【摘要】：為解決觸覺(jué)傳感器非線性誤差大的問(wèn)題,本文提出了一種基于動(dòng)態(tài)密度聚類(lèi)改進(jìn)的自適應(yīng)多種群遺傳算法(IMPGA)。IMPGA算法通過(guò)對(duì)個(gè)體相似度的動(dòng)態(tài)聚類(lèi)分析生成多個(gè)子種群,各子種群采用自適應(yīng)交叉、變異概率并行進(jìn)化,提高了搜索全局最優(yōu)解的效率。通過(guò)動(dòng)態(tài)鄰域搜索策略提高算法局部搜索的能力,通過(guò)移民算子保持每個(gè)種群的多樣性和進(jìn)化動(dòng)力。實(shí)驗(yàn)表明通過(guò)IMPGA算法優(yōu)化的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠有效減小觸覺(jué)傳感器非線性擬合誤差,魯棒性能好。
[Abstract]:In order to solve the problem of large nonlinear error of tactile sensors, an improved adaptive multi-population genetic algorithm (IMPGA). IMPGA) based on dynamic density clustering is proposed to generate multiple subpopulations by dynamic clustering analysis of individual similarity. Each subpopulation adopts adaptive crossover, and mutation probability evolves in parallel, which improves the efficiency of searching global optimal solution. The local search ability of the algorithm is improved by dynamic neighborhood search strategy, and the diversity and evolutionary power of each population is maintained by immigration operator. Experiments show that the BP neural network optimized by IMPGA algorithm can effectively reduce the nonlinear fitting error of tactile sensor and has good robustness.
【作者單位】： 黑龍江大學(xué)電子工程學(xué)院;大慶師范學(xué)院機(jī)電工程學(xué)院;中國(guó)工程物理研究院計(jì)算機(jī)應(yīng)用研究所;哈爾濱工業(yè)大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(61572153) 中國(guó)工程物理研究院發(fā)展基金項(xiàng)目(2014A0403020,2015A0403002) 國(guó)家基礎(chǔ)科研項(xiàng)目(JCKY2016212C005) 高等學(xué)校博士學(xué)科點(diǎn)專(zhuān)項(xiàng)科研基金項(xiàng)目(20132301110005)
【分類(lèi)號(hào)】：TP18;TP212

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本文編號(hào)：2428138