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基于DT-CWPT和QGA-LSSVM的振动信号故障模式分析
1
作者 赵凯 王志雄 +2 位作者 史永运 孙涛 张赟 《机械制造与自动化》 2026年第1期172-176,共5页
为了提高航空发动机振动信号故障模式的识别精度和计算效率,提出了基于双树复小波包变换(DT-CWPT)和基于量子遗传算法(QGA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的转子振动信号故障模式分类识别算法。利用DT-CWPT对采集的振动信号进行降噪... 为了提高航空发动机振动信号故障模式的识别精度和计算效率,提出了基于双树复小波包变换(DT-CWPT)和基于量子遗传算法(QGA)优化的最小二乘支持向量机(LSSVM)的转子振动信号故障模式分类识别算法。利用DT-CWPT对采集的振动信号进行降噪预处理,计算各频带的能量谱作为训练样本,利用QGA对LSSVM核心参数进行寻优,达到对振动信号模式识别与分类的目的。实验结果表明:该算法具有较好的计算速度和分类精度。 展开更多
关键词 双树复小波包变换 量子遗传算法 最小二乘支持向量机 航空发动机 振动信号 模式分类
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基于IQGA算法的无人驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制研究
2
作者 刘刚 张泽 +2 位作者 杨旭 王文竹 任宏斌 《重庆交通大学学报(自然科学版)》 北大核心 2025年第12期1-10,共10页
为了提高无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度,提出一种基于改进量子遗传算法的无人驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制方法。首先,针对LQR控制器存在稳态误差较大以及预见性不足的问题,设计了前馈模块以及预测模块。其次,针对LQR控制器权重参数难以选取... 为了提高无人驾驶车辆的轨迹跟踪精度,提出一种基于改进量子遗传算法的无人驾驶车辆LQR轨迹跟踪控制方法。首先,针对LQR控制器存在稳态误差较大以及预见性不足的问题,设计了前馈模块以及预测模块。其次,针对LQR控制器权重参数难以选取的问题,使用量子遗传算法对参数进行优化选取。然后,针对量子遗传算法中量子旋转门的旋转角度固定导致算法容易陷入局部最优值以及种群多样性不够丰富的问题,设计了自适应动态旋转角度调整策略以及离散系数判定机制。最后,改进后的LQR控制算法(IQGA-LQR算法)在Simulink-Carsim联合仿真平台上进行了双移线轨迹跟踪测试,仿真结果表明:相较于传统LQR、GA-LQR、QGA-LQR算法,IQGA-LQR算法的横向误差峰值分别降低了63.10%、50.15%、39.44%,均方根误差分别降低了50.68%、41.03%、34.86%。 展开更多
关键词 车辆工程 qga Iqga LQR 轨迹跟踪控制 无人驾驶
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基于GSM-QGA的自适应椭圆作用域APF路径规划
3
作者 李晖 刘述娟 +2 位作者 秦慧萍 鞠明媚 杜左强 《计算机系统应用》 2025年第3期248-258,共11页
针对传统人工势场法(artificial potential field,APF)未充分考虑车辆避碰风险分布差异性和陷入局部极值导致路径规划失败的问题,提出一种基于梯度统计变异量子遗传算法(gradient statistical mutation quantum genetic algorithm,GSM-Q... 针对传统人工势场法(artificial potential field,APF)未充分考虑车辆避碰风险分布差异性和陷入局部极值导致路径规划失败的问题,提出一种基于梯度统计变异量子遗传算法(gradient statistical mutation quantum genetic algorithm,GSM-QGA)的自适应椭圆作用域人工势场法.在传统斥力场圆形作用域的基础上,通过分析车辆和障碍物的相对运动状态,定义斥力势场动态椭圆作用域计算方法;同时对势场函数影响因素进行分析,引入速度因素分别完成斥力势场函数和引力势场函数的设计;将梯度统计变异量子遗传算法作为改进人工势场局部最优修正策略,当车辆陷入局部极值往复运动时,基于车辆当前位置构建伪全局地图,规划可行路径跳出局部极值范围.仿真实验结果表明,改进算法规划的路径不仅可以有效避免车辆陷入局部极值,减少车辆不必要的避障操作,而且在路径平滑性和路径长度等方面相比于传统APF算法和固定椭圆域APF算法均具有优势,所规划路径长度分别缩短6.37%和9.14%. 展开更多
