导读:本文包含了结合遗传算法论文开题报告文献综述、选题提纲参考文献及外文文献翻译，主要关键词:算法,量子,神经网络,模型,阈值,刚度,灵敏度。
结合遗传算法论文文献综述
张帅龙,苏小平,李智,郭存涵[1]（2019）在《响应面与遗传算法结合的轿车后门多目标优化》一文中研究指出以某型轿车后车门为研究对象,针对其刚度不符合企业标准的问题进行优化。以车门的关键部件厚度为设计变量,通过拉丁超立方抽样,选择60组样本进行计算。采用灵敏度分析,筛选出5个关键变量,使用径向基函数建立响应面模型。以各工况刚度达标为约束,以质量最小为目标,通过模拟退火遗传算法进行优化。优化后,车门各工况刚度符合标准,且质量有所减小。(本文来源于《汽车零部件》期刊2019年11期）
瞿慧,王子旭[2]（2019）在《基于遗传算法的预测结合方法及其应用》一文中研究指出金融资产的方差与协方差是资产配置、套期保值、风险管理等实务应用的关键参数,因此对多元波动率预测模型的研究具有重要意义。文章采用预测结合技术,根据设定的优化准则对多个多元波动率模型的预测加权结合作为协方差的预测,其中最优权重通过遗传算法确定并动态调整。以常用低频与高频多元波动率模型为待选模型,沪深300指数与股指期货为实证数据,在多种常用损失函数下的样本外预测性能比较指出,基于遗传算法的线性预测结合在指数变化平稳与震荡期间均可以获得统计上显着较高的预测精度,是较使用单个多元波动率模型更稳健的选择。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年23期）
高祥,周彦宇[3]（2019）在《一种超声波加湿结合人工遗传算法的加湿系统》一文中研究指出介绍了一种采用超声波雾化原理对目前温湿度控制需求的老化箱的一种优化后的加湿算法。首先,采用超声波加湿比原有通过加热加湿的方式优点在于不带有水汽温度的引入,从而不会造成控制系统中出现额外的温度变量引起的控制波动和失效;其次,采用新型GA-PID遗传算法进行湿度控制,可以有效降低温度条件对温度条件耦合的影响,极大程度保证控制精确度,降低波动,防止超调。(本文来源于《合成材料老化与应用》期刊2019年05期）
庞凌[4]（2019）在《物流配送中烟花算法结合遗传算法的异质车队路径优化方法》一文中研究指出针对物流配送中车辆路径的问题,提出一种烟花算法结合遗传算法的物流配送异质车队路径优化方法;根据优先聚类其次路径的两阶段构造理论将新型群体智能算法烟花算法与遗传算法进行有效结合,首先按运力空间划分聚类区域,并采用改进的遗传算法解决为客户分配车辆的问题,然后通过采用烟花算法对路径排序实现本地路径优化;将该方法的实验结果与经验结果进行了比较,结果表明,所提出的混合算法模型得到的实验结果优于经验结果。(本文来源于《计算机测量与控制》期刊2019年08期）
赵明霞,吕致,郝雅洁,史维杰,李富忠[5]（2019）在《改进遗传算法结合Otsu算法的大田作物分割》一文中研究指出针对部分田间图像由于其背景复杂、光照不均匀等导致很难确定图像分割的最佳阈值问题,提出了一种基于结合遗传算法Otsu算法改进的图像分割方法。首先对采集的图像进行预处理,基于预处理图像通过改进遗传算法中的选择、交叉、变异叁种方法以及基于Otsu优化个体适应度函数,实现了可以自动调整遗传控制参数,既确保了物种的多样性又加快其收敛速度,为Otsu图像分割提供了最佳阈值,最后经过图像形态学对图像进行填充。将改进遗传算法的Otsu算法与基于遗传算法+Otsu算法进行图像分割以及基于遗传算法+Ksw熵值图像分割进行了对比,发现该算法得到的阈值范围较为稳定,使得分割后的图像准确、清晰,对于后期进行作物株数的统计或者植株的覆盖度有一定的帮助。(本文来源于《湖北农业科学》期刊2019年15期）
陈秋竹,陈超[6]（2019）在《改进遗传算法结合最大二维熵的图像目标分割技术》一文中研究指出鉴于传统遗传算法分割图像时容易陷入局部最优的缺点,提出了利用最大熵和基于遗传算法、Hadamard门变异的量子遗传算法共同实现图像的分割技术。以二维熵作为适应度函数,此时把图像分割转换成优化问题。主要先利用混沌系统在遗传算法的交叉、变异两个环节进行动态更新迭代种群得到较为准确的粗糙解;再在量子遗传算法中引入小生境协同和Hadamard门动态策略进化策略初始化种群,提高量子遗传算法的自适应能力和收敛速度。最后再利用混沌系统和Hadamard门、最大二维熵适应度函数动态地调整寻优位置,保持基本的稳定性的前提下有效地避免陷入局部最优。实验结果表明:改进后的遗传算法在实时性与精确度都获得了显着的效果。(本文来源于《甘肃科技》期刊2019年14期）
