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针对传统BP神经网络收敛速度慢、易陷入局部最优和遗传算法优化BP神经网络(GA-BP)算法过早收敛的问题,提出了遗传模拟退火算法优化BP神经网络(GSA-BP)算法. 在遗传算法(GA)的种群更新中加入模拟退火算法(SA),保留种群的多样性. 用GSA-BP算法对某地区进行高程异常拟合,并与BP算法和GA-BP算法结果进行比较. 结果显示:GSA-BP算法精度可分别提高约51%、25%,速度提高约77%、39%,且能基本满足四等水准测量精度要求. 该方法在GPS高程拟合中具有可行性. 相似文献
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基于改进遗传算法的多约束VRP求解 总被引：1，自引：0，他引：1
建立了多约束条件车辆路径问题的数学模型和求解流程.先采用最近插入法生成初始解,然后基于遗传算法和模拟退火算法改进初始解.实验结果表明:结合模拟退火与遗传算法求解车辆路径问题,可以在一定程度上解决遗传算法易"早熟收敛"问题,从而得到更优的解. 相似文献
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基于SVM的遥感影像的分类 总被引：5，自引：0，他引：5
传统的遥感图像的分类方法包括统计模式识别、句法模式识别、以及神经网络、遗传算法、模拟退火算法等。分析了统计模式识别的方法的优缺点,提出了使用SVM的方法进行遥感图像分类的设想,通过实验证明该方法是有效的和稳健的。 相似文献
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基于禁忌搜索的点状注记研究 总被引：1，自引：1，他引：0
地图注记是为待定位注记求取注记位置的过程,它是自动地图制图中的一个重要的难题,其中点状注记问题可以看作是一个组合优化问题。解决优化组合问题,目前有许多成熟的算法,比如模拟退火法,遗传算法,神经网络优化算法以及禁忌算法等等。目前,模拟退火法,遗传算法和神经网络优化算法已经被用来优化点状注记的配置问题。本文将介绍禁忌算法在点状注记配置中的应用,并用国家1∶250000地形图点状居民地图层数据实验,证明该方法有较高的搜索效率,得到的注记结果基本上解决了压盖问题。 相似文献
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论文以全国甲型H1N1流行性感冒（下简称甲流）疫情数据为实例,讨论了采用SIR模型对甲流的传播过程进行模拟时相关参数的求解问题。分别通过优化的遗传算法（Genetic Algorithm,GA）和模拟退火算法（Simula-ted Annealing Algorithm,SA）求得该非线性模型中的重要参数阈值（日治愈率与日传染率的比值）,并由该参数阈值计算出各月患病人数。论文比较分析了两种算法在精度和效率上的优劣,发现遗传算法优于模拟退火。同时模拟结果验证了SIR模型适合甲流疫情的分析模拟。 相似文献
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结合蒙特卡罗方法的精度评定特点,提出了一种将偏差和中误差作为评价指标的综合评价公式.利用所提出的综合评价公式评价神经网络算法(neural network algorithm,NNA)、基因遗传算法(genetic algo-rithm,GA)和模拟退火算法(simulated annealing,SA)在火山复式位错... 相似文献
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基于模拟退火的空间聚类算法 总被引：1，自引：0，他引：1
根据模拟退火具有寻求全局最优解的特性,在分析模拟退火基本理论的基础上,利用模拟退火基本思想对传统的空间聚类方法--K-means算法进行优化.然后分别对优化后的算法和传统算法进行实验分析.实验结果表明:优化后的方法以概率接受劣解的方式跳出局部极小值,从而为寻求全局的最优解提供了可能.另外,在优化过程中提出并应用了点密度的思想,使得聚类结果不受初始值影响,其执行效率也有所提高. 相似文献
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基于GASA混合策略的BP网络在基准地价测算中的应用 总被引：1，自引：0，他引：1
结合遗传算法的并行搜索结构和模拟退火的概率突跳特性 ,提出了一种用于BP网络权值学习的GASA混合策略。以江西省赣县县城商业用地为例 ,应用基于GASA混合策略的BP网络对其基准地价进行了测算 ,并与回归模型方法作了比较。结果表明 ,混合策略能有效地避免BP算法陷入局部极小和网络单目标学习易产生的过拟合现象。将神经网络用于基准地价的测算 ,精度优于常规的回归模型方法。 相似文献
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基于退火BP神经网络的GPS高程转换 总被引：1，自引：0，他引：1
阐述模拟退火算法的基本思想和原理,提出并介绍模拟退火算法优化的BP神经网络模型在GPS高程转换中的具体应用,同时编写相应的MATLAB处理程序,结合大量数据进行仿真实验,结果表明文中提出的退火BP神经网络模型具有收敛速度快、精度高、避免陷入局部最小的优良特性。 相似文献
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针对当前陆地边界争议区自动划界方法考虑因素不全的现状,提出了一种基于并行模拟退火算法的陆地划界线自动生成方法。首先根据地性线网络构造“点-点”邻接关系,并基于划界法理对其进行特殊处理。然后,设计模拟退火过程中划界线的编码方式、目标函数及初始划界线的生成。最后,结合不同退火方式的优点构建并行模拟退火算法对全局最优划界线进行快速充分搜索。实验结果表明,该方法不仅能够顾及划界双方约定的面积比例、实际地形及特殊区域的影响,而且可以满足相应划界方综合资源占有量最大化的利益诉求,有效维护该方的划界利益。 相似文献
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为了克服传统遗传算法在优化多目标图像分割参数时易陷入局部收敛和搜索效率低的缺陷,本文提出一种基于智能遗传算法和Otsu法的多目标图像分割方法,并将它应用于航空影像的分割。实验结果表明,本文提出的算法比传统遗传算法可以更加快速、更稳定地获取图像分割的最优阈值。 相似文献