【摘 要】
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遗传算法具有较强的全局随机搜索能力，在编码、选择、交叉、变异等方面对基本遗传算法进行改进，提高其效率和性能，并利用改进的遗传算法对传感器效应进行学习，同时确定效应模型中
【机 构】
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安徽农业大学工学院,中国科学技术大学工程科学院
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遗传算法具有较强的全局随机搜索能力，在编码、选择、交叉、变异等方面对基本遗传算法进行改进，提高其效率和性能，并利用改进的遗传算法对传感器效应进行学习，同时确定效应模型中的输入、输出参数的最佳组合。利用所得的效应模型为传感器的研发提供原理支持，实现传感器的创新设计。同时分别利用自适应遗传算法对传感器设计的遗传算子进行计算，利用messy GA对个体进行遗传操作。所开发的传感器创新设计软件运行良好，但仍需不断的完善。
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