遗传算法在甘蔗收获机械智能设计系统中的应用.pdf

《遗传算法在甘蔗收获机械智能设计系统中的应用.pdf》由会员分享，可在线阅读，更多相关《遗传算法在甘蔗收获机械智能设计系统中的应用.pdf（4页珍藏版）》请在淘文阁 - 分享文档赚钱的网站上搜索。

1、第 3期 中国农机化 C H I N E S E A G R I C U 删 R A L M E C H N I Z A O N 遗传算法在甘蔗收获机械智能设计系统中的应用 徐赐军，陈伟叙，李尚平 摘 要：针对甘 蔗收获机械中领域知识匮乏、共享性差等问题，介 绍 了关联规则形式定义的扩充和遗传算法的改进，并应用于甘 蔗收获机械有关数据库，实现对机械工程数据库 的关联规则挖 掘。关键词：遗传算法；甘 蔗收 获机械；关联规则 中 图 分 类 号：$2 2 5 5 3 文 献 标 识 码：A 文章编号：l 0 0 6 7 2 0 5(2 0 0 7)0 3 0 0 7 9 0 3 Ge n e ti

2、 c Al g o r i t h m a n d i t s Ap p l i c a t i o n i n t h e S y s t e m o f I n t e l fi g e n t D e s i g n of S u g a r c a n e Ha r v e s ter XU C i j n ，CHEN W e i-x u ，LI S ha n g-pi n g 2 f 1 G u a n g x i Un i v e r s i t y，Na n n i n g，5 3 0 0 0 4，C h i n a；2 Gu a n g x i U n i v e rsi t

3、y o f T e c h n o l o g y G u a n g x i，L i u z h o u，5 4 5 0 0 6，C h i n a)Ab s t r a c t：T h e e x p a n d i n g d e f i n i t i o n o f a s s o c i a t i o n r u l e s a n d t h e i mp r o v e me n t o f g e n e t i c a l g o rit h m w e r e i n t r o d u c e d，a n d we l e a p p l i e d t o s o

4、me d a t a b a s e a b o u t S u g a r c an e Ha r v e s t e r d u e t o t h e s h o r t a n d t h e b a d s h a r e o f k n o wl e d g e o n S u g arc a n e Ha r v e s t e r As s o c i a t i o n rul e s mi n i n g i n Me c h a n i c al E n g i n e e ri n g Da t a b ase w a s i mp l e me n t e d Ke

5、y wo r d s：g e n e ti c alg o ri t h m；s u g a r c a n e h a r v e s t e r；a s s o c i a t i o n rul e s 0 引言 建立 基于知识的、面向产品设计全过程的智能 虚拟设计系统，对于实现设计问题计算机化、可视化、决策智能化 以及技术创新具有广阔的前景和重要 的 现实意义 目前传统 的设计 型专家系统都未能从知 识工程的角度 为智能设计系统提供一个通用的知识 基 的智能设计知识体系结构 甘蔗收获机械属于复 杂的机电产品 除机械设计知识 的一般特点外 还有 其 自身的特点：设计知识 的模糊性、层次性

6、、耦合性、形式复杂性等 对甘蔗收获机械在设计和实验过程 中积累的大量数据进行关联规则挖掘 可以解决概念 设计过程 中大量重复性工作充分发挥 知识 的共享 性 使设计师长期积累下来的设计经验得到最大限度 的重用I l J。遗传算法由于其解 决问题以混沌、随机和 非线性为典型特征 为其他科学技术无法解决或难以 解决的复杂问题提供了新的计算模型。对于大量数 据的无序特征，遗传算法是有效解决此类问题的方法 之一 目前基于遗传算法的数据挖掘方法的研究主 要集 中在分类系统方面而对于关联规则的提取、遗 传算法的应用还较少 尤其关于机械工程方面的应用 2 1 本文针对甘蔗收获机械 的有关数据库，应用改进的

7、遗传算法对其进行关联规则的挖掘。1 关联规则形式定义 扩充 关联规则是数据挖掘技术所能发现的非 常重要 的一类规则 关联规则也称为关联模式 是形如 A=的规则其 中A和 是关于数据库中属性取值 的断 言：由于事件 A发生而引起事件 发生。l 1 支持度 Js：表示 A 在事务数据 中出现的 普遍程度 如果事务数据库 中有 Js 的事物同时包含 和。则称关联规则 的支持度为 易。2 1 可信度 C：说 明 A 成立 的必然程度。如果 事务数据库里包含 A 的事务中有 C 的事务同时也 包含 则称关联规则 A 的可信度为 C。3 1 充分性 L S：因子反映 C 证据 A为真对结论 影响的程度 充

