一种改进遗传算法在人脸识别中的应用研究

文章通过传统的小波变换和张量主成分分析(PCA)方法对人脸图像进行特征提取,然后研究了一类引入学习过程的新遗传算法.通过改进的遗传算法对PCA提取的特征进一步的优化,最后根据最优特征进行识别,并将之与简单遗传算法和自适应遗传算法进行比较,证明了改进的遗传算法的优越性.     

基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统

针对传统基于简单遗传算法的组卷系统收敛速度慢,组卷质量较差等缺陷,设计一种基于改进小生境遗传算法的自适应组卷系统。首先依照组卷约束权重比,生成适应度值较高的初始种群．其次对选择策略进行优化。引入小生境预选机制以维持种群多样性,防止过早收敛。再次根据组卷特点改进交叉算子和变异算子,根据种群进化情况,自动调整交叉概率和变异概率。最后经过若干迭代后达到终止条件,以自适应方式生成目标试卷。实验结果证明,与简单遗传算法相比,改进的遗传算法在收敛速度和组卷质量上均有显著的提高。     

自适应遗传算法

用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率取代固定的适应度函数、交叉概率及变异概率来改进遗传算法,并与标准遗传算法进行了实验比较,结果证明：改进的遗传算法显著提高了收敛性能,并且具有很强的自适应能力。     

基于新型自适应遗传算法的直线感应电机的优化设计(英文)

为了提高直线感应电机的力能指标,提出一种新型自适应遗传算法,并对直线感应电机进行了优化设计.采用佳点集理论对遗传算法的初始化种群进行均匀设计,提高了遗传算法的优化效率.同时利用sigmoid函数改进了交叉概率和变异概率,使交叉率和变异率按照个体的适应度在平均适应度和最大适应度之间随sigmoid曲线进行非线性调整.在分析直线感应电机与旋转电机物理结构差异的基础上,得到考虑边端效应的直线感应电机的稳态性能,并给出直线感应电机力能指标的优化模型.通过对优化后的设计方案与原设计方案的比较发现:直线感应电机的力能指标显著提高,验证了方法的有效性.     

基于改进遗传算法的柔性作业车间调度研究

针对中小型企业生产车间柔性作业调度问题,采用改进的遗传算法求解最优调度结果。将最大完工时间最小化作为调度目标,对经典遗传算法进行相应的改进。首先利用粒子群算法获取工序序列与粒子参数之间的映射关系,在初始种群中利用混沌映射和反向学习策略以提高初始种群质量;然后提出一种将机器编码和工序编码相结合的分段编码方法,以解决某道工序有多台可选机器加工的问题;最后利用自适应交叉和变异概率提高算法收敛速度。通过对 Brandimarte 设计的 10 组不同规格的基准案例进行仿真实验,得到进化曲线和最优调度方案。实验结果验证了该方法的实用性和有效性。     

基于四维编码遗传算法的自动组卷研究

在深入分析自动组卷问题的基础上,比较了几种常用组卷算法的优缺点,提出了分组四维编码的改进自适应遗传算法。该算法的编码方案为分组四维编码,使用模拟正态分布的分组轮盘赌选择算子进行种群选取,对交叉和变异算子的概率,根据个体的适应度值分布特点进行非线性自适应调整。实验结果表明,改进后的遗传算法很好地实现了组卷功能,在效率和质量上都明显优于传统遗传算法组卷,具有很好的实用性。     

使用遗传算法的间接特征向量选取方法

遗传算法目前在特征向量选取中扮演着重要角色。由于其具有并行、自适应强等诸多优点,广泛受到多个领域的关注。本文首先对遗传算法、谱聚类等基础知识进行概述,其次介绍遗传算法的三个重要过程遗传、变异及交叉算子。最后给出遗传算法进行特征选择的步骤。为研究谱聚类算法中,使用遗传算法进行特征选择提供学习参考。     

一种新型自适应遗传算法在多峰函数优化中的应用

为解决传统遗传算法在一维多峰函数优化中容易陷入局部极值、收敛概率低、稳定性不理想等问题,提出了一种新型的自适应遗传算法。结合自适应差分进化算法流程,提出了一种基于种群适应度变化程度而变化的非线性交叉算子和变异算子,使算法跳出局部极值,寻找到全局最优解,提升最优值迭代效率。函数测试实验表明,在一维多峰函数优化中,该算法在函数收敛概率、最优值迭代效率以及稳定性上比已有算法均有提高。     

自适应遗传算法在多模图像配准中的应用

介绍了目前使用最多的几种基于互信息的医学图像配准优化算法,它们都有各自优点,但都存在不足。提出了一种改进的自适应遗传算法并已经被应用到多模图像配准的优化过程中,该方法采用优化前、后期分别调整交叉概率和变异概率,并利用二次交叉算法以及移民策略方法等来克服传统遗传算法比较容易陷入局部最优的缺点;给出了应用改进后的自适应遗传算法进行图像配准的算法步骤。通过对实验过程的分析和配准后的图像对比,实验结果表明了自适应遗传算法在多模图像配准中的应用的可行性和有效性。     

改进的遗传算法在图像分割中的应用

针对标准遗传算法在利用Otsu理论求取图像阈值时存在的收敛性问题,提出了一种自适应的遗传算法,采用动态地交叉概率和变异概率,有效地解决了过早收敛和全局收敛性问题,并把改进后的遗传算法应用于火焰图像上,实验证明,该方法对进行图像分割时是有效和可行的.     

