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基于人工免疫系统的智能融合算法研究及应用

作　者: 朱亚男
导　师: 潘迪夫
学　校: 中南大学
专　业: 载运工具运用工程
关键词: 信息融合多目标融合人工免疫系统 ICSA FBF网络机车二系载荷轨道衡误差补偿
分类号: TP18
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要

随着信息化时代的发展,多源信息融合技术在诸多领域产生着日渐重要的影响。人工智能则是推动信息融合发展的重要技术手段,其中人工免疫系统算法是继人工神经网络和遗传算法之后的又一个智能研究热点。本文主要研究基于人工免疫系统的智能融合算法。由于信息融合目前还缺乏系统性的基础理论指导,为了探讨普遍适用信息融合问题的求解模型,本文借鉴多目标优化的理论和方法,提出了多目标融合理论及其统一的模型描述。通过确立相应的优化指标,将信息融合问题转换为对满足多个优化指标结果的融合过程。本文的研究工作紧密围绕多目标融合理论展开,分为理论方法和应用研究两部分。理论方法包括：1)人工免疫系统和ICSA研究。在详细论述ICSA算法思想及克隆选择算子的基础上,实现了算法流程并证明了其收敛性,通过理论分析和仿真实验对比说明免疫算法较进化算法机制更具优势。2)基于免疫机制的RBF网络设计。针对传统RBF网络学习策略存在的不足,提出基于免疫机制的三级RBF网络学习方法：采用免疫疫苗的机理在第一级得到网络隐层节点数,从而自行构建网络,降低了第二级搜索空间的复杂度；第二级采用人工免疫算法多点搜索解空间,寻找全局最优的隐层非线性参数；第三级采用最小二乘法估计输出层线性参数,降低了第二级设计空间的维数,提高了算法效率。通过Hermit多项式逼近实验和应用实例皆验证了该方法训练得到的RBF网络性能优越。应用研究包括：1)机车二系载荷融合调整方法研究。通过分析机车二系调簧问题的特点,引入多目标融合理论,设计了一种基于IDCMA的两级机车二系载荷融合调整方法：将调簧问题的先验知识作为免疫优势引入算法模型中,并针对调簧中优化指标的偏好设计了两级结构的免疫调簧算法。经实车数据验证,该算法较已有算法性能更优。2)多传感器信息融合的轨道衡称重误差补偿研究。通过详细分析轨道衡称重误差的来源,建立了轨道衡的称重模型并提出了基于免疫RBF网络的多传感器信息融合轨道衡误差补偿方法。设计RBF网络并通过免疫三级算法训练,实现了良好的轨道衡误差补偿效果,并通过与加权融合的误差补偿方法比较验证了免疫RBF网络误差补偿的优越性。以上两个应用研究成果均具有较高的工程应用价值。

全文目录

摘要  4-6
ABSTRACT  6-11
第一章绪论  11-16
  1.1 研究背景及意义  11
  1.2 人工免疫系统概述  11-13
    1.2.1 人工免疫系统理论发展及应用  12-13
    1.2.2 人工免疫系统与其他智能算法的比较  13
  1.3 本文主要工作  13-16
    1.3.1 本文创新点  14
    1.3.2 本文结构框架  14-16
第二章多目标融合理论  16-20
  2.1 多目标融合的定义  16
  2.2 多目标融合模型  16-20
    2.2.1 数学模型  16-18
    2.2.2 融合方法基础  18-20
第三章人工免疫系统与免疫克隆选择算法  20-34
  3.1 人工免疫系统的生物学基础  20-21
    3.1.1 生物免疫系统概念及组成  20
    3.1.2 免疫分类  20-21
  3.2 人工免疫系统算法研究  21-22
    3.2.1 人工免疫系统的基本概念  21
    3.2.2 人工免疫算法的基本架构  21-22
    3.2.3 人工免疫算法的研究现状  22
  3.3 免疫克隆计算的统一描述  22-23
  3.4 克隆选择算子  23-26
  3.5 免疫克隆选择算法设计及收敛性  26-29
    3.5.1 算法设计  26-27
    3.5.2 算法的收敛性  27-29
  3.6 免疫克隆选择算法与进化算法  29-34
    3.6.1 理论分析对比  29-30
    3.6.2 仿真实验对比  30-34
第四章基于人工免疫系统的RBF网络设计  34-45
  4.1 神经网络和RBF网络概述  34
  4.2 RBF网络模型及结构  34-36
  4.3 RBF网络常用的学习策略  36-38
  4.4 基于人工免疫系统的RBF网络设计  38-41
    4.4.1 RBF网络学习策略结构设计  38-39
    4.4.2 基于人工免疫的RBF网络实现  39-41
  4.5 仿真实验  41-44
  4.6 总结  44-45
第五章基于人工免疫的机车二系载荷融合调整方法  45-55
  5.1 机车二系调簧的研究意义  45
  5.2 机车二系载荷调整方法概述  45-48
    5.2.1 现有二系调簧算法简介  45-47
    5.2.2 调簧数学模型  47-48
  5.3 基于IDCMA的机车二系调簧算法设计  48-52
    5.3.1 算法模型  48-49
    5.3.2 免疫优势分析  49
    5.3.3 IDCMA算法实现  49-52
  5.4 IDCMA算法应用结果及性能评价  52-54
    5.4.1 应用结果  52-53
    5.4.2 调簧性能比较  53-54
  5.5 总结  54-55
第六章基于免疫RBF网络的轨道衡误差补偿  55-64
  6.1 轨道衡称重原理  55-56
  6.2 轨道衡称重误差分析  56-59
    6.2.1 传感器非线性度引起的称重误差  56
    6.2.2 偏载荷引起的称重误差  56-59
  6.3 多传感器信息融合的轨道衡误差补偿原理  59
  6.4 轨道衡误差补偿的RBF网络设计  59-60
  6.5 轨道衡误差补偿实现  60-63
    6.5.1 轨道衡误差补偿的免疫RBF网络实现  60-62
    6.5.2 轨道衡误差补偿方法对比  62-63
  6.6 总结  63-64
第七章总结和展望  64-66
  7.1 总结  64
  7.2 展望  64-66
参考文献  66-71
附录轨道衡称重仿真实验数据  71-73
致谢  73-74
攻读硕士期间主要研究成果  74

基于人工免疫系统的智能融合算法研究及应用

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