关键词 路径规划 人工势场法 梯度统计变异量子遗传算法 自适应椭圆作用域
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QGA-RBF神经网络在矿井瓦斯涌出量预测中的应用 被引量：28
4
作者 王涛 王洋洋 +1 位作者 郭长娜 张继华 《传感技术学报》 CAS CSCD 北大核心 2012年第1期119-123,共5页
煤矿的安全事故中有80%以上为瓦斯事故,为了更加准确的预测瓦斯涌出量,使得煤矿安全进一步得到保障,采用足够的具有代表性的瓦斯检测数据作为样本,利用QGA算法优化RBF神经网络的参数,建立了瓦斯涌出量的预测模型,并使用MATLAB进行仿真... 煤矿的安全事故中有80%以上为瓦斯事故,为了更加准确的预测瓦斯涌出量,使得煤矿安全进一步得到保障,采用足够的具有代表性的瓦斯检测数据作为样本,利用QGA算法优化RBF神经网络的参数,建立了瓦斯涌出量的预测模型,并使用MATLAB进行仿真研究。结果表明,经过优化后的预测模型较单一的RBF网络模型有更好的预测精度,可以为煤矿瓦斯防治提供理论依据。 展开更多
关键词 qga算法 RBF神经网络 瓦斯涌出量 无线传感网络
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矿井突水水源识别的QGA-LSSVM模型 被引量：15
5
作者 温廷新 张波 邵良杉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2014年第7期111-116,共6页
为快速、有效地判别矿井突水水源,根据水化学特征,选取Ca2+,Mg2+,K++Na+,HCO-3,SO2-4,Cl-和总硬度等7个指标的质量浓度(mg/L)作为主要判别依据,并将其作为识别的变量。利用因子分析模型对数据进行属性约简,提取公共因子,减少判别指标之... 为快速、有效地判别矿井突水水源,根据水化学特征,选取Ca2+,Mg2+,K++Na+,HCO-3,SO2-4,Cl-和总硬度等7个指标的质量浓度(mg/L)作为主要判别依据,并将其作为识别的变量。利用因子分析模型对数据进行属性约简,提取公共因子,减少判别指标之间信息交互,并利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数寻优,建立QGA-LSSVM水源识别模型。选取从新庄孜煤矿实测的33组数据作为训练数据,进行模型训练;另用12组数据作为测试数据,用该模型进行预测,并将结果与其他预测模型的结果进行对比。研究表明:利用因子分析模型提取的公共因子包含原变量因素中绝大部分信息,能减少信息冗余,利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入极值,用该模型可有效地预测矿井突水水源类型,其错误预测率为0。 展开更多
关键词 矿井突水 水源识别 预测 因子分析 量子遗传算法(qga) 最小二乘支持向量机(LSSVM)
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改进的QGA-ELM算法水稻叶面积指数反演模型 被引量：5
6
作者 苏中滨 陆艺伟 +3 位作者 谷俊涛 高睿 马铮 孔庆明 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2021年第4期1227-1233,共7页
为了通过植被指数(VI)准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数(LAI),提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通... 为了通过植被指数(VI)准确、可靠的获取不同施肥梯度、不同品种的水稻叶面积指数(LAI),提出了一种基于改进的QGA-ELM算法应用于水稻LAI反演。首先通过8折交叉验证确定极限学习机(ELM)最佳的隐含层神经元个数与隐含层激活函数类型,再通过引入组合动态旋转角策略、单点混沌交叉操作、混沌变异操作、确定性选择策略、量子灾变操作对量子遗传算法(QGA)进行改进,最后使用改进后的QGA算法优化ELM神经网络输入层到隐含层的连接权值和隐含层的阈值。为了验证该模型普适性和有效性,依次建立多元线性回归、BP、ELM、QGA-ELM、改进的QGA-ELM算法5种模型,并在不同数据集上进行反演效果比较,结果表明:(1)对比QGA-ELM算法和改进的QGA-ELM算法进化过程,改进的算法能有效提升模型寻优能力,避免算法早熟,且能寻得更优结果。(2)对比五种算法在不同数据集上的反演效果,验证了NDVI,RVI与LAI之间主要为非线性关系,且ELM神经网络模型反演效果要优于BP神经网络模型和多元线性回归模型。(3)对比五种算法在不同数据集上的反演效果,改进的QGA-ELM算法绝大部分情况下拥有最高的反演精度和最低的误差,改进后的算法反演精度得到了明显提升,泛化性能也得到了增强。(4)改进的QGA-ELM算法在各种施肥梯度上均具有最高反演精度和最低误差,且精度较高,能为不同生长状况水稻LAI反演提供依据。(5)五种模型对庆和香LAI反演精度均要高于龙稻18,而改进的QGA-ELM算法在不同水稻品种上依然具有较高的反演精度,且在不同水稻品种上反演精度相差极小,远低于其他四种模型,能很好适应不同水稻品种LAI反演要求,极大提升模型的稳定性性,为不同水稻品种反演提供参考意义。 展开更多
