非线性电阻电路解的研究——求解算法的研究

摘要

该文对非线性电阻电路进行了研究,归纳比较了现有的求解非线性电阻电路的方法,介绍了近年来应用于电路与系统领域的新理论和技术,并在此基上提出了应用模糊判据的遗传算法与牛顿——拉夫逊相结合的算法(fuzzyGA-NR算法).遗传算法是来源于生物自然选择与遗传机理的随机搜索算法,其本质是一种求解问题的高效并行全局搜索方法,遗传算法的中心问题是鲁棒性.正是吸取了自然生物系统

目录

文摘

英文文摘

引言

1.非线性电阻电路解的研究成果

1.1分段线性化方法

1.1.1单形插值法

1.1.2规范模型法

1.1.3状态模型法

1.2新的理论与应用

1.2.1神经网络计算

1.2.2遗传算法

1.2.3网络模型计算复杂度

1.2.4模糊逻辑

2.模糊数学理论基础

2.1模糊集合

2.1.1模糊集概念

2.1.2模糊集的运算

2.1.3模糊集的模糊度

2.2模糊集的基本定理

2.2.1分解定理

2.2.2表现定理

2.2.3扩张定理

2.3模糊模式识别

2.3.1模糊集的贴近度

2.3.2格贴近度

2.3.3模糊模式识别原则

2.4隶属函数

3.遗传算法

3.1遗传算法概述

3.2遗传算法模型

3.3遗传算法词汇

3.4模式理论概述

3.5编码问题

3.5.1编码(译码)评估规范和编码原理

3.5.2编码技术

3.6遗传操作

3.6.1选择算子

3.6.2遗传运算

3.7群体设定

3.8收敛问题

4.求解非线性电阻电路全解集的模糊GA-NR算法

4.1GA中存在的问题

4.1.1收敛问题

4.1.2带来的不确定性问题

4.2非线性电阻电路的模型

4.3应用模糊技术的GA-NR算法

4.3.1GA-NR算法

4.3.2模糊技术的应用

5.总结

参考文献

致谢