8、分性因子 Js表示如下【：，一 P(B A)x(1-P(B)P(B)x(I-P(B A)其 中：P(B A)是条件概率，P )是 的先验概率，在关联规则挖掘过程中可以从数据库 中得到 P(B A)，)的概率值。从上 式 可 以看 出 Js 的意 义：l 1当 L S=l 时,P(B A)=)这表明 A与 无关；2 1当 L S 1时,P(B A)这表明由于 A所对应 的证据存在，增大 了 为真的可能性，而且 越大，P (B A)就越大，即 A对 为真的支持越强。当 Js 一 时，P(B A l，表明由于 A的存在，将导致 为真；3 1 当 L S I时,P(B A J 这表 明由于证据 A 的

9、 存在 将导致 为真的可能性下降：4)当 L S=O时，P(B A J)=0，这表明由于证据 的存 在 将使 为假。2 遗传算 子的改进 维普资讯 http:/ 妻 一 2 1 选 择算 子 的改 进 中国农机化 C H I N E S E A G R I C U L T U R A L ME C H A N I Z A T I O N 2 0 0 7 年 基本遗传算法采用 的赌轮选择容易造成早期的 高适应度个体迅速 占据种群。而后期的种群中因个体 的适应度相差不大而导致种群停止进化 且选择效率 低。若采用期望值方法，则选择算子大有改善。其基本 思想：1、计算群体 中每个个体在下一代生存的期望

10、数 目 N：拿 f 其中：第 i 个个体的适应度；卜群体的平均适应度。2 1 若某个体被选 中并要参与配对和交叉。则它在 下一代中的期望数 目减去 0 5：否则。该个体 的生存期 望数 目减去 1 3 1 在f 2 1 的两种情况 中，若一个个体 的期望值小于 零时。则该个体不参与选择。2 2 交叉、变异算子的改进 遗传算法参数中，交叉概率 和变异概率 P m 的 选择直接影响遗传算法行为和性 能。以及算法 的收 敛性。基 因交叉是遗传算法获取新优 良个体 的最重 要的手段。交叉概率 P越大，新个体产生的速度就 越快。而 P，过大 时遗 传模 式被破坏 的可能性也 越 大 使得具有高适应度的个

11、体结构很快被破坏：但若 P，过小，会使搜索过程缓慢，以至停滞 不前。基因变 异保持种群的多样性。防止出现非成熟收敛。对于变 异概率 P m，若采用 固定 P m，则 当 P m 过小时，变异算子 对群体不会产生影响，不利于新 的基 因的引入；当 P m 过 大时。有可能破坏群体 中的优 良基因 使得算法收 敛速度变慢甚至不收敛 在甘蔗收获机械智能设计 系统中，采用 自适应 交叉和变异 的方法，和 P m 表 达 式如 下 f5 J：P m 。一 )增 (P m。一 P m )l l f j l f j 式 中；厂 眦 广群体中最大 的适应度值；广每代群体的平均适应度值；要交叉的两个个体中较大的

12、适应度值；产 _ 要变异个体的适应度值；。大交叉概率，可取。=0 9；只厂小交叉概率。可取=0 6：P m。大变异概率，可取。=0 1：尸：，小变异概率，可取 户 =0 0 0 1。经过动态选择交叉和变异的概率 种群中好的基 因则 可 不 被破 坏 既 有 利 于 不 良基 因 的去 除。又 有 利 于新基因的引入，同时保持群体的多样性，保证遗传 算法 的收敛性。从而可以很 大程度地提高遗传算法的 性能。3实例分析 在甘蔗收获机械的设计和实验中积累了大量 的 数据。现对其砍蔗机构性能库进行关联规则挖掘。数 据如 表 1 所示 在数据挖掘之前进行数据预处理 选出用户感兴 趣 的属性。合理离散化各

