داکز دی ال
دانلود مقالات و جزوات آموزشی - دانشگاهیداکز دی ال
دانلود مقالات و جزوات آموزشی - دانشگاهیبرق 68. ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای یافتن اندازه و مکان بهینۀ تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع
ترکیب الگوریتم ژنتیک و الگوریتم بهینه‌سازی ازدحام ذرات برای یافتن اندازه و مکان بهینۀ تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع
چکیدهمنابع تولید پراکنده (DG) به علت تقاضای روبروی رشد انرژی دارای اهمیت زیادی در سیستم‌های توزیع می‌گردند. مکان‌ها و توانمندی‌های منابع تولید پراکنده تاثیر عمیقی در تلفات سیستم در شبکه توزیع داشته‌اند. در این مقاله، یک ترکیب نوینی از الگوریتم ژنتیک (GA)/ بهینه‌سازی ازدحام ذرات (PSO) برای جایابی و یافتن اندازه بهینه تولید پراکنده در سیستم‌های توزیع معرفی می‌شود. هدف این است که تلفات توان شبکه کمینه شده، تنظیم ولتاژ بهتری صورت گرفته و پایداری ولتاژ در چارچوب قیود عملکردی و امنیتی سیستم در سیستم‌های توزیع شعاعی حاصل شود. یک تحلیل تشریحی روی سیستم‌های 33 و 39 باس انجام شده است تا کارائی روش ارائه شده نشان داده شود.
یک شبکه عصبی فازی ژنتیکی بهینه شده برای کنترل کشتی
اصل و ترجمه مقاله کنترل هوشمند کشتی با استفاده از شبکه عصبی و منطق فازی و ژنتیک الگوریتم
عنوان انگلیسی مقاله :
A Genetically Optimized Fuzzy Neural Network for Ship ControllersA Genetically Optimized Fuzzy Neural Network for Ship Controllers
عنوان فارسی مقاله :
یک شبکه عصبی فازی ژنتیکی بهینه شده برای کنترل کشتی
سال انتشار : 2006
کیفیت ترجمه : B
چکیده انگلیسی :
Abstract-A novel approach has been promoted for fuzzy neural ship controllers. An RBF neural network and GA optimization are employed in a fuzzy neural controller to deal with the nonlinearity, time varying and uncertain factors. Utilizing the designed network to substitute the conventional fuzzy inference, the rule base and membership functions can be auto-adjusted by GA optimization. The parameters of neural network can be decreased by using union-rule configuration in the hidden layer of the network. The performance of controller is evaluated by the system simulation conducted with Simulink tools, by which satisfied results have been obtained
.Index Terms- RBF network. Fuzzy control. Genetic algorithm. Union rule. Ship control
چکیده فارسی :
چکیده - منطق فازی عصبی، رویکردی جدید برای کنترل کشتی ها است. یک شبکه عصبی RBF و بهینه سازی GA در یک کنترل عصبی فازی به کار برای مقابله با غیرخطی، زمان های مختلف و عوامل نامشخص است. با استفاده از شبکه طراحی شده به جای استنتاج فازی معمولی، پایگاه قوانین و توابع عضویت می تواند به صورت خودکار توسط بهینه سازی GA تنظیم شود. پارامترهای شبکه عصبی را می توان با استفاده از تنظیمات مجموعه قوانین در لایه مخفی از شبکه کاهش داد. نتایج رضایت بخشی از عملکرد کنترل کننده های شبیه سازی سیستم، که توسط ابزار سیمولینک انجام می گردد دست آمده است.کلمات کلیدی : کنترل فازی. الگوریتم ژنتیک. مجموعه قوانین. کنترل کشتی.
مبانی الگوریتم ژنتیک و ماشینهای بردار رگرسیون
این نوشته حاوی مبانی و آموزش الگوریتم ژنتیک و ماشینهای بردار رگرسیون می باشد. روشهای فوق در علم کمومتریکس ( آمار در شیمی تجزیه) برای مدلسازی QSAR به منظور انتخاب توصیف کننده ها و همچنین تعیین تاخوردگی و سطوح ساختاری پروتیینها برای طراحی دارو کاربرد دارند.
(مقاله انگلیسی)