关键词 改进的qga-ELM算法 叶面积指数反演 施肥梯度 水稻品种
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基于多维度与QGA-LSSVM算法的制造业用电量预测 被引量：2
7
作者 王宝 叶彬 +3 位作者 马静 葛斐 奚振乾 杜海红 《电力需求侧管理》 2017年第1期17-21,28,共6页
从制造业内部各微观行业出发,设计了与制造业用电密切相关的产品产量、行业投资和景气指数3个维度共35个指标,按相关性原则选取制造业用电量关键影响指标,并采用QGA-LSSVM算法构建制造业用电量预测模型。安徽省制造业季度累计用电量预... 从制造业内部各微观行业出发,设计了与制造业用电密切相关的产品产量、行业投资和景气指数3个维度共35个指标,按相关性原则选取制造业用电量关键影响指标,并采用QGA-LSSVM算法构建制造业用电量预测模型。安徽省制造业季度累计用电量预测实例结果表明,该方法预测结果准确可信,预测效果明显好于基于制造业经济总量和基于非关键影响因素方法,为电力市场和经济运行分析预测人员提供了一种有效手段。 展开更多
关键词 制造业用电量 多维度 qga-LSSVM 关键影响因素 用电量预测
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QGA-RFR模型在导水裂隙带高度预测中的应用 被引量：11
8
作者 邵良杉 周玉 《中国安全科学学报》 CAS CSCD 北大核心 2018年第3期19-24,共6页
为准确预测矿井顶板导水裂隙带高度,用随机森林回归算法（RFR）筛选出开采工作面导水裂隙带高度主要影响因素;借助量子遗传算法（QGA）优化RFR中分裂属性特征值和决策树棵数2个关键参数,建立基于QGA-RFR的导水裂隙带高度预测模型;将实测... 为准确预测矿井顶板导水裂隙带高度,用随机森林回归算法（RFR）筛选出开采工作面导水裂隙带高度主要影响因素;借助量子遗传算法（QGA）优化RFR中分裂属性特征值和决策树棵数2个关键参数,建立基于QGA-RFR的导水裂隙带高度预测模型;将实测的124组导水裂隙带相关数据代入模型进行训练和预测,并将预测结果与GA-RFR、RFR、BP和支持向量机（SVM）等模型预测结果对比。结果表明：QGA-RFR模型的最优参数组合为（5,350）,该参数下模型预测误差值仅为0.113 8;与GA-RFR、RFR、BP和SVM等模型相比,QGA-RFR模型具有更小的平均绝对百分比误差值（0.037 63）、均方根误差值（2.129）和最大相对误差值（0.055 06）,验证了QGA-RFR模型的拟合效果更优。 展开更多
关键词 导水裂隙带高度 随机森林回归算法(RFR) 量子遗传算法(qga) qga-RFR模型 支持向量机(SVM) 开采工作面
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基于QGA的高压断路器数据融合方法的研究
9
作者 苗红霞 王宏华 齐本胜 《现代电子技术》 2010年第4期166-169,共4页
为了消除传感器测量中的干扰及不确定性,获得更准确、更可靠的测量结果,提出一种新型的基于量子遗传算法的数据级融合算法,并将其应用于高压断路器机械振动或分合闸线圈电流等测量数据的融合。该算法以各传感器的加权因子为优化变量,以... 为了消除传感器测量中的干扰及不确定性,获得更准确、更可靠的测量结果,提出一种新型的基于量子遗传算法的数据级融合算法,并将其应用于高压断路器机械振动或分合闸线圈电流等测量数据的融合。该算法以各传感器的加权因子为优化变量,以总的样本方差最小为目标函数,采用量子遗传算法进行优化求解,求得融合后的最优输出。通过各种比较,证明了该算法的正确性和实用性。该算法可推广应用于其他设备的数据融合。 展开更多
关键词 qga数据级融合算法 高压断路器 传感器测量
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基于QGA-BP神经网络的人脸识别技术研究
10
作者 武艳 《中国西部科技》 2009年第13期49-50,共2页
