改进遗传算法在金属测温系统中的应用

data has the problems of simple encoding mode，pre ⁃ estimation of benchmark function，big fitting error，and dependence of
application fields，the traditional standard genetic algorithm is improved on the basis of the characteristics of dynamic and
拟合中应用，而且收敛速度也明显提高，数据拟合的效率和精度有明显提高。
关键词：比色测温；矿区爆破；遗传算法；最小二乘法；数据拟合；精度
中图分类号：TN98⁃34；TP391.9
文献标识码：A
文章编号：1004⁃373X（2018）21⁃0096⁃05
Application of improved genetic algorithm in metal temperature measurement system
证一次搜索到最优解，搜索结果受编码方式、参数设置、
函数法、最小二乘法等。传统的数据拟合方法 [1] 往往需
遗传操作等多方面因素影响，针对不同领域的应用存在
used to perform the colorimetric temperature measurement for molten metal，it is necessary to carry out the regression analysis for
the data acquired in the experiment after noise reduction of the original image. Since the traditional fitting method of experimental
2. School of Resources and Civil Engineering，Northeastern University，Shenyang 110000，China）
Abstract：In order to find the relationship between the image gray scale and metal temperature while the infrared CCD is
algorithm are compared in experiment. The contrast experimental results show that the improved algorithm can apply to various
situations and multi⁃type data fitting，and has fast convergence speed，and high efficiency and accuracy of data fitting.
2018 年 11 月 1 日
第 41 卷第 21 期
96
DOI：10.16652/j.issn.1004⁃373x.2018.21.022
Nov. 2018
Vol.onics Technique
改进遗传算法在金属测温系统中的应用
刘晴晴 1，杨友良 1，孟凡伟 1，闫广亮 2
Keywords：colorimetric temperature measurement；mine blasting；genetic algorithm；least square method；data fitting；
accuracy
0
引
的关系很难判断。因此传统方法存在一定的局限性。
言
遗传算法 [2] 是借鉴自然界中生物进化，优胜劣汰的
实验数据是科学实验和工程实践的重要结论，将获
遗传机制进化而生的一种计算方法。但目前国内对遗
得的大量数据进行拟合是探索数据隐含的内在规律的
传算法的研究还不是很多，其应用也大多限于直接利用
重要方法。实验数据的拟合在各类数据分析领域都有
传统的算法进行计算，搜索能力、收敛速度不高，难以保
广泛的应用，数据拟合方法也有很多，包括插值法、样条
（1. 华北理工大学 电气工程学院，河北 唐山
摘
063009；2. 东北大学 资源与土木工程学院，辽宁 沈阳
110000）
要：在用红外 CCD 对熔融金属进行比色测温时，为探索图像灰度和金属温度之间的关系，在对原始图像进行降噪
处理后，必须对实验中获得的数据进行回归性分析。针对传统实验数据拟合方法编码方式简单，需要预先估计基准函数，拟
flexible genetic algorithm. By means of the detailed analysis of the traditional genetic algorithm，the improved genetic algorithm is
introduced in detail，and implemented in Matlab 2012b. The proposed algorithm，traditional genetic algorithm and least square
合误差大，应用领域具有依赖性等问题，基于遗传算法动态灵活可变的特性，提出将标准的传统遗传算法进行改进。在详细
分析传统遗传算法的基础上，对算法的改进做详细介绍，并针对数据拟合的典型方法（传统遗传算法以及最小二乘法）在
Matlab 2012b 实现该算法，针对不同方法做对比实验。实验结果表明，改进后的算法不仅可以在多种场合、多种类型的数据
LIU Qingqing1，YANG Youliang1，MENG Fanwei1，YAN Guangliang2
（1. College of Electrical Engineering，North China University of Science and Technology，Tangshan 063009，China；