- 支持向量機是一種在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展而來的機器學習方法[1]，通過學習類別之間分界面附近的精確信息,可以自動尋找那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構造出的分類器可以使類與類之間的間隔最大化,因而
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選擇 解決方案 介紹 特征 向量 遺傳 算法 支持 改進
- 遺傳算法的發(fā)展,進化算法與其他科學技術一樣，都經歷一段成長過程，逐漸發(fā)展壯大。此過程可
大致分為三個時期：萌芽期、成長期和發(fā)展期。
(1) 萌芽期 (50年代后期至70年代初期)
bull; 50年代后期，一些生物學家著手采
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發(fā)展 算法 遺傳
- 遺傳算法的手工模擬計算示例,為更好地理解遺傳算法的運算過程，下面用手工計算來簡單地模擬遺傳算法的各
個主要執(zhí)行步驟。
例：求下述二元函數的最大值： (1) 個體編碼
遺傳算法的運算對象是表示個體的符號串，所
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計算 示例 模擬 手工 算法 遺傳
- 選擇(復制)：
根據各個個體的適應度，按照一定的規(guī)則或方法，從第t代群體P(t)中選擇出一些優(yōu)良的個體遺傳到下 一代群體P(t+1)中；交叉：
將群體P(t)內的各個個體隨機搭配成對，對每一對個體，以某個概率
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過程 運算 算法 遺傳
- 如何準確地檢測出故障線路一直是電力系統(tǒng)繼電保護的重要研究課題。本文將遺傳優(yōu)化神經網絡應用到故障選線中，并將多種電氣量綜合，進行故障選線。相比于以往的判別方法，此法大大提高了故障選線的準確性。
關鍵
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系統(tǒng) 故障 應用 接地 電流 優(yōu)化 神經網絡 遺傳
- 本文提出一種基于改進的混合遺傳算法的配電網重構算法，在算法中使用可操作開關支路的整數編號的排列順序來表示染色體，并通過譯碼器的設計來映射染色體所對應的輻射狀網絡結構，避免了產生不可行解的情況，大大提高
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遺傳 算法 混合 改進 網絡 重構 配電
- 本文運用遺傳算法對不等幅不等距矩型平面陣列的最大相對旁瓣電平進行了優(yōu)化，通過提出新的自適應變異算子改進了算法的收斂性能，良好的計算結果表明遺傳算法是目前求解此類問題的有效方法.
關鍵詞:陣列天線；旁
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優(yōu)化 遺傳 算法 電平 天線 平面 陣列 矩形
- 基于遺傳算法的復雜無源濾波器參數設計,提出了一種基于計算機數值計算的復雜無源濾波器參數設計的新方法,首先把求解電路參數的問題數學化為性能指標優(yōu)化模型,然后采用遺傳算法求得特性符合要求的電路參數值,數值實驗表明了此方法的有效性。 關鍵詞：無源
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參數 設計 濾波器 復雜 遺傳 算法 基于
- 支持向量機是一種在統(tǒng)計學習理論的基礎上發(fā)展而來的機器學習方法[1]，通過學習類別之間分界面附近的精確信息,可以自動尋找那些對分類有較好區(qū)分能力的支持向量,由此構造出的分類器可以使類與類之間的間隔最大化,
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特征 選擇 解決方案 向量 支持 遺傳 算法 改進
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遺傳算法，主要靠種群基因型的多樣性提供進化機會，產生不斷進化的效果。依據模式理論，遺傳算法的搜索，是對隱含在編碼串內的模式抽樣和編碼串間的模式重構的過程，存在隱含的并行性。本文對遺傳算法操
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設計 應用 研究 優(yōu)化 電路 算法 PFC 控制 遺傳
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