国家高技术研究发展计划(2006-AA04Z429)
- 作品数：5 被引量：29H指数：3
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- 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>
- 基于遗传算法的改进径向基支持向量机及其应用被引量：13
- 2008年
- 通过对径向基核函数进行分析后发现:根据样本各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数,可以提高支持向量机的推广能力。此结论基础上,提出了一种基于遗传算法的多核参数径向基支持向量机算法,通过遗传算法最小化验证误差,实现了根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的核参数。将该算法用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统支持向量机相比,多核参数径向基支持向量机具有更好的推广能力,同时,核参数的大小反映了对应特征识别能力的大小。
- 李良敏温广瑞王生昌
- 关键词：遗传算法核参数故障诊断
- 遗传算法中遗传操作的改进策略被引量：7
- 2009年
- 通过分析发现,二进制编码中不同基因位改变时,所引起优化变量的变化程度不相等。基于此,提出一种改进的交叉和变异策略,对编码串中各个基因位赋予不同的交叉点选择概率和变异率,并随进化调整各位的交叉点选择概率和变异率。仿真结果表明,同标准遗传算法相比,采用改进策略的遗传算法具有寻优精度高、稳定性好、收敛性强等优点;此外,同改进交叉操作相比,改进变异操作能更有效地提高算法的寻优能力。
- 李良敏温广瑞王生昌
- 关键词：遗传算法二进制编码
- 基于改进遗传算法的独立分量分析算法被引量：2
- 2008年
- 针对现有独立分量分析算法的分离效果依赖于非线性对比函数的选择,并且无法有效地分离超高斯和亚高斯混合信号这一现象,提出了一种基于遗传算法的独立分量分析算法,该算法采用直方图法根据信号的样本序列来估计信号的概率分布,解决了信号间互信息的计算问题,然后通过遗传算法最小化信号间的互信息,实现了对线性混叠信号的分离;同时,针对标准遗传算法存在的一些缺点如局部搜索能力差、容易出现早熟收敛等,提出了一种改进遗传算法,提高了遗传算法的寻优能力。对模拟信号的分离结果表明,基于改进遗传算法的独立分量分析算法的性能优于FastICA算法,对亚高斯和超高斯信号的混合信号具有优异的分离能力。模拟仿真实验结果同时也证实了改进遗传算法的寻优能力。
- 李良敏温广瑞王生昌刘红梅
- 关键词：独立分量分析遗传算法互信息FASTICA
- 基于遗传算法的多尺度支持向量机及其在机械故障诊断中的应用被引量：8
- 2008年
- 通过对支持向量机核函数的分析发现,当对样本的各个特征赋予不同大小的尺度参数时,可以避免冗余特征干扰分类,增强关键特征在分类中的作用,提高支持向量机分类器的学习和泛化能力。在此基础上,提出一种具有不同特征尺度参数的支持向量机(简称多尺度支持向量机),并通过遗传算法最小化LOO(leave-one-out)泛化错误上限估计,根据各个特征的识别能力赋予其不同大小的尺度参数。将多尺度支持向量机用于轴承故障诊断,实验结果表明,与传统的单尺度参数支持向量机相比,多尺度支持向量机具有更好的泛化能力。对压缩机气阀的故障识别表明,尺度参数的大小直接反映了对应特征识别能力的大小,因此可以依据尺度参数的大小进行特征选择,保留关键特征,剔除冗余特征。
- 李良敏温广瑞
- 关键词：支持向量机遗传算法泛化能力
- 基于二进制编码的改进杂交策略
- 2008年
- 通过分析发现,遗传算法二进制编码串中不同基因位的改变对个体的影响程度大小不等.提出一种改进的杂交算子,对编码串中各个基因位赋予不同的杂交点选择概率,使得群体在进化初期可以搜索到更大的解空间,提高算法的全局搜索能力;在进化后期适当降低高位基因的杂交点选择概率,使得搜索不致偏离最优解,同时提高低位基因的杂交点选择概率,增强算法在局部范围的搜索能力.仿真结果表明,同标准遗传算法相比,改进算法具有寻优精度高、稳定性好、收敛性强等优点.
- 李良敏温广瑞王生昌
- 关键词：遗传算法二进制编码杂交算子
