遺傳規(guī)劃及其在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟測(cè)量建模中的應(yīng)用.pdf

1、浙江大學(xué)信息學(xué)部博士學(xué)位論文遺傳規(guī)劃及其在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)軟測(cè)量建模中的應(yīng)用姓名：吳燕玲申請(qǐng)學(xué)位級(jí)別：博士專業(yè)：控制科學(xué)與工程指導(dǎo)教師：孫優(yōu)賢盧建剛20090601浙江大學(xué)博上論文摘要從而進(jìn)一步加快搜索效率，提高搜索速度。(5)提出了抗差遺傳規(guī)劃。為了提高遺傳規(guī)劃處理顯著誤差的能力，將M估計(jì)引入遺傳規(guī)劃的尋優(yōu)過(guò)程中，使之在學(xué)習(xí)過(guò)程中注意區(qū)分不同可信度的數(shù)據(jù)，從而減少由于顯著誤差所造成的過(guò)學(xué)習(xí)現(xiàn)象采用了多種群遺傳規(guī)劃，每個(gè)種群采用不同的信賴域參數(shù)

2、調(diào)整策略，從而使學(xué)習(xí)能夠沿著不同的方向進(jìn)行搜索，防止顯著誤差的錯(cuò)誤判斷，以防止因信賴域參數(shù)選取不當(dāng)而導(dǎo)致的“過(guò)學(xué)習(xí)”和“欠學(xué)習(xí)”現(xiàn)象。采用優(yōu)良群體的信息進(jìn)一步區(qū)分顯著誤差，減少顯著誤差的影響。(6)將上述改進(jìn)方法用于發(fā)酵過(guò)程的建模中。利用加權(quán)限定時(shí)段的部分最小二乘將GP所得到的模型加以綜合，用來(lái)在線預(yù)測(cè)發(fā)酵過(guò)程中的菌濃度等重要的生物參數(shù)總結(jié)并分析存在的問(wèn)題及今后研究的方向。關(guān)鍵詞：遺傳規(guī)劃，差分進(jìn)化，軟測(cè)量，偏最小二乘法，m估計(jì)，多目標(biāo)