[1]陈宇,郑力新.利用自适应遗传算法优化滤波电路参数[J].华侨大学学报(自然科学版),2010,31(3):272-274.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2010.03.0272]
　CHEN Yu,ZHENG Li-xin.Parameter Optimization of Filter Circuit Based on Adaptive Genetic Algorithm[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2010,31(3):272-274.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.2010.03.0272]
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利用自适应遗传算法优化滤波电路参数()
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《华侨大学学报（自然科学版）》[ISSN:1000-5013/CN:35-1079/N]

卷:
第31卷
期数:
2010年第3期
页码:
272-274
栏目:
出版日期:
2010-05-20

文章信息/Info

Title:
Parameter Optimization of Filter Circuit Based on Adaptive Genetic Algorithm
文章编号:
1000-5013(2010)03-0272-03
作者:
陈宇; 郑力新
华侨大学信息科学与工程学院
Author(s):
CHEN Yu;  ZHENG Li-xin
College of Information Science and Engineering, Huaqiao University, Quanzhou 362021, China
关键词:
有源滤波器;  自适应遗传算法;  参数优化;  最优解;  解空间
Keywords:
active power filter;  adaptive genetic algorithm;  parameter optimization;  optimal solution;  solution space
分类号:
TN713
DOI:
10.11830/ISSN.1000-5013.2010.03.0272
文献标志码:
A
摘要:
利用自适应遗传算法,在典型滤波电路结构下跟踪进化进程的遗传参数并调整相应策略.从一种基本滤波电路结构出发,根据设计目标自动优化元件取值,最终获得符合预期功能的实用电路.研究结果表明,只要结构选择得当,通过引入常规设计方法的经验和规则,利用遗传参数自适应来提高进化效率和优化程度,经过一定世代的进化均可得出满足设计要求的进化结果.
Abstract:
Adaptive genetic algorithm was used to track genetic parameters of evolutional process and adjust corresponding strategy based on typical filter circuit structure.Starting from a basic filter circuit structure,component values was optimized automatically on the basis of design goal,and became practical circuit according with intended function.The results showed that so long as selecting suitable structure,by introducing experiences and rules of conventional design method and using adaptive genetic algorithm to improve evolutional efficiency and optimal extent,the evolutional solution according design goal would be obtained by passing some evolutional generations.

参考文献/References:

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相似文献/References:

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　Sun Yinzhong.A Personal Computer Aided Design for Active Filters[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),1991,12(3):506.[doi:10.11830/ISSN.1000-5013.1991.04.0506]
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　Xu Chuanzhang,Yang Guanlu.A Power Active Filter Based on Self-Adapting Wavelet Algorithm[J].Journal of Huaqiao University(Natural Science),2003,24(3):310.[doi:10.3969/j.issn.1000-5013.2003.03.017]

备注/Memo

备注/Memo:
教育部科技研究重点项目(207145); 福建省高等学校新世纪优秀人才支持计划项目(07FJRC01)
更新日期/Last Update: 2014-03-23