本文介绍了人脸识别的发展概况和人脸识别的主要方法。提出了一种基于QGA和BP神经网络相结合的人脸识别方法。首先使用M-FastICA方法进行人脸特征提取,然后采用QGA-BP神经网络作为人脸识别的分类器,仿真实验具有较好的识别效果,表明本... 本文介绍了人脸识别的发展概况和人脸识别的主要方法。提出了一种基于QGA和BP神经网络相结合的人脸识别方法。首先使用M-FastICA方法进行人脸特征提取,然后采用QGA-BP神经网络作为人脸识别的分类器,仿真实验具有较好的识别效果,表明本文方法是一种可行的人脸识别方法。 展开更多
关键词 人脸识别 BP神经网络 量子遗传算法(qga) 独立分量分析
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基于QGA-Elman模型的新能源汽车充电站负荷预测 被引量：3
11
作者 甘露 陈芳芳 +3 位作者 孙祥晟 李润 王驰鑫 徐天奇 《太赫兹科学与电子信息学报》 2022年第4期378-384,共7页
现代社会新能源汽车的利用率越来越高,很多城市都开始推广新能源汽车,政府也开始重视新能源汽车的发展。对于整个配电网来说,对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的。文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN... 现代社会新能源汽车的利用率越来越高,很多城市都开始推广新能源汽车,政府也开始重视新能源汽车的发展。对于整个配电网来说,对短期新能源汽车充电站的负荷的预测是很有必要的。文中提出一种基于自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN)与量子遗传算法(QGA)-Elman组合的模型对相似日新能源汽车充电站进行负荷预测。利用新能源汽车充电站所给的相似日的历史数据作为输入参数训练所建立的模型来预测次日的发电量。该组合模型在减小预测误差方面有所改进,研究的问题有一定应用价值。 展开更多
关键词 新能源汽车 自适应噪声完备集合经验模态分解(CEEMDAN) 量子遗传算法(qga) ELMAN神经网络 组合预测模型
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煤与瓦斯突出预测的QGA-LSSVM模型 被引量：18
12
作者 温廷新 孙红娟 +2 位作者 张波 邵良杉 孔祥博 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2015年第5期5-12,共8页
为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台... 为快速、有效地对煤与瓦斯突出类型作出预测,运用灰色关联和因子分析模型对所选主要的判别指标进行分析提取,利用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数作寻优处理,最终建立QGA-LSSVM煤与瓦斯突出预测模型。选取从砚石台矿区历史实测的数据,以96∶20的比例对该模型进行训练与测试,并将预测结果与其他预测模型的预测效果进行了比较。研究结果表明:对判别指标进行灰色关联分析可以有效去除对煤与瓦斯突出影响作用小的指标;用因子分析进行公共因子提取,可以有效减少数据信息冗余;利用QGA优化的LSSVM模型能使结果避免陷入局部最优解,用该模型可以有效预测煤与瓦斯突出类型,误判率为0。 展开更多
关键词 煤与瓦斯突出 突出预测 灰色关联 因子分析 量子遗传算法 最小二乘支持向量机中图
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基于QGA-SVM的铠装热电偶传感器辨识建模研究 被引量：18
13
作者 吴朋 林涛 《仪器仪表学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第2期343-349,共7页
针对铠装热电偶传感器进行精度补偿中对辨识建模精度要求高的问题,提出运用支持向量机(SVM)辨识建模,并结合量子遗传算法(QGA)全局寻优能力强的特点对SVM核函数参数进行优化的方法,以减小建模误差。采用各种检验信号对SVM模型的输出和... 针对铠装热电偶传感器进行精度补偿中对辨识建模精度要求高的问题,提出运用支持向量机(SVM)辨识建模,并结合量子遗传算法(QGA)全局寻优能力强的特点对SVM核函数参数进行优化的方法,以减小建模误差。采用各种检验信号对SVM模型的输出和校验误差进行了推广能力测试,并与递推最小二乘估计法辨识建模进行建模误差比较,结果表明SVM辨识建模与QGA结合的方法在对铠装热电偶传感器辨识建模方面具有良好的推广能力和较高的建模精度。通过精度补偿实验,进一步验证了该方法能使模型精度达到铠装热电偶传感器对精度补偿的要求。 展开更多
关键词 量子遗传算法 支持向量机 辨识建模 参数优化
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QGA-VPMCD智能诊断模型研究 被引量：6
