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复数自适应进化规划及模糊规则基的自动提取

电子学报 2007年第2期35卷 341-344页

作者：陈得宝赵春霞南京理工大学计算机科学与技术学院

提出一种新的二进制和复数混合编码的自适应进化规划方法.用两层染色体来表示模糊规则基,第一层染色体采用二进制编码,对模糊规则基的结构进行描述;第二层染色体采用复数编码,对模糊规则基的参数进行描述.利用自适应进化规划同时优化规... 详细信息

提出一种新的二进制和复数混合编码的自适应进化规划方法.用两层染色体来表示模糊规则基,第一层染色体采用二进制编码,对模糊规则基的结构进行描述;第二层染色体采用复数编码,对模糊规则基的参数进行描述.利用自适应进化规划同时优化规则基的结构和参数.在无先验知识的情况下,对非线性系统语言模糊规则基和模糊PID控制器规则基进行自动提取实验,结果表明了方法的有效性.

关键词：自适应进化规划模糊控制非线性系统模糊建模

WRBF网络的设计及其在混沌时间序列中的应用

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系统仿真学报 2005年第3期17卷 574-576,586页

作者：陈得宝赵春霞南京理工大学计算机系淮北煤炭师范学院物理系安徽淮北235000

结合小波网络良好的时频特性和 RBF 网络良好的局部特性,设计小波径向基函数网络(WRBF),该四层网络较三层小波网络和三层 RBF 网络有更优的特性。网络的第一隐层对输入样本进行小波映射,完成对输入信息的压缩,第二隐层实现径向基函数的... 详细信息

结合小波网络良好的时频特性和 RBF 网络良好的局部特性,设计小波径向基函数网络(WRBF),该四层网络较三层小波网络和三层 RBF 网络有更优的特性。网络的第一隐层对输入样本进行小波映射,完成对输入信息的压缩,第二隐层实现径向基函数的非线性计算,克服了 RBF网络在处理多维样本时神经元的中心点和宽度难以确定及网络结果往往较复杂的弱点。为实现对网络结构和参数的同时优化,提出用二进制—复数混合编码的自适应进化规划,利用双倍体基因拓展染色体的信息量,加快算法的收敛速度,实现全局优化。在算法研究的基础上,利用 WRBF 网络对混沌时间序列进行预测,验证了方法的有效性。

关键词：混合编码进化规划 WRBF网络小波网络 RBF网络

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一种新的基于模糊预测的实时运动跟踪算法

系统仿真学报 2011年第12期23卷 2641-2646页

作者：陈得宝邹锋王江涛淮北煤炭师范学院物理与电子信息学院淮北235000

针对模糊规则基难以自动在线设计问题,提出一种利用观测数据直接构造模糊规则基中心的新方法,并将其用于对运动过程的准确预测。该方法首先用较少的有限次状态和误差的观测数据,在不同时刻直接构造状态和误差的模糊规则基中心,然后,根... 详细信息

针对模糊规则基难以自动在线设计问题,提出一种利用观测数据直接构造模糊规则基中心的新方法,并将其用于对运动过程的准确预测。该方法首先用较少的有限次状态和误差的观测数据,在不同时刻直接构造状态和误差的模糊规则基中心,然后,根据最大熵原理,求取当前状态的隶属度函数值。为使此方法适合于不同状态的运动跟踪,在确定最大熵原理的关键参数中,不使用经验方法,而利用粒子群算法在规定的进化代数内求取参数,在保证实时性要求的前提下,完成对参数的优化。为提高模糊推理的精确性,在模糊推理中设计加权因子,对下时刻的状态和预测误差进行预测,利用预测误差对预测状态进行修正。预测误差仅由有限次测量数据决定,消除了误差累积现象。分别对两类不同的运动进行对比跟踪实验,结果表明,此方法具有对先验知识的弱依赖性,较强的实时性和较高的预测精度。

关键词：模糊规则基模糊预测跟踪最大熵原理

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一种改进的自适应免疫进化规划方法及其应用

系统仿真学报 2006年第5期18卷 1147-1150页

作者：陈得宝赵春霞南京理工大学计算机系

结合免疫系统的机理和进化规划原理,对免疫进化规划进行改进。即引入多样性函数和群体局部退化相结合的方法,对克隆细胞进行选择和更新,增强群体信息的多样性,克服近亲细胞过度繁殖而引起早熟收敛;利用双曲正切函数,无须区分亲和度界限... 详细信息