基于改进型遗传算法的超低副瓣阵列天线

提出了一种改进型遗传算法,在适应度值较低的情况采用锦标赛选择策略保证种群的多样性;在适应度值较高时采用最优保存策略加快寻找最优解速度.基于该改进型遗传算法,采用有限元分析方法建模和MATLAB编程在30 GHz的频率下对16阵列天线的激励幅值进行了优化,得到了接近-50 dB的副瓣电平,实现了副瓣的良好抑制.     

改进的遗传模糊混合聚类算法

本文对模糊C-均值（FCM）与遗传算法相结合的混合聚类算法进行了研究,针对遗传算法部分的染色体编码、种群初始化、个体适应度函数、遗传算子以及遗传参数设置等问题,给出了一种新的设计方法,进而得到了一个改进的遗传模糊混合聚类算法（HGFA）,并用MATLAB进行了仿真试验．结果表明该算法不但提高了收敛速度,而且聚类质量也有明显改善．     

基于自适应差分遗传算法的BP神经网络优化

针对遗传算法在优化BP网络时出现收敛慢、预测能力有限等问题,提出一种用于优化BP神经网络的差分进化遗传算法。结合差分进化与遗传算法,首先对BP神经网络待优化参数编码,然后在经过遗传交叉和差分变异操作后,根据适应度值对种群规模进行自适应操作,以满足不同迭代阶段的要求。通过对测试函数进行仿真实验,结果表明,相比传统遗传算法,DE GA算法具有较好的稳定性和收敛速度,其优化后的BP网络预测精度保持在97%以上。     

改进遗传算法在文本聚类中的应用研究

分析了K均值聚类算法（K-means）存在的不足和改进遗传算法的全局优化能力,提出一种基于改进遗传算法的文本聚类方法,该方法将原始文档转化成用向量空间模型来描述的文本向量,首先随机产生若干个文档向量作为初始聚类中心形成遗传算法的染色体种群,经过改进遗传算法的选择、交叉、变异进化运算,得到较为优化的K均值聚类算法的初始聚类中心。实验表明该算法文本聚类提高了查准率和查全率,算法的高效性也得到了验证。     

基于改进型遗传算法的数据挖掘系统设计

提出了对遗传算法中适应度函数的构造,数据的编码等问题的改进方案,通过对"早熟"问题的分析,将改进的自适应交叉概率Pc和变异概率Pm算法应用到遗传算法中。最后给出了一种基于遗传算法的关联规则挖掘算法,并应用一个实例验证了算法的有效性。     

带分级思想的遗传工作流挖掘算法

针对基于遗传算法的工作挖掘中容易淘汰掉适应度低的个体,从而丢失存在于低劣个体中的优良基因片导致得到的解不理想的情况,提出一种带分级思想的遗传算法对工作流进行挖掘。该算法采用因果矩阵作为工作流模型的编码。在创建初始种群阶段引入启发式规则,并根据个体的适应度值对种群实施分级策略,提高解的质量。仿真实验表明该方法与基于遗传算法的工作流挖掘方法相比更能产出较高质量的解。     

基于自适应混沌参数调制的图像加密

提出了一种基于自适应混沌参数调制的图像加密算法,该算法结合了自适应排列图像加密算法可以扰乱混沌加密的吸引域统计特性和基于混沌参数调制的图像加密算法可以抵抗选择明文的攻击性的优点.理论分析和实验结果表明,新的算法具有较高的安全性和良好的密码特性.     

基于小生境中适应度共享的改进DE算法

将小生境技术和适应度共享思想引入DE算法中,用于改进种群替代中子代选择的优化问题,具体做法是:首先根据DE算法中的变异、交叉及选择操作得到子代种群,其次将这些子代种群通过小生境技术划分为若干个小种群,并在每个小种群中利用适应度共享方法选择或剔除个体,最后将得到的子代和原父代合并作为下轮算法的父代种群.通过测试函数对改进...     

一种结合改进OTSU法和改进遗传算法的图像分割方法

为了自动确定图像分割的最佳阈值,提出了一种结合改进OTSU法和改进遗传算法的图像分割方法,即利用这种改进遗传算法对二维OTSU图像分割函数进行全局优化,该方法能够根据个体适应度大小和群体的分散程度自动调整遗传控制参数,从而能够在保持群体多样性的同时加快收敛速度,最后得到图像分割的最佳阈值,克服了传统遗传算法的收敛性差、易早熟等问题.在理论分析和仿真数据实验中,与二维OTUS图像分割法和基于基本遗传算法的图像分割法相比,使用该方法得出的阈值范围更加稳定,阈值计算时间有极大的降低,更能满足图像处理的实时性要求.     

一种基于PCA类内平均脸法和支持向量机模型的人脸识别算法

针对现有人脸识别算法存在的一些问题,利用PCA类内平均脸方法对获得的人脸图像数据进行预处理,再通过支持向量机模型对其进行分类和识别。最后,以具体的实验数据验证了所使用PCA-SVM算法的有效性,为日后对人脸识别技术的继续研究提供了依据。