论文研究基于遗传算法优化的BP网络速度观测器的研究.pdf

将遗传算法与混沌算法相结合，提出了一种新颖的基于猫映射的混沌遗传算法（CGA），解释了猫映射的遍历性，分析了猫映射的混沌分布优越性。该算法利用猫映射的初值敏感性扩大搜索范围，利用猫映射的遍历性进行混沌

BP神经网络是一种多层的前馈神经网络，其训练算法是基于误差的反向传播。然而，传统的BP算法存在着训练速度慢、易陷入局部最优等问题。为了克服这些问题，研究者采用了遗传算法来优化BP神经网络的结构和参数。

给出了一种循环迭代结构的伪随机序列生成方法。选择函数根据LFSR的计算结果进行取值，确定当前迭代计算使用的混沌系统，通过迭代计算产生相应的混沌序列，然后将生成的混沌序列进行相应的数制转换，将得到的二进

基于量子遗传算法边坡检测无线传感网络优化，王焱，孙雁鸣，将无线传感网络技术结合到露天矿边坡检测系统中，当露天矿边坡出现异常时，及时将信息传递给监测人员，避免出现不必要的损失。将

论文 基于遗传算法优化的模糊控制仿真研究

基于遗传算法的CTA策略参数优化研究摘要： CTA策略作为量化投资领域的重要分支，其参数选择对其最终收益影响巨大。传统参数优化方法往往受限于计算效率和局部最优解问题。探讨了遗传算法在CTA策略参数优

基于BP网络和遗传算法的L型门机系统的研究,李悦,范勤,利用VC++与ANSYS软件、MATLAB软件的接口功能以及VC++对APDL语言的封装技术来实现VC++对ANSYS、MATLAB的二次开发,

采用遗传算法来构造S盒，并引入了启发式变异策略。该策略既可以防止优良的基因受到破坏，又可以保证群体中个体的多样性。基于该方法，给出了6×6的S盒构造的完整程序描述，并获得了一批高非线性度和低差分均匀度

充分考虑辐射源信号覆盖范围带来的观测约束, 提出一种基于动态区间划分的多模型切换轨迹优化算法. 该算法根据可探测区域内的观测器构造子区间划分特征向量, 在不同的控制层使用相应的切换策略分别设计观测器

对BP神经网络的预测性研究来讲是个很好的案例 。