14
作者 杨宇 李紫珠 +1 位作者 何知义 程军圣 《振动与冲击》 EI CSCD 北大核心 2015年第13期31-35,共5页
针对多变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model-based Class Discriminate,VPMCD)分类方法中只选择了某单一模型的缺陷,提出一种基于量子遗传算法优化的多变量智能诊断模型(Quantum Genetic Algorithm-Variable Predictive Mod... 针对多变量预测模型模式识别(Variable Predictive Model-based Class Discriminate,VPMCD)分类方法中只选择了某单一模型的缺陷,提出一种基于量子遗传算法优化的多变量智能诊断模型(Quantum Genetic Algorithm-Variable Predictive Model-Based Class Discriminate,QGA-VPMCD)。该模型采用最优权值矩阵来综合考虑各诊断模型对分类结果的影响。即首先通过样本训练来建立多个SVPM(Subordinate Variable Predictive Model,SVPM);然后采用量子遗传优化算法求出各SVPM的权值,从而得到最优权值矩阵;最后用最优权值矩阵加权融合测试样本的SVPM特征变量预测值,得到最佳特征变量预测值,并以预测误差平方和最小为判别函数来识别故障的类型。滚动轴承振动信号的分析结果表明了该模型的有效性。 展开更多
关键词 多变量预测模型 量子遗传算法 最优权值矩阵 智能诊断模型
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基于变异概率分析的改进QGA及其应用 被引量：2
15
作者 戴勇谦 张明武 +1 位作者 祝胜林 戴勇新 《计算机工程》 CAS CSCD 2013年第7期247-251,256,共6页
标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时,会由于早熟收敛而陷入局部最优。为解决该问题,引入k位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布,指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突,提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变... 标准量子遗传算法(QGA)在应用于组合优化问题时,会由于早熟收敛而陷入局部最优。为解决该问题,引入k位变异子空间概念分析Q-bit的变异概率分布,指出传统随机变异机制和QGA自有变异机制之间的冲突,提出一种基于观测状态的阶段式大尺度变异机制。将该机制的变异算子嵌入量子旋转策略表,对不同规模的0/1背包问题进行测试,结果表明,该机制能有效避免早熟收敛,跳出局部最优,全局寻优能力优于标准QGA。 展开更多
关键词 量子计算 量子遗传算法 变异机制 变异概率分布 组合优化 0 1背包问题
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一种带修复函数的QGA及其在背包问题中的应用 被引量：2
16
作者 朱筱蓉 张兴华 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2007年第5期1187-1190,共4页
提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典... 提出了一种带修复函数的量子遗传算法来求解背包问题。该算法采用量子比特概率编码方式构造染色体,由量子旋转门操作实现种群进化。在求解背包问题时,采用修复函数来修正不可行编码。文中给出了该算法的具体实现方法和流程,并用几个典型背包问题实例对其进行测试,结果表明带修复函数的量子遗传算法在求解背包问题时,综合性能优于传统遗传算法。 展开更多
关键词 量子遗传算法 背包问题 修复函数
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基于QGA-LSSVM的能源需求预测 被引量：2
17
作者 冯亚娟 刘晓恺 张波 《科技与经济》 2014年第3期56-60,共5页
能源需求预测是能源规划和政策制定的前提和基础,能源需求预测受到众多因素的影响。为了快速、有效的预测我国对能源的需求,采用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,建立最优的能源预测模型。收集1997—2011... 能源需求预测是能源规划和政策制定的前提和基础,能源需求预测受到众多因素的影响。为了快速、有效的预测我国对能源的需求,采用量子遗传算法(QGA)对最小二乘支持向量机(LSSVM)的参数进行优化,建立最优的能源预测模型。收集1997—2011年我国能源需求的相关数据作为训练样本和测试样本,对影响能源需求的指标数据,利用因子分析,对关联程度较高的指标数据进行公共因子的提取,减少判别指标间信息交互,通过预测模型的检验,并对比其他预测模型,验证了该模型在能源需求预测中具有极低的误差率。 展开更多
