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2000年 | 2篇 |
1996年 | 1篇 |
排序方式: 共有113条查询结果,搜索用时 281 毫秒
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多宇宙并行量子衍生遗传算法研究 总被引:3,自引:2,他引:3
将量子的多宇宙特性和遗传算法相结合,提出了多宇宙并行量子衍生遗传算法。算法中将种群分成若干个独立的子群体,称为宇宙。给出了不同宇宙数量下的并行拓朴结构,提出了宇宙内采用量子旋转门演化和量子变异,宇宙间采用移民和量子交叉的两种信息交互方式,能有效克服早熟收敛现象,使得搜索效率和搜索能力得到更进一步提高。典型函数优化实验验证了该文所提算法的有效性。 相似文献
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关系抽取是构建知识图谱的一项核心技术.由于中文具有复杂的语法和句式,同时现有的神经网络模型提取特征有限以及语义表征能力较差,从而影响中文实体关系抽取的性能.文章提出了一种融合多特征的BERT预训练模型的实体关系抽取算法.首先对语料进行预处理,提取关键词、实体对信息和实体类型特征并进行融合,以此来强化BERT模型的语义学习能力,极大限度地减少了语义信息特征的丢失,最后通过Softmax分类器进行关系分类.实验结果表明,文章模型优于现有的神经网络模型.在人工标注的中文数据集上本文模型取得了97.50%的F1值. 相似文献
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以混沌跳频码预测为背景,针对现有预测方法中存在的缺乏记忆能力导致识别准确率不高以及运算量大等问题,论文提出了基于优化回声状态网络的混沌跳频码预测方法。该方法在继承回声状态网络优良性能的同时,利用改进遗传算法优化网络储备池参数,较好地解决了参数选择问题,使其具有更强的针对性和更好的预测效果。论文以logistic-kent映射、Lorenz系统和Mackey-Glass系统跳频码为样本数据,通过改进遗传算法确定最优储备池参数并进行仿真实验,将仿真结果与其他文献结果作了比较,证明了该预测方法的优越性。 相似文献
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在当前的机器学习领域,如何利用支持向量机(SVM)对多类目标进行分类,同时提高分类器的分类效率已经成为研究的热点之一,有效地解决此问题对于提高目标的识别概率具有较大意义。本文针对SVM多分类问题提出了一种基于遗传算法的SVM最优决策树生成算法。算法以随机生成的决策树构建的SVM分类器对同一测试样本的分类正确率作为遗传算法的适应度函数,通过遗传算法寻找到最优决策树,再以最优决策树构建SVM分类器,最终实现SVM的多分类。将该算法应用于低空飞行声目标识别问题,实验结果表明,新方法比传统的1-a-1、1-a-r、SVM-DL和GADT-SVM方法有更高的分类精度和更短的分类时间。 相似文献