了一些有益的建议. 相似文献
107.
郑毅 《四川理工学院学报(自然科学版)》2006,19(1):97-100
论述了以攀枝花为典型的干热河谷地区目前的植被退化状况,以及植被恢复的进展与难点,而菌根技术对干热河谷地区植被恢复过程中的难点(气候干旱、土质差)有较强的针对性,具有较好的应用前景。 相似文献
108.
同步电机在线参数辨识的混合算法 总被引:1,自引:0,他引:1
根据输出误差法(OEM)、遗传算法和神经网络的优缺点,提出了一种同步电机参数在线辨识的四步法.由于OEM辨识参数需要较好的初值,文中首先用遗传算法在大范围内进行参数寻优,然后以此值作为OEM的初值进行迭代,再用OEM求得的结果训练人工神经网络,最后通过成功训练的神经网络在线辨识各种运行状态下的电机参数.这样使得传统的OEM参数辨识算法、遗传算法和神经网络在辨识参数方面充分地扬长避短,解决了单一算法的不足.在对一台111kVA、440V同步电机进行的仿真试验中,该方法在保证精度的前提下,辨识时间仅为0 008s. 相似文献
109.
非线性时序的混沌特性分析与预测 总被引:2,自引:1,他引:2
非线性时间序列相空间重构过程中的参数选择问题以及有效的预测方法一直是该领域研究的热点和难点,基于虚假最近邻域概念,同时确定最佳的嵌入维数m与时间延迟τ,对实际非线性时间序列进行相空间重构,求解出时间序列最在Lyapunov指数LE,验证了其中混沌特性,其可预报尺度为[1/LE].并应用基于[1/LE]个输入神经元与Kenya提出的m:2m:m:1这两种人工神经网络结构对非线性时间序列进行训练和预测,预测结果的平均误差分别为4%和2%左右,后一种神经网络结构能提供更好的预测结果。 相似文献
110.
亚热带岩溶山区植被演替和夏季土壤CO2浓度动态关系 总被引:3,自引:0,他引:3
对南川市金佛山西坡相近的环境条件下不同植被类型土壤CO2 浓度及其主要环境因子进行连续观测的基础上 ,采用空间换时间的方法对植被演替对夏季土壤CO2 浓度的动态影响作了详细的研究 ,认为 :土壤CO2 随气温的变化有明显的日变化 ,降水对其浓度也有较大的影响 ,其变化过程及CO2 浓度剖面动态与植被类型有关 ;不同植被条件下土壤CO2 浓度月动态受环境因素影响显示出的差异不大 ,但浓度值水平有很大差别 ;植被演替是岩溶和土壤吸收CO2 作用的重要促进因素 . 相似文献