结合免疫系统的机理和进化规划原理,对免疫进化规划进行改进。即引入多样性函数和群体局部退化相结合的方法,对克隆细胞进行选择和更新,增强群体信息的多样性,克服近亲细胞过度繁殖而引起早熟收敛;利用双曲正切函数,无须区分亲和度界限,决定个体细胞的变异率,实现细胞群的自适应变异;选择亲和度高的一半细胞作为记忆细胞,利用其替换原始细胞群亲和度低的细胞。对各部分改进的原因和优点进行了分析,给出了算法的主要步骤,并对自适应免疫进化规划的收敛性进行了说明。最后用不同的测试函数进行仿真实验,结果表明了方法的有效性。

关键词：免疫系统进化规划优化局部退化

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基于内分泌调节机制的粒子群算法

控制理论与应用 2007年第6期24卷 1005-1009页

作者：陈得宝赵春霞南京理工大学计算机科学与技术学院

借鉴内分泌系统的高级调节机制,提出一种基于内分泌调节机理的粒子群算法.首先设计一种结合当前粒子群的最好适应度、平均适应度和局部适应度的情感评价方法,对下一代粒子群进行情感评价,然后用神经系统和内分泌系统共同作用,对粒子群... 详细信息

借鉴内分泌系统的高级调节机制,提出一种基于内分泌调节机理的粒子群算法.首先设计一种结合当前粒子群的最好适应度、平均适应度和局部适应度的情感评价方法,对下一代粒子群进行情感评价,然后用神经系统和内分泌系统共同作用,对粒子群的行为进行更新,在更新过程中。引入动量项减少局部收敛的发生.文中同时分析了算法的收敛性,并对几个典型函数优化问题和机器人路径规划进行实验,验证方法的有效性.

关键词：内分泌系统神经系统粒子群算法函数优化

基于太阳散射光测量系统反演痕量气体方法研究

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光电子．激光 2010年第10期21卷 1574-1577页

作者：李素文刘文清陈得宝司福祺淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000 中国科学院安徽光学精密机械研究所安徽合肥230031

为了克服利用太阳散射光作光源的被动差分吸收光谱(DOAS)系统中异方差对反演结果的影响,对DOAS反演算法进行了研究。鉴于局部多项式回归良好的统计性质,且当采用非参回归时不必人为设定异方差的结构,能适应几乎所有回归估计,提出利用非... 详细信息

为了克服利用太阳散射光作光源的被动差分吸收光谱(DOAS)系统中异方差对反演结果的影响,对DOAS反演算法进行了研究。鉴于局部多项式回归良好的统计性质,且当采用非参回归时不必人为设定异方差的结构,能适应几乎所有回归估计,提出利用非参稳健局部多项式回归方法估计DOAS系统测量谱中的慢变吸收部分,并据此反演痕量气体斜柱浓度。把该方法应用于外场实验获得光谱信息处理中,结果表明,本文方法比最小二乘多项式回归估计反演效果更好,降低了被动DOAS系统测量误差。

关键词：太阳散射光非参局部多项式回归被动差分吸收光谱(DOAS) 异方差

基于SVR的桥梁健康监测系统缺失数据在线填补研究

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传感技术学报 2018年第5期31卷 726-732页

作者：朱芳符欲梅陈得宝淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000 重庆大学光电工程学院光电技术及系统教育部重点实验室重庆400044

针对桥梁健康监测系统所采集的实时数据具有不完备性,严重影响桥梁的安全评估,提出基于支持向量回归SVR(Support Vector Regression)算法的桥梁健康监测系统缺失数据实时在线预测方法。首先,分析实测数据具有时序、非线性和周期性等特点... 详细信息

