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本文建立了一种区域性距离上基于遗传算法的模糊识别爆炸与地震的方法。以纵波,波最大振幅比,横波最大周期,近震震级与近震持续时间震级比作为鉴别量。此方法对河北样本和山西样本进行了识别,山西样本的正确识别率达95.6%,河北样本的正确识别率在100%。此方法优于神经网络方法。 相似文献
4.
常数规则,一阶线性规则和基于遗传算法的模糊分类器,以及基于遗传算法的神经网络分类器在核爆监测中有着广泛应用前景,它们能为中远程核爆炸探测和核试验核查提供识别智能分类器。尤其是基于遗传算法的模糊分类器,从目前的应用来看其识别效果最好。 相似文献
5.
章珂 《空军电讯工程学院学报》1998,(1):1-5
本文基于遗传算法提出了一个非最小相位系统辨识的新算法。用ARMA模型描述系统的传递函数。在最小误差准则下用遗传算法估计其ARMA模型参数。从而实现对其系统的辨识。这个方法不需要系统的估计初值,同时在低信噪比情况下也能获得较好的效果。 相似文献
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针对电机的电磁振动噪声问题,发现了提高电机气隙磁密的正弦性不一定能够降低电机的振动噪声。鉴于此,分析了引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,并探究了气隙磁密3次谐波与电机振动噪声的具体函数关系。为了分析引起电机振动和噪声的主要力波阶次和频率,在利用解析法的基础上排出力波表,确定了主要噪声源。为了探究气隙磁密3次谐波对电机振动噪声的影响,建立了气隙磁密及径向力波的数学模型,并通过遗传算法求解了电机气隙磁密3次谐波的最佳幅值。分析结果显示,提高气隙磁密正弦性不一定能够降低电机振动噪声,气隙磁密3次谐波在一定范围内存在最优值使得电机振动噪声最小。分析结果为低噪声电机的设计提供了参考依据。 相似文献
10.
基于不完全 Beta 变换的图像增强算法存在计算量大、效率低的问题,一种新的、简便的变换函数,并采用基于免疫调节机制的遗传算法来自适应确定变换函数的最佳参数。实验结果证明了该算法的快速性、有效性和稳定性。 相似文献