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遗传算法作为一种鲁棒性很强的优化方法,由于不依赖于问题的具体领域,因此广泛应用于很多学科,在重叠峰信号的分解中也被越来越多的讨论和尝试。本文从分析计算机模拟Lorentz重叠峰入手,介绍遗传算法程序的设计、流程及数据分析等过程,并在遗传算法的改进方面作出了一些尝试。
遗传算法在Lorentz型重叠峰分解中的尝试
【摘 要】
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遗传算法作为一种鲁棒性很强的优化方法,由于不依赖于问题的具体领域,因此广泛应用于很多学科,在重叠峰信号的分解中也被越来越多的讨论和尝试。本文从分析计算机模拟Lorentz
【机 构】
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军事交通学院基础部理化教研室
【出 处】
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价值工程
【发表日期】
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2011年4期
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