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基于IGA-SVM的发酵过程建模及优化控制     支持向量机  状态变量  智能控制       font style='font-size:12px;'> 2009/7/21
利用免疫遗传算法(IGA,Immune Genetic Algorithm)的全局搜索功能和支持向量机(SVM,Support Vector Machine)泛化能力强的特点,选择合适的状态变量,对发酵过程建立动态时变模型。利用该模型和算法对一些不能在线测量的生化状态变量进行在线预估,并对一些关键的操作变量进行了优化。通过对谷氨酸发酵过程的实际应用,验证了该方法的有效性。
基于IGA的支持向量机特征子集选择和参数优化     特征选择  参数优化  免疫遗传算法       font style='font-size:12px;'> 2009/7/21
特征子集选择和训练参数的优化一直是SVM研究中的两个重要方面,选择合适的特征和合理的训练参数可以提高SVM分类器的性能,以往的研究是将两个问题分别进行解决。随着遗传优化等自然计算技术在人工智能领域的应用,开始出现特征选择及参数的同时优化研究。研究采用免疫遗传算法(IGA)对特征选择及SVM 参数的同时优化,提出了一种IGA-SVM 算法。实验表明,该方法可找出合适的特征子集及SVM 参数,并取得较...
结合IGA和BP算法的物体识别方法     神经网络  遗传算法  特征提取       font style='font-size:12px;'> 2009/7/15
目前常用的物体识别方法,其过程非常复杂,信息量和计算量都很大。结合改进遗传算法的神经网络方法,采用将结构与误差结合的适应度函数,改进的遗传算子实现对BP网络结构和权值的同步优化。提出一种用改进遗传算法优化后的BP神经网络进行物体识别,并以提取的修正不变矩特征作为BP神经网络的输入,仿真结果表明该方法提高了识别的稳定性和收敛性能,并且识别率较高。从而验证了该方法的有效性。

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