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基于GA-PSO 混合优化的BPNN 车速预测方法
BP神经网络 遗传算法 粒子群算法
2018/2/5
BP神经网络(BPNN)已经用于车速预测方面的研究.针对BPNN不同的初始权值和阈值会影响车速预测精度的问题，提出一种基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测方法.以北工大西门到百葛桥为研究路径，构建基于BPNN的车速预测模型；将遗传算法(GA)和粒子群算法(PSO)的寻优过程进行融合，通过逐次迭代取最优的方式确定 BPNN的最优初始权值和阈值，以此设计基于GA-PSO混合优化的BPNN车速预测...
作战任务和平台资源的合理匹配是战役作战准备阶段的主要内容。考虑平台资源能力在作战过程中的损耗，在问题建模的过程中引入了资源能力的损耗系数，使得所建模型更加符合实际作战。提出了基于动态列表调度(dynamic list scheduling, DLS)和遗传算法（genetic algorithm, GA)的模型求解方法，使用DLS选择处理的任务，使用GA为选定任务分配平台资源，给出了该方法具体的...
基于GA和MP的信号稀疏分解算法的改进
匹配跟踪（MP） 遗传算法（GA） 改进算法
2009/7/21
信号的稀疏表示在信号处理的许多方面有着重要的应用，基于MP的稀疏分解是目前信号稀疏分解的最常用方法，也是几乎所有稀疏分解算法中速度最快的，但其存在的关键问题仍然是计算量十分巨大。基于利用MP（Matching Pursuit）方法实现的信号稀疏分解算法，采用遗传算法（GA）快速寻找MP 过程中每一步分解的最佳原子。并针对基本遗传算法存在的未成熟收敛和易陷入局部最优解的问题，提出了对基于GA和MP的...
利用GA实现非对称稀疏线阵旁瓣电平的优化
稀疏阵列 遗传算法(GA) 旁瓣电平 优化布阵
2008/6/3
该文讨论运用遗传算法综合非对称的稀疏直线阵列(阵元从规则栅格中稀疏)。阵元在中心两侧非对称分布的布阵方式提供了可利用的优化自由度，将更有利于提高稀疏阵列的性能。构造了阵元关于阵中心非对称时优化旁瓣电平的适应度函数，仿真结果表明，无对称约束的阵元排列，不仅可以进一步抑制稀疏线阵的相对旁瓣电平(RSLL)，而且当阵列由有向阵元组成时，有益于改善阵列波束扫描过程中RSLL的恶化。
该文建立了反向传播人工神经网络 (Back Propagation Artificial Neural Network, BP-ANN)和遗传算法 (Genetic Algorithm, GA)的BP-ANN/GA混合算法。利用GA算法的全局优化能力优化BP-ANN的初始权值，克服了传统BP-ANN收敛速度慢，容易陷入局部最小的缺点。BP-ANN/GA混合算法对Landsat ETM+4, 5, ...
Expand Training Set for Face Detection by GA Re-sampling
Expand Training Set Face Detection GA Re-sampling
2010/12/15
Data collection for both training and testing a classifier is a tedious but essential step towards face detection and recognition. All of the statistical methods suffer from this problem. This paper p...