【摘 要】
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人工智能中的遗传算法和模糊技术近年来发展迅速,特别是模糊技术已经在各个方面被广泛应用,遗传算法的应用虽然没有模糊技术广泛,但是近年来对它的理论及应用研究日益升温.模
【出 处】
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杭州电子工业学院 杭州电子科技大学
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人工智能中的遗传算法和模糊技术近年来发展迅速,特别是模糊技术已经在各个方面被广泛应用,遗传算法的应用虽然没有模糊技术广泛,但是近年来对它的理论及应用研究日益升温.模糊技术着眼于人在处理事情时的模糊性.相对于清晰的概念,"模糊概念"更适合于人们的观察、思维、理解与决策,也更适合于客观现象和事物的模糊性.遗传算法基于生物进化过程,用机器模拟自然界生物进化过程,优胜劣汰,适者生存,引进交叉、变异等生物进化思想.生物通过自然选择、繁殖、变异等逐渐进化,以适应环境的改变,产生最适合当前环境等综合因素的个体.事实证明,GA是一种非常有效的优化算法,具有优越的性能,尤其适合于复杂问题的求解.并且用GA求解问题时,对先验知识要求不高,需要的信息少,不需要所求问题的精确数学模型等.电磁流量计的传感器部分由励磁线圈和感应电极组成,电磁流量计输出励磁电流,输入信号为感应电动势.励磁电流与感应电动势之间为二阶传递函数关系,因为感应电动势太微弱(1毫伏左右),易受外界干扰因素的影响,其中含有很大的噪声.受噪声影响,单纯为了提高感应电动势的稳定性,而增大励磁电流并不一定能取得好的效果.在一定条件下,增大励磁电流,感应电动势稳定性也会相应增加,而在另外条件下,增大励磁电流,反而会影响到感应电动势的稳定性,其间为一非单调、局部多极值函数关系.仪表在出厂前有一个标定环节,所以考虑在标定时采用遗传算法和模糊控制技术相结合,通过推理、计算寻找出励磁电流频率和强度的一个较好组合,以期提高仪表的稳定性、精度等.
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