- 支持向量机是一种在统计学习理论的基础上发展而来的机器学习方法[1]，通过学习类别之间分界面附近的精确信息,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以使类与类之间的间隔最大化,因而
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选择 解决方案 介绍 特征 向量 遗传 算法 支持 改进
- 遗传算法的发展,进化算法与其他科学技术一样，都经历一段成长过程，逐渐发展壮大。此过程可
大致分为三个时期：萌芽期、成长期和发展期。
(1) 萌芽期 (50年代后期至70年代初期)
bull; 50年代后期，一些生物学家着手采
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发展 算法 遗传
- 遗传算法的手工模拟计算示例,为更好地理解遗传算法的运算过程，下面用手工计算来简单地模拟遗传算法的各
个主要执行步骤。
例：求下述二元函数的最大值： (1) 个体编码
遗传算法的运算对象是表示个体的符号串，所
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计算 示例 模拟 手工 算法 遗传
- 选择(复制)：
根据各个个体的适应度，按照一定的规则或方法，从第t代群体P(t)中选择出一些优良的个体遗传到下 一代群体P(t+1)中；交叉：
将群体P(t)内的各个个体随机搭配成对，对每一对个体，以某个概率
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过程 运算 算法 遗传
- 如何准确地检测出故障线路一直是电力系统继电保护的重要研究课题。本文将遗传优化神经网络应用到故障选线中，并将多种电气量综合，进行故障选线。相比于以往的判别方法，此法大大提高了故障选线的准确性。
关键
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系统 故障 应用 接地 电流 优化 神经网络 遗传
- 本文提出一种基于改进的混合遗传算法的配电网重构算法，在算法中使用可操作开关支路的整数编号的排列顺序来表示染色体，并通过译码器的设计来映射染色体所对应的辐射状网络结构，避免了产生不可行解的情况，大大提高
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遗传 算法 混合 改进 网络 重构 配电
- 本文运用遗传算法对不等幅不等距矩型平面阵列的最大相对旁瓣电平进行了优化，通过提出新的自适应变异算子改进了算法的收敛性能，良好的计算结果表明遗传算法是目前求解此类问题的有效方法.
关键词:阵列天线；旁
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优化 遗传 算法 电平 天线 平面 阵列 矩形
- 基于遗传算法的复杂无源滤波器参数设计,提出了一种基于计算机数值计算的复杂无源滤波器参数设计的新方法,首先把求解电路参数的问题数学化为性能指标优化模型,然后采用遗传算法求得特性符合要求的电路参数值,数值实验表明了此方法的有效性。 关键词：无源
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参数 设计 滤波器 复杂 遗传 算法 基于
- 支持向量机是一种在统计学习理论的基础上发展而来的机器学习方法[1]，通过学习类别之间分界面附近的精确信息,可以自动寻找那些对分类有较好区分能力的支持向量,由此构造出的分类器可以使类与类之间的间隔最大化,
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遗传算法，主要靠种群基因型的多样性提供进化机会，产生不断进化的效果。依据模式理论，遗传算法的搜索，是对隐含在编码串内的模式抽样和编码串间的模式重构的过程，存在隐含的并行性。本文对遗传算法操
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设计 应用 研究 优化 电路 算法 PFC 控制 遗传
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