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《Planning》2015,(8)
萤火虫优化(glowworm swarm optimization,GSO)算法是一种计算多模函数优化问题的新型算法,该算法和蚁群优化、粒子群优化一样,都是一种群智能算法。针对GSO算法在优化多模函数时收敛速度慢、求解精度不高和发现峰值率低的缺点,首先在算法中采用变步长的运动策略,使得步长随着迭代时间自适应地逐渐减小;其次采用较小的初始决策范围值;最后添加了萤火虫的自探索机制。改进后的学习行为更符合自然界生物的学习规律,更有利于萤火虫发现问题的所有局部最优解。利用标准测试函数对修正后的萤火虫算法进行测试,仿真结果表明,修正的萤火虫算法具有良好的收敛性和计算精度,在寻找多模函数的峰值个数时显示出很大的优势。 相似文献
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试析保持教学热情三步曲 总被引:1,自引:1,他引:0
积极的情绪可以对工作产生正面影响,消极的情绪会产生负面效应。教师也会因为情绪影响其教学效果。高涨的教学热情可以使教师忘记工作的辛苦,教学热情的丧失会从根本上影响教师的教学效果。教学热情的保持和培养并不单单是精神层面的原因,除了具有职业自豪感和责任感外,保持高涨的教学热情还需要从教学内容和教学方法上不断地改革和创新。从教学心态、教学内容和教学方法三个方面来讨论保持教师教学热情的方法。 相似文献
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首先对空间目标辐射特性进行了研究,指出了用空间目标在3个不同波段的辐射通量作为特征向量进行目标识别。然后研究了进化模糊神经网络(EFuNN)和动态进化神经模糊推理系统(DENFIS),最后用EFuNN和DENFIS进行了仿真实验,并且与BP神经网络、遗传算法以及遗传-神经算法进行了比较。仿真结果表明EFuNN尤其是DENFIS具有较好的学习能力和泛化能力,较大地提高了目标识别率,能够较好地进行空间点目标的识别。 相似文献
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王国灿 《纺织高校基础科学学报》2009,22(3)
利用积分算子和微分不等式技巧,讨论了三阶非线性微分方程非线性边值问题的奇摄动.以二阶Volterra型积分微分方程非线性边值问题的已知结果为基础,建立了三阶非线性边值问题的上下解方法.同时,构造适当的上下解,得到了解的存在性和一致有效估计.结果表明,这种技巧为其他三阶边值问题的研究提出了一种新的思路. 相似文献
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