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本文采用多目标遗传算法求解船舶出坞拖轮配置优化模型的近似Pareto最优解集,针对遗传算法只能优化单目标、无约束问题,通过引入罚函数除去了船舶出坞中多变量非线性有约束问题的约束限制。本文利用加权和方法处理船舶出坞拖轮装置多目标优化问题,并按专家决策方法确定各目标函数的权系数。拖轮配置优化结果表明了多目标遗传算法的有效性,并为船坞主管进行船舶出坞拖轮配置决策提供了充分的依据。 相似文献
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本文介绍了数控弯管机弯管时的回弹补偿、起弯点修正和精确下料的处理方法,以及使用“智能弯管测量仪”测取并提供弯管工艺参数和为数控弯管机提供补偿修正加工数据的方法. 相似文献
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本文从塑性弯曲理论推出了用逐步逼近弯曲求解型材弯曲弹复曲率的实用方法,对型材自动化弯曲成形工艺处理回弹问题十分有效。 相似文献
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支持向量机(Support Vector Machines,SVM)是基于统计学习理论框架下的一种新的通用机器学习方法,是一种处理非线性分类和非线性回归的有效方法。由于具有完备的理论基础和出色的学习性能,该技术已成为当前国际机器学习界的研究热点,能较好地解决小样本、高维数、非线性和局部极小点等实际问题。近来,SVR方法被引入求解回归和预测问题,并在各领域中得到广泛的应用。本文在分析现有基于高斯核的支持向量回归方法优缺点的基础上,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一思维定势,提出了一种新的算法——"基于高斯核参数加权的支持向量回归机"算法,并将该算法应用在世界散货船队运力预测中。估算结果证明了这种改进的支持向量回归算法在船队运力预测中的有效性和实用性。 相似文献
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