摘 要:基于材料的各向同性理论,根据应力—应变增量关系,建立了一个混凝土的三维本构关系模型。采用 了目前较为成熟的Ottosen的破坏准则,利用了Sargin的单轴应力—应变关系,并在三维增量非线性关系中引入等 效单轴切线模量。所用的模型中的参数是根据前人的经验和实验来取定的。通过对混凝土的各向受拉、受压和拉 压结合的分析表明,所建立的模型较为简单、实用。
上传时间： 2014-12-09
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第一章 概述 辨识（Identification）、状态估计和控制理论在现代控制理论中是密不可分的，它们互相渗透。辨识和状态估计离不开控制理论的支持，控制理论的应用几乎不能没有辨识和估计技术。由此可见，辨识在科研与实际应用领域都有很高的实用价值。 所谓辨识，就是从含有噪声的输入、输出数据中提取被研究对象的数据模型。此数据模型只是过程的输入输出特性在某种意义下的近似，而近似的准确度一般取决于采样数据的精度以及辨识方法的合理性。 辨识的目的是根据过程所提供测量的数据等信息，在某种准则意义下，估计出模型的未知参数，其基本原理如图1.1所示：
标签： Identification 控制理论 辨识 状态
上传时间： 2014-01-09
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这是一个好的建模学习资料,赶快下载吧, 数学建模十大算法 ( 包含:蒙特卡罗算法、数据拟合、参数估计、 插值等数据处理算法、线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题、 图论算法、动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界等计算机算法、 最优化理论的三大非经典算法：模拟退火法、神经网络、遗传算法、 网格算法和穷举法、一些连续离散化方法、数值分析算法、图象处理算法）
上传时间： 2014-07-26
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2。《遗传算法——理论、应用与软件实现》，王小平、曹立明编着 西安交通大学出版社 2002年第一版 本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了遗传算法的产生与发展、基本思想、基本操作以及应用情况；第2章介绍了基本遗传算法；第3章论述了遗传算法的数学基础；第4章分析了遗传算法的多种改进方法；第5章初步介绍了进货计算理论体系；第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题；第7章介绍了遗传算法应用于组合优化问题；第8章介绍了遗传算法应用于机器学习；第9章讨论了遗传算法在智能控制中的应用；第10章讨论了遗传算法与人工生命研究的相关问题；第11章介绍了遗传算法在图像处理、模式识别中的应用。
上传时间： 2015-07-01
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提出了一种RBF网非线性动态系统在线建模的资源优化网络(RON)方法．RON 在资源分配网络的学习过程中引入了滑动窗口和网络结构在线优化的思想，使网络能根据最 近一段时间内的误差信息自动实现网络结构优化，从而使RBF网既能在线适应对象的变化， 又能使网络规模维持在较小水平，并保证了网络的泛化能力．使用滑动窗口技术使RON对学 习参数变化具有较好的鲁棒性，并更易收敛．三个标准例子演示了算法的有效性．
上传时间： 2014-01-09
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王小平《遗传算法——理论、应用与软件实现》随书光盘，内容有： \GA 本书中所附源程序C或C++代码文件及其可执行文件 Scs.cpp 基本分类算法源程序，输入数据文件cfile.txt,efile.txt,gfile.txt,pfile.txt,rfile.txt,tfile.txt Sga.c 基本遗传算法源程序, 输入数据文件input，输出文件output A_life.c 基于遗传算法的人工生命模拟源程序, 输入数据文件world GA_nn.c 基于遗传算法优化神经网络结构源程序,输入数据文件sample Patmat.c 基于遗传算法提取基元图形源程序 \Sources 遗传算法相关自由软件及代码
上传时间： 2013-12-14
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《遗传算法--理论、应用与软件实现》配套源程序 遗传算法——理论、应用与软件实现》，王小平、曹立明编着 西安交通大学出版社 2002年第一版本书全面系统地介绍了遗传算法的基本理论，重点介绍了遗传算法的经典应用和国内外的新发展。全书共分11章。第1章概述了遗传算法的产生与发展、基本思想、基本操作以及应用情况；第2章介绍了基本遗传算法；第3章论述了遗传算法的数学基础；第4章分析了遗传算法的多种改进方法；第5章初步介绍了进货计算理论体系；第6章介绍了遗传算法应用于数值优化问题；第7章介绍了遗传算法应用于组合优化问题；第8章介绍了遗传算法应用于机器学习；第9章讨论了遗传算法在智能控制中的应用；第10章讨论了遗传算法与人工生命研究的相关问题；第11章介绍了遗传算法在图像处理、模式识别中的应用。
上传时间： 2015-09-14
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将遗传算法(GA)与传统SVM算法结合,构造出一种参数最优的进化SVM(GA2SVM),SVM 模型采用径向基函数(RBF)作为核函数，利用格雷码编码方式对SVM算法的模型参数进行遗传编码和优化搜索，将搜索到的优化结果作为SVM 的最终模型参数。
上传时间： 2014-08-08
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阐述了遗传算法的基本原理,对MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 的参数使用进行 了详细介绍,探讨了MATLAB 遗传算法工具箱(GAOT) 在水资源非线性规划和多目标规划时的 应用,并用简单实例证明了这种应用具有良好的通用性、可行性和简便性,可以得到较满意的 优化计算结果。
上传时间： 2016-02-14
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粒子群优化算法(PSO)是一种进化计算技术(evolutionary computation)，有Eberhart博士和kennedy博士发明。源于对鸟群捕食的行为研究 PSO同遗传算法类似，是一种基于叠代的优化工具。系统初始化为一组随机解，通过叠代搜寻最优值。但是并没有遗传算法用的交叉(crossover)以及变异(mutation)。而是粒子在解空间追随最优的粒子进行搜索。详细的步骤以后的章节介绍 同遗传算法比较，PSO的优势在于简单容易实现并且没有许多参数需要调整。目前已广泛应用于函数优化，神经网络训练，模糊系统控制以及其他遗传算法的应用领域
标签： evolutionary computation PSO 粒子群
上传时间： 2016-04-26
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