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1. 基于自适应小生境递阶遗传算法的RBF均衡器

薛富强葛临东王彬

计算机应用

摘要（1716）

PDF （648KB）（831）

递阶遗传算法(HGA)一次只能确定一个最优个体。采用小生境递阶遗传算法，依据进化信息自适应调整小生境区域，在均衡数据误比特率最低，隐层中心聚类有效性最佳的基础上，可以从多个进化优解中确定出最佳结构的径向基(RBF)神经网络均衡器。仿真结果验证了算法的有效性和稳定性。

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2. 基于动态自适应遗传算法的调制信号特征选择

薛富强葛临东吴月娴

计算机应用

摘要（2137）

PDF （515KB）（1484）

神经网络分类器已被广泛应用在自动模式识别中。降低输入数据特征维数对其结构的简化和性能的提高至关重要。简单遗传算法早熟收敛和局部搜索能力弱的缺陷，使它在特征选择中的效果不理想。提出基于进化群体中值信息的动态自适应遗传算法。仿真结果表明，该算法优选特征子集速度快，解的质量稳定，神经网络分类器的识别准确率有显著提高。