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基于BP神经网络的D-S证据理论及其应用 总被引:2,自引:0,他引:2
命题基本概率分配(BPA)的确定是D-S证据理论得以广泛应用的关键之一.目前,大部分确定方法受专家知识偏好影响较大,难以反映客观情况.将BP网络运用到基本概率分配的确定过程中,使得BP网络和D-S证据理论两者有机地联合应用,这样既可利用D-S证据理论来表达和处理不确定信息,又可以充分发挥BP网络的自学习、自适应和容错能力.文中建立了基于BP网络的D-S证据理论的故障诊断模型,并给出了证据的融合算法.仿真实验表明,该模型可行. 相似文献
996.
一种含最优变异的多微粒群优化算法 总被引:1,自引:0,他引:1
针对微粒群优化算法中的固有缺点,提出了带有最优变异算子的多微粒群优化算法,采用多个微粒群对目标函数进行寻优,并在寻优过程中对子群中最优微粒引入了最优变异算子。通过这样的处理,算法可以预防早熟收敛并具有更快的收敛速度和更好的局部开发能力。对一组测试函数的模拟实验结果表明,带最优变异的多微粒群优化算法可以摆脱局部最优解对微粒的吸引,在较少的代数内就能够获得好的优化结果。 相似文献
997.
对导引头的特性研究可以改善导弹的精度,依据导引头的噪声模型,推导了方法误差参数估计方法,根据不同距离的噪声特性,对导引头目标视线角速度噪声模型进行相应的处理,噪声在不同的距离段的特性简化了计算公式并给出了其算法的具体实现过程,并对参数辨识结果进行了Theil不等式系数法校验,结果表明了辨识算法能满足控制系统的要求,辨识出的噪声模型TIC远小于0.3. 相似文献
998.
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