天津大学硕士论文：遗传算法与神经网络的深度分析与优化

本篇硕士学位论文深入探讨了人工智能领域的两个关键主题：遗传算法和人工神经网络。作者庞勇针对天津大学模式识别与智能系统专业，通过对遗传算法和人工神经网络的深入分析及创新性改进，旨在提升它们在电池荷电状态预估领域的性能。 首先，作者从概率论的角度分析了遗传操作算子的作用，包括其搜索空间和种群多样性的影响。通过自动调节算法参数，如防止过早收敛的早熟现象，作者对六种测试函数进行了优化仿真，结果证实了遗传算法的有效性。这部分工作强调了种群多样性的维持对于算法性能的关键性。 接下来，论文着重于遗传神经网络的改进，通过将学习算法编码纳入染色体设计，使网络能够更好地适应不同类型的数据。对Probenl问题的仿真验证了这种自适应能力，表明算法能根据不同数据特征灵活调整。 第三部分，作者运用数理统计手段分析神经网络训练前后权值变化，改进了权值连接剪切算法，从而获得适用于特定问题的非全连接网络。仿真结果显示，这种方法在满足精度要求的同时，优化了网络结构，提高了计算效率。 第四章，作者注意到神经网络权值分布对性能的影响，发现较好的网络权值通常符合正态分布。据此，他们提出了基于正态分布的初始化策略，该方法在一定程度上提升了训练效率，减少了训练时间。 第五部分，论文引入了组合激励函数的概念，分析了传统遗传编码方式在处理这类函数时的局限，并提出了一种混合编码的遗传神经网络。实验证明，这种改进后的网络能够普遍降低输出误差，增强了神经网络的泛化能力。 最后，论文将遗传算法与人工神经网络结合，构建了一种自适应的电池荷电状态预测模型。通过神经网络学习荷电状态与端电压和放电电流之间的关系，并利用遗传算法优化网络结构，形成适用于不同电池类型的预估模型。对三种电池的仿真结果强有力地证明了协同学习技术在实际问题中的自适应性和有效性。 这篇论文围绕遗传算法和人工神经网络的核心技术，进行了细致的理论分析和实验验证，为这两个领域的交叉应用提供了实用的改进策略，为电池荷电状态预测等领域提供了新的解决方案。