钟旭美,陈铭中,庄婕,陈勇,刘家靖[7]（2019）在《BP神经网络结合遗传算法优化玫瑰茄火龙果固体饮料工艺条件》一文中研究指出以火龙果与玫瑰茄干花提取液为芯材,麦芽糊精、可溶性淀粉、阿拉伯胶为壁材,采用喷雾干燥法制备固体饮料。首先使用单因素实验确定提取液用量和壁材使用量,采用正交设计实验探讨进料温度、进料速度、风机速度3个工艺参数对玫瑰茄火龙果固体饮料喷雾干燥效果的影响;在正交实验的基础上,通过BP神经网络确定预测模型后结合遗传算法对喷雾干燥工艺参数进行寻优,获得火龙果玫瑰茄固体饮料的最佳工艺。喷雾干燥最佳工艺条件为玫瑰茄火龙果提取液质量浓度600 g/L,进风温度131℃,进料速度22 mL/min,风机速度3. 1m3/min,在此条件下得到的玫瑰茄火龙果固体饮料的出粉率为47. 85%,相比正交实验的优化结果 47. 12%,提高了0. 73%。BP神经网络结合遗传算法优化喷雾干燥工艺制备玫瑰茄火龙果固体饮料是可行的,可为农产品的深加工工艺优化提供参考。(本文来源于《食品与发酵工业》期刊2019年19期）
文武,郭有庆[8]（2019）在《结合遗传算法的Apriori算法改进》一文中研究指出针对Apriori算法存在效率低、内存损耗大等问题,提出一种基于遗传算法来寻找频繁项集的(GNA)算法。结合Apriori算法和遗传算法的特点,设计k步挖掘过程,利用交叉算子产生候选项集和变异算子筛选频繁项集,避免多次扫描数据库的同时,减少冗余。实验结果表明,GNA算法相比Apriori算法,对稀疏数据集或稠密数据集,在挖掘频繁模式的数量及效率上都有显着提高。(本文来源于《计算机工程与设计》期刊2019年07期）
张坤,杨艳明,郑伟,高晓红[9]（2019）在《量子遗传算法和模糊神经网络结合的预测模型》一文中研究指出为解决网络流量时间序列的预测问题,针对传统模糊神经网络通常使用梯度下降法作为搜索算法容易陷入局部极小值的不足,文章提出了一种量子遗传算法与模糊神经网络相结合的网络流量时间序列预测模型。该算法利用量子遗传算法优化模糊神经网络的权值,对实际采集的网络流量时间序列进行建模。最后,预测结果表明模型具有较好的预测精度和效果。(本文来源于《统计与决策》期刊2019年12期）
冷护基,颜文祺[10]（2019）在《SLP和遗传算法相结合的车间布局研究》一文中研究指出针对多个加工区域的车间布局问题,文章利用SLP得到的4个初步优化布局方案作为遗传算法初始种群的一部分,将两种方法结合起来,既避免了SLP设计时的主观性影响,又提高了遗传算法的搜索效率与准确性。通过实例验证了该方法的有效性,为车间布局规划人员提供参考价值。(本文来源于《价值工程》期刊2019年16期）
结合遗传算法论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
金融资产的方差与协方差是资产配置、套期保值、风险管理等实务应用的关键参数,因此对多元波动率预测模型的研究具有重要意义。文章采用预测结合技术,根据设定的优化准则对多个多元波动率模型的预测加权结合作为协方差的预测,其中最优权重通过遗传算法确定并动态调整。以常用低频与高频多元波动率模型为待选模型,沪深300指数与股指期货为实证数据,在多种常用损失函数下的样本外预测性能比较指出,基于遗传算法的线性预测结合在指数变化平稳与震荡期间均可以获得统计上显着较高的预测精度,是较使用单个多元波动率模型更稳健的选择。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
结合遗传算法论文参考文献
[1].张帅龙,苏小平,李智,郭存涵.响应面与遗传算法结合的轿车后门多目标优化[J].汽车零部件.2019
[2].瞿慧,王子旭.基于遗传算法的预测结合方法及其应用[J].统计与决策.2019
[3].高祥,周彦宇.一种超声波加湿结合人工遗传算法的加湿系统[J].合成材料老化与应用.2019
[4].庞凌.物流配送中烟花算法结合遗传算法的异质车队路径优化方法[J].计算机测量与控制.2019
[5].赵明霞,吕致,郝雅洁,史维杰,李富忠.改进遗传算法结合Otsu算法的大田作物分割[J].湖北农业科学.2019
[6].陈秋竹,陈超.改进遗传算法结合最大二维熵的图像目标分割技术[J].甘肃科技.2019
[7].钟旭美,陈铭中,庄婕,陈勇,刘家靖.BP神经网络结合遗传算法优化玫瑰茄火龙果固体饮料工艺条件[J].食品与发酵工业.2019
[8].文武,郭有庆.结合遗传算法的Apriori算法改进[J].计算机工程与设计.2019
[9].张坤,杨艳明,郑伟,高晓红.量子遗传算法和模糊神经网络结合的预测模型[J].统计与决策.2019
[10].冷护基,颜文祺.SLP和遗传算法相结合的车间布局研究[J].价值工程.2019
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