13、属性值，且属性值个数最多 为 2 6。否 则要 进行 二 次挖 掘 3 1 编码 编码是应用遗传算法首要解决问题。是设计遗传 算法 的关键步骤。本文结合甘蔗收获机械 中数据和 知识的特点，采用符号编码方法，其主要优点：符合 有意义积木块原则；便于在遗传算法中利用所求问 题的专门知识；便于遗传算法与相关近似算法之间 的混合使用。染色体长度 与所选择 的属性个数相等 在此选 染 色体 长度为 7，即代表刀 盘转速、刀片倾 角、切割 角、工作速度、破头率、切割损伤、损耗功率。染色体 位置的顺序与挖掘数据库属性顺序相同 并根据挖掘 数据库 中每一属性及其离散化数值。给每个基 因赋予 相应 的符号值。即

14、用字母 A表示属性值 1 字母 B表 示属性值 2，依次类推。字母 Z表示属性值 2 6。另外再 用零值表示此属性与其他的属性无关联 3 2适 应度 函数 定义 支持度是对关联规则重要性的衡量 可用关联 规 则的支持度来定义它的适应度函数。可以先用支 持度来筛选规则，然后在满足最小支持度的规则中确 定它的关联程度和关联性。因此，规则的适应度可以 作如 下定 义阎：fi t n e s s(R 户 o 式 中：一经过遗传操作所形成 的一条新规则 的支 持度：用户给定的支持度的阈值。3 3 算 法 用遗传算法提取关联规则的算法如下：1)初始化。随机生成一个初始种群 。，X，P r，r ，_ l=维

15、普资讯 http:/ 第 3 一 技 謇 萼 乎 尊 车 棼 够 智 毒 统 中 粤 用 一 一 ，一 一 ；l i 为初始种群 中所含个体的数量，获取用户给定 的支持度阈值 s。可信度 阈值 C，充分性因子 s。2 1 对当前种群 尸中的每一个个体计算适应度值 f i t n e s s )和期望值 M；根据期望值对个体进行选择。3 1 交叉 f o r i：l t o n 2 d o随机从群体中选择两 个个体 按 照动态交叉概 率进行交叉，个体 的期望值 减 去 0 5 否 则减 去 l。4 1 变异。f 0 r i：1 t o n d o按照动态变异概率进 行 变 异 5 1 如果达到终

16、 止条件，则终 止并输 出结 果；否则 转第二步。6 1 进行规则提取。表 1 砍蔗机构性能库 3 4 实 验结 果 在通过遗传算法挖掘 出的临时关联规则 中，支持 度、可信度和充分性 因子都超过各 自阈值的规则看 成是事务数据中一条有意义 的关联规则 根据此初 步评价得到的实验结果如表 2所示。从表 2可知 有些规则对设计和以后实践具有指 导意义。如规则 l 2，它的支持度为 0 2 5，置信度为 l，且 充分 因子很大。即说 明若刀盘转速在 区间 4 0 0，5 0 0 ，切 割 角 在 区 间(4 0。5 0 。则 损 耗 功 率 一 定 不 会 超 过 2 5 0 0 W 在实践中知道

17、。刀盘的转速 和切割角对砍蔗 的效率是有很大影响的。根据规则 l 2。在推荐的范围 内选定适 当的转速和切割角。则可尽量保证砍蔗的损 维普资讯 http:/ 中国农机化 C H I N E S E A G R I C I I 肌 l I A I M E C 弛 亿A 1 1 0 N 农用车载蓄电池自动充电电源的研究 黄永俊 张居敏 摘要：本文提 出 了一种农 用车载 蓄电池 自动充 电电源 阐述 了 变换电路的工作过程 以 电流 型 P WM 芯片 U C 3 8 4 6作为 电流 电压调节 器 并分析了控制 系统 工作原理。该 电源为恒流恒 压输 出特性 适用 于作 蓄电池充 电器。最后给

18、出了此充 电电源 的主电路实验波形。关键词：单端正激；U C 3 8 4 6；输 出特性：蓄电池 中图 分 类 号：T M9 1 2 文 献 标 识 码：A 文章编号：1 0 0 6 7 2 0 5(2 0 0 7)0 3-0 0 8 2 0 3 s t u d y O i l A u t o ma t i c P o r t a b l e B a t t e r y P o w e r I n v e r t e r S u p p o n Ag r i c u l t u r a l Ve h i c l e H U A N G Y o n g-j u n，Z HA N G J u ra

19、i n Ab s t r a c t：An a u t o ma t i c p o r t a b l e b a t t e r y p o w e r s u p p l y o n a g r i c u l t u r a l v e h i c l e i s i n t r o d u c e d i n t h i s p a p e r T I l e ma i n i n v e rt e r c i r c u i t i s d i s c u s s e d T h e c u r r e n t P W M UC 3 8 4 6 i s u s e d a s a