针对桥梁健康监测系统所采集的实时数据具有不完备性,严重影响桥梁的安全评估,提出基于支持向量回归SVR(Support Vector Regression)算法的桥梁健康监测系统缺失数据实时在线预测方法。首先,分析实测数据具有时序、非线性和周期性等特点,利用变量的自相关和变量间的相关性重新构造支持向量回归模型的输入样本维数;在此基础上,根据样本在线更新的特点,采用序列最小优化算法对支持向量回归模型中的拉格朗日乘子进行实时更新,解决高精度在线填补的需求;最后,从实际问题出发,实现了支持向量回归模型的在线和离线自适应预测模式。通过对桥梁实测数据进行在线模式和离线模式预测对比,结果表明在线模式以样本更新的方式能够获得对将来值更高的预测精度。

关键词：支持向量回归在线预测桥梁健康监测系统缺失数据序列最小优化算法

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多群多策略差分大规模多目标优化算法

控制与决策 2024年第2期39卷 429-439页

作者：葛媛媛陈得宝邹锋淮北师范大学计算机科学与技术学院安徽淮北235000 淮北师范大学物理与电子信息学院安徽淮北235000 安徽省认知行为智能计算工程研究中心安徽淮北235000

针对差分进化算法在解决大规模多目标优化问题时,出现优化后期多样性不足、收敛速度慢等问题,提出一种多群多策略差分大规模多目标优化算法.根据个体特性不同,将种群分为3个等级不同的子群,利用多群策略的优势维持种群多样性.为减少种... 详细信息

针对差分进化算法在解决大规模多目标优化问题时,出现优化后期多样性不足、收敛速度慢等问题,提出一种多群多策略差分大规模多目标优化算法.根据个体特性不同,将种群分为3个等级不同的子群,利用多群策略的优势维持种群多样性.为减少种群陷入局部最优的概率,在不同等级的子群中引入多个变异策略以较好地平衡子群个体的多样性和收敛性.为保证不同子群间信息得到有效交换,根据3个子群的进化状态确定重新分群时机,既保证个体在本群内得到充分进化,又保证个体在一定的条件下进行信息交换.为利用更多的信息生成优秀的子代,将更新后的子群与其父代子群合并,选出下一代子群.为验证所提出算法的有效性,在一组大规模基准测试问题上评估算法的性能,实验结果表明,所提出算法在两个常用测试指标IGD和HV上明显优于其他对比算法.

关键词：大规模多目标优化多目标优化差分进化多种群策略变异策略

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智能控制在非线性控制系统中的应用研究

智能控制在非线性控制系统中的应用研究

作者：陈得宝甘肃工业大学

学位级别：硕士

本文首先回顾了国内外非线性系统控制策略的发展概况和各类控制方法的优缺点及模糊控制与神经网络的发展历程。针对非线性系统模型难以建立的特点，提出了两类新颖的系统辩识方法和系统控制方法。首先，综合智能控制和传统方法... 详细信息

本文首先回顾了国内外非线性系统控制策略的发展概况和各类控制方法的优缺点及模糊控制与神经网络的发展历程。针对非线性系统模型难以建立的特点，提出了两类新颖的系统辩识方法和系统控制方法。首先，综合智能控制和传统方法的优点，提出了两种全新的控制算法：一、为解决神经网络在非线性系统控制问题中应用广泛和网络拓扑结构难以确定这一对矛盾，本文在对传统进化规划算法改进的基础上，提出了递阶进化规划这一全新的方法，对网络的拓扑结构和网络参数同时寻优，为神经网络在系统辩识中进一步发挥作用开辟了新的途径。二、模拟生物的进化过程，克服传统遗传算法自身参数难以确定和模糊规则基难以得到的弱点，充分发挥进化规划算法自身参数少且操作简单的优点，将其用于对模糊规则基的直接提取和根据系统的输入输出数据对非线性系统进行模糊辩识，简化了计算，改善了系统的静动态性能，也为非线性系统的控制提供了一条新的思路。其次，结合传统PID控制方法结构简单、易于实现和RBF网络收敛速度快的优点，利用改进的进化规划算法和RBF网络实现智能PID控制，大大改善了系统的动静态性能。最后，在现有设备的基础上完成了对交流伺服系统的实时控制实验，结果表明本文方法不仅具有理论意义，而且具有很强的实用价值，可望在不久的将来能够在非线性系统控制中，特别在机器人这类非线性控制系统中得到推广和应用。

关键词：模糊控制神经网络非线性系统遗传算法进化规划实时控制