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【期刊论文】基于遗传算法和概率神经网络提高脑机接口中脑电信号识别率
颜国正, 杨帮华
上海交通大学学报,2005,39(10):1659~1662,-0001,():
针对脑机接口(BCI)研究中存在脑电信号(EEG)识剐率低的问题,提出一种基于遗传算法(GA)和概率神经网络(PNN)的GA-PNN识别方法。用该方法对EEG提取时频特征,构成模式识别的初始特征。以训练样本识别正确率为适应度函数,采用GA对初始特征进行组合优化。基于优选后的特征,用PNN对测试样本进行分类。该方法使EEG识别正确率达到92.49%,与2003年BCI国际竞赛最好的处理结果(88.7%)相比,提高近4%,为BCI中EEG的识别提供了有效的手段。
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李祚泳, 钟俊, 彭荔红
系统工程,2004,22(7):88~92,-0001,():
应用蚁群算法于公路交通系统,引入“状态参数”表示天气、路质、路况等诸多不确定因素对公路交通的影响,提出两地之间满足“合理路径”的条件和包含不确定因素影响的“虚拟路径”长度新概念及其计算公式,比较计算出的各路径的“虚拟路径”长度,可从两地的诸多“合理路径”中,优选出最佳路径,实例模拟计算结果表明蚁群算法用于公路系统中的最佳路径的实时查询是有效和可行的。
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耿英三, 张国钢, 王建华
系统仿真学报,2003,15(8):1091~1094,-0001,():
继电控制系统中元件的连接关系可以使用网络拓扑图描述,元件间的接线路径优化类似于旅行商(TSP)问题,属于NP完备的组合优化问题。本文将ACS蚁群算法引入接线路径优化,建立了适用于继电系统接线路径优化的计算模型,并在MPI(消息传递界面)的基础上实现了算法的并行化。通过对算法初始参数进行仿真分析,确定了各参数的最佳取值范围,实验结果证明,在参数选择适当的情况下,ACS蚁群算法具有很好的全局搜索能力和较快的收敛速度。
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郑丕谔, 王德东
计算机集成制造系统,2005,11(12):1747~1750,-0001,():
利用混沌神经网络在解组合优化问题时具有的随机性和确定性并存的优点,对一类随机需求服从泊松分布的车辆选径问题进行了求解,提出了一种混沌神经网络求解算法,并与平均场退火算法和模拟退火算法进行了比较。结果表明,该算法具有很强的避免陷入局部极小点的能力和较强的全局搜索能力,较大地提高了优化的时间性能和求解质量,是求解车辆选径问题的有效方法。
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谢里阳, Tao Ze, Xie Liyang, Hao Changzhong, Liang Di
计算机工程与应用,2005(18):19~22,-0001,():
提出了在柔性生产环境下基于遗传算法与模拟退火算法混合的动态调度算法,充分发挥遗传算法良好的全局搜索能力和模拟退火算法有效避免陷入局部极小的特性,有很好的收敛精度,并且能够在扰动发生后提供新的调度计划;通过交叉,变异等遗传操作、得到目标的最佳或次优解,最后对算法进行了仿真研究,仿真结果表明该算法是可行的,与传统的调度算法相比,其优越性是明显的。
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王国胤, 陈龙, 刘心松, 聂能
,-0001,():
本文研究了邮政运输调度问题的数学模型和相应的神经网络求解模型。针对邮政运输调度问题的特点和神经网络求解模型中存在的问题,提出了一种启发式算法,实验仿真结果表明启发式算法具有较好的性能。
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金菊良, 张欣莉, 丁晶
南京水利科学研究院水利水运科学研究,2000,(4):65~68,-0001,():
用基于整数编码和基因换位变异、随机变异及倒位变异等遗传操作的单亲遗传算法(IPGA)解水资源最优分配,并对该单亲遗传算法的全局收敛性和实用性进行了初步分析。通过算例说明了该算法的可行性和通用性。
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袁希钢
化工学报,1998,49(增刊):2~9,-0001,():
通过化工过程系统结构的表示方法,讨论并分析了这一系统最优化问题所具有的组合特性,在讨论系统结构的编码表示方法的基础上,给出了针对大规模组合优化问题的随机算法求解策略。
关键词: 化工过程系统最优化 组合优化 随机型算法
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田树军, 李利, 冯毅
,-0001,():
模拟退火算法, 液压集成块, 网络优化
关键词: 模拟退火算法是一种适合求解大规模组合优化问题的通用有效的智能优化算法, 液压集成块孔道网络优化设计问题属于组合优化的NP 问题, 长期以来没有得到良好的解决。本文给出该问题的数学优化模型, 提出对布线顺序的处理策略, 采用模拟退火算法实现了自动寻优的液压集成块孔道网络连通设计, 并在工程实际中得到验证。
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陆一平, 卢长先, 查建中
计算机仿真,2007,24(7):183~186,271,-0001,():
交叉熵方法是近几年发展起来的一种优化方法,被应用到许多组合优化问题的求解中并显示出很好的性能。文中使用交叉熵方法来求解一种经典的组合优化问题-0-1背包问题。具体方法是:首先按Bernoulli分布生成变量的随机样本,并根据约束条件修正样本,求出目标函数值样本,然后按照交叉熵最小原理建立分布参数的更新规则。建立了基于交叉熵方法的背包问题求解算法。数值实验表明,与目前常用方法相比,该方法在收敛速度和稳定性上都有较大的优势。
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