博士科研启动基金(521102302)
- 作品数：3 被引量：10H指数：3
- 相关作者：段勇崔宝侠曲星宇徐冰颜世康更多>>
- 相关机构：沈阳工业大学北方重工集团有限公司更多>>
- 发文基金：博士科研启动基金国家自然科学基金辽宁省教育厅高等学校科学研究项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于改进遗传算法的公交智能调度被引量：3
- 2010年
- 针对公交车辆调度的现状以及所处的运营环境,为了兼顾公交公司与乘客的利益,研究了公交智能调度的优化方法.通过对遗传算法(GA)和禁忌搜索算法(TS)进行分析,提出了一种基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合策略(GA-TS).考虑到遗传算法的早熟收敛和禁忌搜索算法自适应强的问题,将上述两种算法相结合,把禁忌搜索算法独有的记忆思想引入到遗传算法的搜索过程中,构造了新的重组算子,提出了基于遗传算法和禁忌搜索算法的混合优化调度算法.实验结果表明,该方法能够有效地解决组合优化问题.
- 崔宝侠姚艳君段勇
- 关键词：公共交通智能调度遗传算法禁忌搜索算法
- 基于Type-2 FNN数据融合的双进双出磨煤机料位检测被引量：4
- 2011年
- 针对双进双出磨煤机料位准确检测的难题,提出一种基于二型模糊神经网络(Type-2 FNN)数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.首先将多传感器采集的变量参数数据按照二型模糊规则进行模糊化处理;然后构造神经网络进行数据融合,所得融合结果即为检测的料位值.该方法具有较好的自组织、自学习、并行分别处理能力,保证了检测结果具有较高的准确性.仿真实验表明,该方法可有效弥补单一测量方法的不足,实现料位更为准确的测量.
- 曲星宇崔宝侠段勇徐冰
- 关键词：神经网络双进双出磨煤机
- 基于多信息融合的双进双出磨煤机料位检测被引量：3
- 2010年
- 针对双进双出磨煤机料位检测难题,提出了一种基于多信息数据融合的双进双出磨煤机料位检测方法.该方法将粗糙集(RST)和径向基(RBF)神经网络相结合,利用粗糙集数据简约和规则抽取特性,有效地去除大量冗余数据.利用RBF神经网络函数逼近能力更强和收敛速度更快等优点,引入带遗忘因子的梯度下降算法来整定RBF神经网络参数,简化了神经网络结构,提高了神经网络的学习效率,同时拥有自学习和容错能力,从而有效地保证了数据融合的快速收敛性和稳定性.实验结果表明,在料位检测过程中,将两种智能算法相结合所构成的融合系统,能使双进双出磨煤机准确地完成复杂环境的料位检测任务.
- 崔宝侠曲星宇段勇颜世康曹侠
- 关键词：双进双出磨煤机粗糙集径向基神经网络遗忘因子梯度下降算法
