论文研究基于遗传算法的启发性模糊测试方法 .pdf

文中提出了云自适应粒子群优化（CAPSO）算法，根据粒子适应度值把种群分为三个子群，分别采用不同的惯性权重生成策略，由X条件云发生器自适应调整普通子群粒子的惯性权重，由于云模型云滴具有随机性和稳定倾向

预测和健康状态管理（PHM）技术是一种先进测试、维修技术，更是一种全面的故障检测、隔离和预测及状态管理技术。PHM技术正在成为新一代武器装备设计和使用中的一个重要组成部分。论文首先综述了PHM技术的内

针对以往敏感词分类优化的不足,提出一种基于模糊遗传算法的敏感词分类优化方法,该方法把模糊逻辑理论用于遗传算法,模拟生物进化过程和机制来求解实际的敏感词定性结构优化问题。研究表明,对于敏感词词性以及结构

论文研究-遗传算法在模糊线性回归子集选择中的应用.pdf,  针对模糊线性回归，提出子集选择问题，给出评价准则，并采用遗传算法（ＧＡｓ）实现子集选择．最后给出应用实例

针对遗传算法在多路径测试用例自动生成中的不足，提出基于退火遗传算法的生成方法。对遗传算法的适应度函数进行优化设计，以满足多路径测试用例生成。同时在算法中引入路径存储机制，从而增强测试用例自动生成的功效

测试激励的选择影响电路故障诊断的精度，为克服现有方法不足，提出了一种基于电路可诊性和遗传算法的模拟电路测试激励优化方法。对待测电路进行十倍频程AC Sweep分析来确定正弦测试信号的频率优化范围，基于

为改善传统二维0tsu阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差等缺点，将遗传算法应用到二维Otsu灰度图像阈值寻优中，并提出一种改进的自适应遗传算法。实验证明，新的算法对灰度图像有较好的分割效果，

将双线性反馈神经网络应用于盲均衡算法,提出了一种新的基于双线性反馈神经网络盲均衡算法,推导出算法迭代公式,计算机仿真表明,新算法具有较快的收敛速度和较小的误码率。

自适应的遗传算法参数，朱彦廷，，用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率取代固定的的适应度函数、交叉概率及变异概率来改进遗传算法，并与标准遗传算法进行了

Srinvivas等提出一种自适应遗传算法，交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中，群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零，这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改