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余文, 李人厚
计算机工程,2002,28(5):28~29,-0001,():
-1年11月30日
提出了一种分布式神经模糊网络和自学习模糊控制器的构成方法。它是CMAC模型的一种扩展,使其能进行模糊推理和构成学习的模糊控制器该方法除具有CMAC优点外,迁具有以下特点:输入数据通过模糊划分和隶属函数后自动编码,对精度没有限制,从现场数据直接获取控制规则,即使对术训练的数据,也能结合插值和泛化两种能力,推理结合适的输出。学习实例证明了方法的有效性。
分布式神经网络, 自学习模糊控制器, CMAC
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余文, 李人厚
信息与控制,2001,30(5):470~473,-0001,():
-1年11月30日
遗传算法在处理复杂的、多模态优化问题时常不十分有效,很难同时搜索多个峰点。这主要是由全局选择机制和交叉算子引起的。针对上述不足,本文提出了一种多模态单亲遗传算法,目标不是发现一个最优解而是多个最优或次优解的集合。主要是对交叉算予和选择机制作了改进,群体中个体能较好地保留自己的遗传特性,大大增强了种群个体的分散性。该方法不仅易实现并行或分布计算,且群体规模可以任意选取。仿真结果验证了算法的有效性。
单亲遗传, 多模态, 遗传算法
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