湖南省科技攻关计划(02JZY2006)
- 作品数：5 被引量：23H指数：3
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- 发文基金：湖南省自然科学基金湖南省科技攻关计划更多>>
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- 应用聚类和遗传算法获取模糊模型被引量：7
- 2007年
- 针对在复杂系统的模糊建模中,模型的精确度和可解释性很难同时得到满足的问题,利用PNC2聚类算法和遗传算法各自的特点,提出了一种新的建模方法。利用PNC2聚类算法创建初始模型,然后对规则参数进行编码,借助实值遗传算法优化模型。PNC2是有指导的层次凝聚聚类算法,双重的合并测试使获得的初始模型达到局部最优解,具有很强的可解释性;遗传算法通过自适应优化来提高模型的精确度。通过运用Iris数据分类问题,验证了算法的可行性和有效性。
- 刘志华刘建成道理杨海燕
- 关键词：遗传算法
- 广义模糊模型的协同进化方法研究被引量：8
- 2006年
- 在系统分析不同类型模糊模型的统一性描述及其待学习参数的特征分类基础上,提出了基于协作共同进化的广义模糊模型(COOPCE-GFM),论述了所涉及的相关问题,包括种群的编码及其不同的进化计算、各种群个体的合作及其适应值评估策略、模型的后件参数估计方法.COOPCE-GFM采用的两种群共同进化以及灵活的二维和分层树状结构编码方式决定了其可学习各类模糊模型.该方法的另一个特点是对对象的先验知识要求少,文中分别用函数近似和分类问题为例说明其有效性.
- 刘建成蒋新华吴今培
- 关键词：协同进化进化计算
- 多特征参数的任务模糊调度算法被引量：4
- 2006年
- 针对任务具有特征参数多和特征参数不确定性的特点,提出了一种基于模糊理论的任务调度算法。利用模糊集合来描述任务的不确定性特征;使用多层模糊综合评判和最大隶属度原理来综合考虑任务的多个特征参数并确定任务的优先级;采用动态构建多层评判模型的调度策略来减小任务优先级评判的失效率。仿真表明,该算法提高了任务调度的成功率,降低了任务截止期的错失率和任务优先级评判的失效率。该方法可应用于优先等级有限的实时系统任务动态调度中。
- 道理刘建成
- 关键词：实时调度任务优先级调度策略
- TSK模糊模型的协同进化学习方法被引量：1
- 2005年
- 针对TSK模糊模型的学习是多约束和多目标优化问题,提出将TSK模糊模型分解为两类不同的种群,协作共同进化的模型学习方法.论述了所涉及的相关问题,包括各种群的编码及其不同的进化计算,各种群个体的合作及其适应值评估策略,模型的后件参数估计方法.该方法要求先验知识少,收敛速度快,能形成简洁的模糊模型,最后以函数近似为例说明了该方法的有效性.
- 刘建成蒋新华吴今培
- 关键词：TSK模糊模型模糊规则协同进化进化计算
- 可理解模糊分类系统的分层演化学习被引量：3
- 2006年
- 针对模糊系统的可理解性要求,结合微粒群算法和遗传算法各自的演化特点,采用两阶段学习策略,对模糊分类系统进行分层演化。首先利用微粒群算法优化各输入变量的语言值数目及对应的模糊集参数,形成候选规则集,再应用遗传算法选择规则,得到可理解的和精确的模糊分类系统。该方法几乎无需先验知识,可直接从实值数据获取模糊分类系统,应用典型分类问题为例说明其有效性。
- 刘建成蒋新华吴今培
- 关键词：模糊规则微粒群算法遗传算法
