【摘 要】
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该文内容如下:1、介绍了遗传算法的基本概念和原理;针对遗传算法本身存在的收敛速度慢和未成熟收敛等问题,指出遗传算法本身在向自组织自适应的方向发展;2、对现有关于模糊遗
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该文内容如下:1、介绍了遗传算法的基本概念和原理;针对遗传算法本身存在的收敛速度慢和未成熟收敛等问题,指出遗传算法本身在向自组织自适应的方向发展;2、对现有关于模糊遗传算法的文献分两方面加以综述:用模糊逻辑控制遗传算法的遗传操作有参数设置的思想和方法;模糊编码及模糊交叉的策略.同时分析了各种方法的特点,指出其不足之处并探讨了今后的研究方向.提出一种用模糊逻辑在线修正遗传算法交叉率和变异率的方法,并用于典型函数寻优,和简单遗传算法的寻优结果进行了比较,仿真结果证明:模糊遗传算法能以更大的概率找到最优解;能在保证一定收敛速度的前提下,解决遗传算法存在的未成熟收敛问题;3、该文提出一种用遗传算法优化神经网络映射的模糊T-S模型的方法.把这种方法用于典型非线性函数的辨识,与其它T-S模型的建模方法进行了对比,证明了这种方法得到的模型的辨识精度和检验精度都高于其它方法;4、针对现有的舰船横摇非线性模型不精确等问题,用该文提出的建模方法来建立舰船横摇的T-S模糊模型,并把前面提出的模糊遗传算法用于模型的辨识;仿真结果表明建立的横摇模糊模型能较好的逼近真实系统.
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