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1.
针对知识驱动型需求预测模型所需的专家知识稀缺、数据驱动型需求预测模型可解释性不足的问题,提出了数据与知识双驱动的备件需求模糊预测模型。该模型基于模糊聚类算法将数值型数据聚类为结构简单、可解释性强的规则库,运用模糊逻辑将领域专家知识表示为Mamdani型规则库。在此基础上,引入了一种新型智能计算理论——模糊网络理论对两类规则库进行合并运算,形成初始预测模型。采用遗传算法优化模型规则库的模糊集参数来提高模型预测准确性。通过与模糊聚类算法进行对比,提出的模型在可解释性以及准确性指标上均具有优势。 相似文献
2.
3.
4.
邓超 《后勤工程学院学报》2009,25(3):39-43
为实现油料快速调拨运输,利用改进的遗传算法求解油料调拨优化问题,采用了一种受贪婪算法启发的新的交叉算子和变异算子,对比模拟退火算法等其他算法而言,具有较好的鲁棒性,能很好地解决油料调拨运输过程中多任务多地点的油料调拨运输问题。 相似文献
5.
6.
首先对BP网络的结构和算法进行了分析,针对BP网络收敛速度慢,容易陷入局部极小等问题,提出了一种改进的BP网络模型,并对该模型算法进行了改进,通过激活函数的选择,网络的初始化,学习率的调整和训练样本数据的处理等方法,可实现加快网络的收敛速度,并且较好的解决局部最优问题. 相似文献
7.
8.
针对传统回溯算法在求解基于知识模型的有效载荷系统功能序列规划问题中搜索效率低的问题,提出一种基于"择劣变异"(Worst Individual Mutation,WIM)策略的协同遗传算法(Co-evolutionary Genetic Algorithm,CGA)的改进算法WIM-CGA。该算法在遗传过程中采用双路线进化方案,即"择优实施标准遗传过程,择劣实施变异操作",达到提高求解精确度及搜索效率的目的。仿真结果表明,同等测试条件下,当功能规模为50,约束密度为1.0时,WIM-CGA算法在限定时间内最优解的平均精确度比优化的回溯算法提高了54.15%,比CGA算法提高了6.18%,且当所得解的精确度大于90%时,WIM-CGA算法比CGA算法的迭代次数减少了65.79%,耗时降低了48.97%,显著提高了功能序列规划的效率。 相似文献
9.
大容量储能发电机作为脉冲电源,整流后通过逆变器向大功率脉冲负载供电。采用储能发电机直流侧并联方式工作,可以有效提高系统带载能力与可靠性。当并联运行的储能发电机转速不同时,根据转速合理分配电机释放功率可以有效提高系统工作效能,因此需要设计一种具有功率调节功能的励磁控制算法。在电压、电流双闭环控制的基础上,引入功率前馈控制,推导并求解了前馈功率与励磁电流关系以及控制参数,并根据电机初始转速设计了功率分配算法。仿真试验结果表明,功率前馈控制在励磁控制过程中起主导作用,有效分配储能电机释放功率大小,提高了励磁电流响应速度,抑制了负载功率扰动对励磁控制系统的影响。 相似文献
10.