基于遗传学习的可拓综合评价权重分析新方法
介绍了可拓综合评价和可拓故障诊断的特点.针对目前可拓综合评价中采用的各种权重分配方法不能跟踪环境变化的缺陷,提出了基于遗传学习的权重分配新算法.算法通过个体与环境的交互作用解决了在线权重分配问题.结合遗传学习的特点,给出了交互作用方式下的适应值函数的定义策略.同时研究了遗传算法中交叉和变异的自适应策略,并给出了适合在线权重分配遗传算法的参数.将该算法用于刀库可拓故障诊断权重分配中,结果表明算法具有较高的效率和精度.
权重分配 遗传算法 机器学习 可拓评价 故障诊断
刘海生 赵燕伟 上海大学机电工程与自动化学院(上海) 张国贤 王广鹏
浙江工业大学机电学院(杭州) 上海大学机电工程与自动化学院(上海)
国内会议
大连
中文
323-327
2002-07-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）