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河南省高校青年骨干教师资助项目(2009GGJS-075)

作品数:2 被引量:2H指数:1
相关作者:王淑礼刘道华薛瑞张文峰更多>>
相关机构:信阳师范学院更多>>
发文基金:河南省自然科学基金河南省高校青年骨干教师资助项目河南省高等教育教学改革研究项目更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学更多>>

文献类型

  • 2篇中文期刊文章

领域

  • 2篇自动化与计算...
  • 1篇理学

主题

  • 2篇响应面
  • 1篇多目标优化
  • 1篇多目标优化方...
  • 1篇性能指标
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇前馈
  • 1篇前馈网络
  • 1篇网络
  • 1篇网络匹配
  • 1篇ART网
  • 1篇ART网络
  • 1篇BP网
  • 1篇BP网络

机构

  • 2篇信阳师范学院

作者

  • 2篇刘道华
  • 2篇王淑礼
  • 1篇薛瑞
  • 1篇张文峰

传媒

  • 1篇华中科技大学...
  • 1篇西安电子科技...

年份

  • 2篇2012
2 条 记 录,以下是 1-2
排序方式:
混合神经网络匹配响应面的多学科设计方法被引量:2
2012年
为提高多学科设计方法的求解性能,构建了混合神经网络匹配响应面的多学科优化设计方法.将BP网络以及ART网络的优点相结合,为充分利用学科级优化时获得的目标结果样本自适应地改变传统固有的响应面结构,从而提高了响应面的精度,减少了学科级优化迭代的次数,进而提高了整个多学科优化方法的求解效率.通过具体的优化实例验证了该方法,以获得优化解的精度、优化解的平均迭代次数以及整个迭代占用的时间作对比,结果表明混合神经网络匹配响应面的多学科设计方法既能提高优化解的精度,又能提高算法的求解效率。
刘道华王淑礼薛瑞
关键词:BP网络ART网络响应面
基于网络响应面的多目标优化方法
2012年
为提高多目标优化算法的收敛性以及Pareto解的分布均匀性,构建了基于网络响应面的多目标优化方法.将前馈(BP)网络以及自适应共振(ART)网络的优点相结合,充分利用各子目标每1次独立优化时获得的最优解,并将其作非占优判断后作为初始样本自适应地构建网络响应面,从而提高了Pareto解的收敛性以及多样性指标.对网络获得的每个新类进行各子目标值计算,同时对该子目标值做相似度计算,进一步剔除相似度高的样本,从而提高了Pareto解的分布性指标.通过常用的多目标优化测试函数验证该方法,并与改进的非支配排序遗传算法(NSGA-Ⅱ)以及随机权和算法作对比,结果表明该方法能明显改善多目标优化方法的各性能指标.
刘道华张文峰王淑礼
关键词:多目标优化神经网络性能指标前馈网络响应面
共1页<1>
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