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1. 基于T-S模糊神经网络的PM2.5预测研究

乔俊飞，蔡杰，韩红桂

控制工程 2018, 25 (3): 391-395.

摘要（1051）

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2. 改进K-means算法优化RBF神经网络的出水氨氮预测

乔俊飞，孙玉庆，韩红桂

控制工程 2018, 25 (3): 375-379.

摘要（1093）

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3. 基于FNN的污水处理过程数据丢包补偿方法研究

郭民，张晓敏，韩红桂

控制工程 2017, 24 (9): 1891-1896.

摘要（1091）

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4. 基于RBF神经网络的出水氨氮预测研究

乔俊飞，安茹，韩红桂

控制工程 2016, 23 (9): 1301-1305.

摘要（1449）

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5. 基于PSO-ESN神经网络的污水BOD预测

乔俊飞，李瑞祥，柴伟，韩红桂

控制工程 2016, 23 (4): 463-467.

摘要（1609）

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6. 基于改进 NSGA2 算法的给水管网多目标优化设计

乔俊飞，魏静，韩红桂

控制工程 2016, 23 (12): 1861-1866.

摘要（1327）

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7. 基于改进型PSO-BP神经网络的SVI软测量

郭晓燕，郭民，韩红桂

控制工程 2014, 21 (6): 873-.

摘要（1546）

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8. 基于混合变异策略的改进差分进化算法及函数优化

乔俊飞，傅嗣鹏，韩红桂

控制工程 2013, 20 (5): 943-947.

摘要（3351）

针对差分进化算法DE 传统变异策略不能有效平衡全局搜索和局部搜索，并且算
子固定，导致算法早收敛、搜索效率较低。基于DE 变异策略性能，提出一种混合变异策略，
力图平衡算法探索和开发能力，使得前期增强全局搜索，保持种群多样性; 后期偏重局部搜
索，尽快收敛到全局最优值。同时操作算子采用随机正态缩放因子F 和时变交叉概率因子CＲ，
进一步改善算法性能。几个典型Benchmarks 测试函数实验表明: 该改进型差分进化算法能有
效避免早收敛，较好地提高算法的全局收敛能力和搜索效率。

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