基于遗传与BP算法的公路收费系统综合评价

在构建高速公路收费系统综合评价指标体系的基础上,提出了用遗传算法(Genetic Algorithms,GAs)与BP网络相结合的混合算法来进行综合评价的模型,即先通过遗传算法优化初始权值,再用BP网络进行精确训练,使网络收敛速度加快和避免局部极小,从而保证模型评价值客观反映真实评价.     

岩体的自适应本构模型

应用神经网络技术，提出了建立岩体自适应本构关系模型的新方法，实际应用表明，该方法正确。     

基于优化方法的自适应跳频地址编码方法

为提高跳扩频通信系统抗干扰性能，提出了在多载 直接序列跳扩频（ＭＣ－ＤＳ／ＦＨＣＤ－ＭＡ）通信系统中实现自适应跳频（ＡＦＨ）方式时，基于优化的自适应跳频地址编码方法。在给定信道仿真参数的前提下，对自适应跳频系统的误码性能进行了分析，结果表明自适应方式优于传统方式。     

一种改进的模型参考自适应算法

针对一种模型跟随自适应算法（DS-AMFC），利用线性神经网络预测系统输出与模型输出之差为控制信号的计算提供较准确的偏差值，用该估计的偏差量进行控制。同时，把控制的误差引入控制信号，在输入信号频率较高时仍具有跟随模型的能力，鲁棒性大大提高。     

内河船舶避碰路径优化研究

内河船舶碰撞事故导致重大生命及财产损失，已经引起人们的高度关注．提出一种内河船舶自动避碰路径优化的研究方法，建立了内河船舶操纵运动数学模型，将遗传算法运用到内河船舶避碰路径选优中，提出内河船舶避碰路径优化准则，并构建一种考虑内河航道中运动船舶及障碍物的适应度函数．优化结果表明了本方法的可行性。     

基于遗传算法的塑焊机PID温控系统

针对塑焊机温度控制，提出了一种基于遗传算法寻优的PID控制方法。该控制器以系统误差控制输出上升时间和超调量构成的函数为性能指标，利用遗传算法全局搜索能力获取一组最优的PID参数KP，Ti，Td，并且能根据实时获取的误差在线调整参数。应用结果表明，该温度控制器具有良好的动静态特性和鲁棒性。     

基于遗传算法的军事运输路径优化

在建立军事运输路径优化模型的基础上，设计了求解最小广义权路径的遗传算法；针对军事运输中的必经点和节点保序问题，构造了特殊的染色体编码规则和交叉、变异的处理方法；提出通过对初始种群染色体的预处理来提高算法的性能．最后，进行了算法的比较实验和结果分析，以验证算法的可行性和有效性．     

基于改进遗传算法的图像分割识别方法

提出了一种利用灰度直方图熵和改进遗传算法对图像进行分割的方法，以灰度图像直方图熵作为评价函数，把图像分割问题变成一个优化问题，利用遗传算法的寻优高效性，搜索到能使分割质量到达最优的分割阙值．针对遗传算法的某些不足之处，利用精英策略和模拟退火的思想，对其做了一些修正．实验结果表明，该方法不仅分割质量好，而且缩短了运算时间．     

自适应有限元分析的网格自动生成方法的选择

针对当前存在的、具有代表性的网格自动生成方法进行分析讨论，从网格控制机理的角度，分析这些方法是否适合于自适应有限元分析系统。结果表明，一般情况下，４／８叉树网格生成方法非常适合用于自适应有限元分析系统。     

基于遗传算法的神经网络在道路收费中的应用

道路拥挤收费被认为是城市交通管理和控制的一个有效方法,国内外不少学者提出了模型和相应的计算方法。文章根据弹性需求下的拥挤收费模型,利用BP神经网络算法模拟路段流量和路段收费之间的对应关系,并在神经网络的训练过程中引入遗传算法,加速神经网络的全局收敛。通过训练后的神经网络制定收费,可以使得各路段流量基本达到最优路段流量的要求,并通过实例证明了该算法的有效性。