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谌强

作品数:7 被引量:8H指数:2
供职机构:电子科技大学自动化工程学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金国防基础科研计划更多>>
相关领域:自动化与计算机技术电子电信理学更多>>

文献类型

  • 3篇期刊文章
  • 3篇会议论文
  • 1篇学位论文

领域

  • 5篇自动化与计算...
  • 2篇电子电信
  • 1篇理学

主题

  • 5篇遗传算法
  • 4篇搜索
  • 4篇搜索能力
  • 4篇局部搜索
  • 4篇局部搜索能力
  • 4篇格雷码
  • 3篇多样性
  • 3篇自适
  • 3篇自适应
  • 3篇自适应算法
  • 2篇电路
  • 2篇灵敏度
  • 2篇敏度
  • 2篇模拟电路
  • 2篇故障诊断
  • 1篇振荡器
  • 1篇种群多样性
  • 1篇矩阵
  • 1篇矩阵分析
  • 1篇仿真

机构

  • 7篇电子科技大学
  • 1篇成都电子机械...

作者

  • 7篇谌强
  • 6篇雷霖
  • 1篇宋国明
  • 1篇王厚军
  • 1篇杨军

传媒

  • 1篇测控技术
  • 1篇电气电子教学...
  • 1篇昆明理工大学...
  • 1篇2005川渝...
  • 1篇西南三省一市...
  • 1篇2005川渝...

年份

  • 1篇2009
  • 1篇2006
  • 5篇2005
7 条 记 录,以下是 1-7
排序方式:
关于加强遗传算法局部搜索能力的方法研究被引量:1
2005年
防止遗传算法陷入局部最优是遗传算法的一个重点课题和难题.论文首先较全面阐述使用较多防止遗传算法陷入局部最优的若干方法;然后着重阐述通过初始种群多样性测度、gray编码、自适应交叉变异概率、自适应选择压力等方法加强算法跳出局部最优点能力的措施;最后通过常用的Shaffer's F6测试函数来验证该方法的可行性.
谌强雷霖
关键词:遗传算法多样性格雷码自适应算法
一种基于灵敏度分析的模拟电路故障诊断方法
随着模拟电路的复杂度和密集度不断增长,要求能通过测试手段准确定位故障并及时更换故障元件,保证电路的可靠运行。但模拟电路自身的复杂性使得测试成本非常高。因此,提高模拟电路测试和故障诊断水平具有重要的现实意义。  灵敏度分析...
谌强
关键词:模拟电路灵敏度故障诊断遗传算法
关于加强遗传算法局部搜索能力的方法研究
防止遗传算法陷入局部最优是遗传算法的一个重点课题和难题.本文首先较全面阐述使用较多防止遗传算法陷入局部最优的若干方法;然后着重阐述通过初始种群多样性测度、gray编码、自适应交叉变异概率、自适应选择压力等方法加强算法跳出...
谌强雷霖
关键词:遗传算法局部搜索能力种群多样性格雷码
文献传递
关于加强遗传算法局部搜索能力的方法研究
防止遗传算法陷入局部最优是遗传算法的一个重点课题和难题.论文首先较全面阐述使用较多防止遗传算法陷入局部最优的若干方法;然后着重阐述通过初始种群多样性测度、gray编码、自适应交叉变异概率、自适应选择压力等方法加强算法跳出...
谌强雷霖
关键词:遗传算法多样性格雷码自适应算法局部搜索
文献传递网络资源链接
灵敏度矩阵分析的模拟电路故障诊断方法被引量:3
2009年
在分析现有模拟电路多频灵敏度故障诊断方法的基础上,提出一种新的测试频率范围的选择方法,即灵敏度矩阵分析方法。灵敏度矩阵作为故障诊断方程的一个系数矩阵,它的奇异性制约着故障诊断方程解的存在性,而灵敏度矩阵又是测试频率的函数。通过化简故障诊断方程,建立灵敏度矩阵的奇异性与测试频率的关系,从而直接判断故障诊断方程的可解性。仿真实验表明,该方法可以选择一组最佳的测试参数和测试频段,准确地识别电路中的双故障,从而克服现有方法测试频率选择与诊断方程可解性之间的模糊性,增加求解故障诊断方程的可控性和提高故障的诊断率。
宋国明雷霖王厚军谌强
关键词:故障诊断模拟电路
关于加强遗传算法局部搜索能力的方法研究
防止遗传算法陷入局部最优是遗传算法的一个重点课题和难题。本文首先较全面阐述使用较多防止遗传算法陷入局部最优的若干方法;然后着重阐述通过初始种群多样性测度、gray编码、自适应交叉变异概率、自适应选择压力等方法加强算法跳出...
谌强雷霖
关键词:遗传算法多样性格雷码自适应算法
文献传递
基于ADS的200M Hz振荡器设计与仿真
2005年
本文主要介绍基于负阻原理的振荡器设计,利用Agilent○R公司的ADS(Advanced Design System)仿真软件对200MHz振荡器进行了设计,同时阐述该方法设计压控振荡器的一些要点,包括静态偏置点、输出负载与匹配网络。论文最后给出了振荡器的仿真结果。本文所应用的方法有利于学生理解振荡器原理,帮助学生熟悉专业仿真软件,因此可作为振荡器设计的教学参考。
谌强雷霖杨军
关键词:负阻振荡器ADS仿真
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