关键词 能源需求 预测 因子分析 量子遗传算法 最小二乘支持向量机
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基于QGA-LS-SVM的超声导波缺陷轮廓重构 被引量：1
18
作者 刘兵 唐力伟 +2 位作者 王建斌 王长龙 张轩硕 《中国工程机械学报》 2013年第3期205-210,215,共7页
超声导波缺陷轮廓重构是指由检测到的缺陷回波信号重构缺陷轮廓及参数,是实现超声导波信号反演的关键.探讨了应用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)对缺陷轮廓进行重构的方法,并利用量子遗传算法(Quantu... 超声导波缺陷轮廓重构是指由检测到的缺陷回波信号重构缺陷轮廓及参数,是实现超声导波信号反演的关键.探讨了应用最小二乘支持向量机(Least Squares Support Vector Machine,LS-SVM)对缺陷轮廓进行重构的方法,并利用量子遗传算法(Quantum Genetic Algorithm,QGA)优化LS-SVM及核函数的参数.LS-SVM的输入是缺陷所产生的回波信号,输出是缺陷轮廓数据,建立起由缺陷的回波信号到缺陷二维轮廓的映射关系.训练样本和测试样本由实验数据与仿真数据组成.该方法实现了缺陷的二维轮廓重构,并与BP(Back Propagation)神经网络、GRNN(Generalized Regression Neural Network)神经网络和常规遗传算法LS-SVM三种方法的重构效果进行了比较.结果表明,该方法速度快、精度高,并有很好的泛化能力,是一种行之有效的缺陷反演方法. 展开更多
关键词 超声导波 轮廓重构 量子遗传算法 最小二乘支持向量机
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基于改进QGA的T-S模糊控制器设计
19
作者 李盼池 穆殿宝 张巧翠 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2011年第11期22-24,27,共4页
利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位... 利用基于量子位测量的二进制量子遗传算法(QGA)对连续问题进行优化时,频繁的解码运算严重降低了优化效率。针对该问题,提出一种基于量子位相位编码的QGA。该算法直接采用量子位的相位对染色体进行编码,利用量子旋转门实现染色体上相位的更新,通过Pauli-Z门实现染色体的变异,由于优化过程统一在[0,2π]n空间进行,因此对不同尺度空间的优化问题具有良好的适应性。以单级倒立摆T-S模糊控制器参数的优化设计为例进行仿真,证明该算法在搜索能力和优化效率方面的优势。 展开更多
关键词 量子遗传算法 相位编码 T-S模糊控制器 参数优化 倒立摆控制
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QGA-BP神经网络在农业信贷风险评估中的应用
20
作者 郜佳蕾 吴迪 郜佳慧 《台州学院学报》 2022年第3期6-10,47,共6页
为了提高风险评估的准确度和效率,有效降低农业信贷风险,提出一种基于优化反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络的风险评估方法。首先,该方法利用量子遗传算法(Quantum GeneticAlgorithm,QGA)调整和确定BP神经网络的初始权重和阈值,... 为了提高风险评估的准确度和效率,有效降低农业信贷风险,提出一种基于优化反向传播(Back-Propagation,BP)神经网络的风险评估方法。首先,该方法利用量子遗传算法(Quantum GeneticAlgorithm,QGA)调整和确定BP神经网络的初始权重和阈值,实现了BP神经网络模型参数设置优化。然后,将QGA-BP神经网络模型应用于农业信贷风险评估中,并基于案例分析法进行验证。最后,通过对比QGA-BP神经网络与GA-BP神经网络的性能验证所提方法的有效性。结果表明:QGA-BP神经网络可以加快神经网络的收敛速度,改善BP神经网络容易陷入局部最小值的缺点。QGA-BP神经网络模型在农业供应链金融信用风险预测中表现良好,其预测精度和预测速度都有所提高。 展开更多
关键词 qga-BP神经网络 农业信贷 风险评估
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