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J-GLOBAL ID：201302242741164378   整理番号：13A1114861

適応遺伝的アルゴリズムに基づく負荷特性の分類

Load characteristics classification based on adaptive genetic algorithm

著者 (4件)： Bai Jianxun (School of Electrical Engineering and Information,Sichuan Univ., Chengdu) ,  Yang Honggeng (School of Electrical Engineering and Information,Sichuan Univ., Chengdu) ,  Wu Chuanlai (School of Electrical Engineering and Information,Sichuan Univ., Chengdu) ,  Tang Shan (Yingxiuwan Plant of Sichuan Electric Power Cooperation, Chengdu)
資料名： Diangong Dianneng Xinjishu  (Diangong Dianneng Xinjishu)
巻： 31  号： 4  ページ： 92-96  発行年： 2012年 
JST資料番号： C2503A  ISSN： 1003-3076  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 改良遺伝的アルゴリズムに基づく新しい方法を,負荷特性分類のために発表する。最高の適応性がある最良の個体を,サンプルへの遺伝子操作によって,得ることができ,その個体をデコードして,最良のクラスター中心を得て,次に最適分類を,そのサンプルの距離とクラスター中心に基づいて,サンプルを分割することによって得て,最終的にそのサンプルを,個々のカテゴリーのクラスター中心に適合して,分類精度をテストする。適応型遺伝的アルゴリズムの総合性能とランダム性を確実にして,この論文で提案した,進化のプロセスで,交差可能性と突然変異可能性の適応的交換が,従来の遺伝的アルゴリズムで現れる,早熟収束と遅い収束を避けることができる。実例は,それが,分類結果に及ぼす初期条件の過度の影響を避けることができ,適応型遺伝的アルゴリズムを使用して負荷特性を分類する場合に,所望の分類結果を達成するのを示している。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST

シソーラス用語： *遺伝的アルゴリズム ,  アルゴリズム ,  負荷特性 ,  カテゴリー ,  遺伝子操作 ,  数学的性質 ,  クラスタ ,  突然変異 ,  精度 ,  初期条件
準シソーラス用語： *適応遺伝的アルゴリズム ,  ランダム性 ,  分類精度

分類 (1件)： 電力変換器  (NB08030B)

タイトルに関連する用語 (3件)： 適応遺伝的アルゴリズム ,  負荷特性 ,  分類