20、c u rre n t-v o l t a g e r e g u l a t o r i n t h e p o we r s u p p l y At t h e s a l n e t i me，t h e p r i n c i p l e o f c o n t r o l s y s t e m i s t a k e n o u t i n t h i s p a p e r T I l e p o w e r s u p p l y h a s s t e a d y c u rre n t s t e a d y v o l t a g e o u t p u t 2 0 0

21、 7 年 c h a r a c t e ri s t i c s，a n d i t i s f i t f o r b a t t e ry c h a r g e r F i n a l l y the e x p e rime n t al wa v ofo n n of the ma i n c i r c u i t i s g i v e n Ke y wo r d s：s i n g e r e n d e d f o r wa r d；UC 3 8 4 6；o u t p u t c h a r a c t e ris t i c；b a t t e ry O 引言 蓄电池

22、在各领域得到 了广泛的应用特别在汽 车、拖拉机和联合收割机 中，蓄电池更是一种重要的 电源。蓄电池作为一种能量转换装置，充电是其在使。用过程中的一个重要环节 合理 的充 电方法可保证蓄 电池在实用 中具有 良好的工作状态和较长的使用寿 命。根据蓄电池的充电特性可知，分阶段充 电f 即充电 初期采用恒 流法 中后期采用恒压法1 是一种 良好 的 充电方法。传统 的蓄电池充 电器采用低频变压器，以 晶闸管作为开关器件 不能按蓄电池的特性进行 自动 调节 控制特性差 体积大。本文 阐述 了一种新型的逆 变充电电源，以 I G B T作为开关器件 在充 电过程中可 按分阶段充电的要求，自动完成恒流一恒

23、压转换。耗功 率最 小 其中也有一些关联规则提供的信息的正确性还 有待于进一步证实 仅靠支持度、可信度 和充分性因 子的初步评价还不能很好地评估挖掘 出的规则 应在 程序 中引人新 的评估标准 4 结束语 本文在关联规则的定义 中引人参数充分性因子 实验证明挖掘出的关联规则质量有所提高 并大大减 少无效规则 的产生。在简单遗传算法的基础上 对其 三个算子进行改进 并应用于甘蔗收获机械智能设计 系统中表 明改进 的遗传算法优于传统的遗传算法 且较好地解决 了算法早熟等问题 遗 传算法在基于 知识 的甘蔗收获机械智能设计系统中得到 了很好 的 应用，并为 同类工程数据挖掘提供 了可行的方法。但 在

24、工程上应用遗传算法还需结合工程相关领域 的知 识特点进一步完善其算法 建立 良好的评估体系。参考文献：1 1 马小娟 甘蔗收获机智能设 计知识库系统 的研 究 D】南 宁：广 西 大 学 2 0 0 5 【2】E l i s a v e t a G ，S h o p o v a，N a tas h a G V a k l i e v a B a n c h e v a BAS I C-A g e n e t i c alg o r i thm f o r e n g i n e e ri n g p r o b l e ms s o l u t i o n J 1 C o m p u t e

25、r s a n d C h e mi c al E n gin e e ri n g，2 0 0 6，3 0：1 2 9 3-1 3 0 9 【3】周颖 知识发现 中信息扩 张机制 的内涵和方法的研究【D】北 京：北京科技大学 2 0 0 3 4】史忠植 知识发现【M】北京：清华大学 出版社，2 0 0 2 【5】王小平，曹立明 遗传算 法 理论、应用与软件 实现【M】西 安：西安交通大学 出版社 2 0 0 5 6 6 刘建华，王勇，洪月好 遗传算法编码设计及其 在数据挖 掘中 的应用 J】上海 电力学 院学报，2 0 0 5，2 1(3)来稿 日期：2 0 0 6年 8月 2 8日 基金项 目：国家 自然科学基 金项 目f 5 0 3 6 5 0 0 1 卜基于知 识的 甘蔗收获机械智能设计系统关键技术的研究 徐 赐军硕士研究生 广西大学机械工程学 院5 3 0 o o 4 南 宁 市 陈伟叙副教授广西大学机械工程学院 李 尚平教 授 博士广西工学院5 4 5 0 0 6 广西柳州 维普资讯 http:/