原文传递
基于人工免疫系统的智能融合算法研究及应用
| 论文题名： | 基于人工免疫系统的智能融合算法研究及应用 |
| 关键词： | 人工智能;多目标融合;人工免疫系统;机车二系载荷;轨道衡;称重误差补偿 |
| 摘要： | 随着信息化时代的发展，多源信息融合技术在诸多领域产生着日渐重要的影响。人工智能则是推动信息融合发展的重要技术手段，其中人工免疫系统算法是继人工神经网络和遗传算法之后的又一个智能研究热点。本文主要研究基于人工免疫系统的智能融合算法。 由于信息融合目前还缺乏系统性的基础理论指导，为了探讨普遍适用信息融合问题的求解模型，本文借鉴多目标优化的理论和方法，提出了多目标融合理论及其统一的模型描述。通过确立相应的优化指标，将信息融合问题转换为对满足多个优化指标结果的融合过程。本文的研究工作紧密围绕多目标融合理论展开，分为理论方法和应用研究两部分。 理论方法包括:1）人工免疫系统和ICSA研究。在详细论述ICSA算法思想及克隆选择算子的基础上，实现了算法流程并证明了其收敛性，通过理论分析和仿真实验对比说明免疫算法较进化算法机制更具优势。2）基于免疫机制的RBF网络设计。针对传统RBF网络学习策略存在的不足，提出基于免疫机制的三级RBF网络学习方法:采用免疫疫苗的机理在第一级得到网络隐层节点数，从而自行构建网络，降低了第二级搜索空间的复杂度;第二级采用人工免疫算法多点搜索解空间，寻找全局最优的隐层非线性参数;第三级采用最小二乘法估计输出层线性参数，降低了第二级设计空间的维数，提高了算法效率。通过Hermit多项式逼近实验和应用实例皆验证了该方法训练得到的RBF网络性能优越。 应用研究包括:1）机车二系载荷融合调整方法研究。通过分析机车二系调簧问题的特点，引入多目标融合理论，设计了一种基于IDCMA的两级机车二系载荷融合调整方法:将调簧问题的先验知识作为免疫优势引入算法模型中，并针对调簧中优化指标的偏好设计了两级结构的免疫调簧算法。经实车数据验证，该算法较已有算法性能更优。2）多传感器信息融合的轨道衡称重误差补偿研究。通过详细分析轨道衡称重误差的来源，建立了轨道衡的称重模型并提出了基于免疫RBF网络的多传感器信息融合轨道衡误差补偿方法。设计RBF网络并通过免疫三级算法训练，实现了良好的轨道衡误差补偿效果，并通过与加权融合的误差补偿方法比较验证了免疫RBF网络误差补偿的优越性。以上两个应用研究成果均具有较高的工程应用价值。 |
| 作者： | 朱亚男 |
| 专业： | 交通运输工程(载运工具运用工程) |
| 导师： | 潘迪夫 |
| 授予学位： | 硕士 |
| 授予学位单位： | 中南大学 |
| 学位年度： | 2012 |
| 正文语种： | 中文 |
检索历史
应用推荐
