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1.
云计算研究进展综述   总被引:81,自引:4,他引:77       下载免费PDF全文
对现有的云计算系统进行分析和总结,以期为下一步的研究指明方向。采用文献分析方法简述了云计算的定义、特点和基本结构,介绍了实现云计算的各项相关技术的研究现状,包括虚拟化技术、Web服务技术、编程模型,对已有的几个较有代表性的云计算系统进行了介绍并指出了当前云计算系统亟待解决的问题与下一步的研究方向,可为云计算相关研究提供参考。  相似文献
2.
遗传算法理论研究综述   总被引:53,自引:2,他引:51  
戴晓晖  李敏强  寇纪淞 《控制与决策》2000,15(3):263-268,273
针对遗传算法在理论研究方面存在的不足,系统地讨论了遗传算法理论研究的主要内容和方法,包括模式定理、编码策略、Markov链与全局收敛性、维数分析、BGA理论、可分离函数、Walsh与傅立叶函数分析及二次动力系统等,介绍了No Free Lunch定理,并指出相关的研究方向。  相似文献
3.
RBF神经网络的递阶遗传训练新方法   总被引:44,自引:1,他引:43  
针对RBF网络的特点,提出一种递阶遗传算法,不仅可以同时确定网络参数(连接权、隐节点中心和宽度),而且解决了网络拓扑结构的优化训练问题。算例仿真表明所提出的算法是很有效的。  相似文献
4.
城市高速公路交通控制综述   总被引:28,自引:1,他引:27       下载免费PDF全文
该文综述城市高速公路交通建模与控制.首先考察各种高速公路交通流模型,着重 分析宏观流体模型,然后讨论主要的城市高速公路交通控制模式和相关控制理论研究方法, 最后就城市高速公路交通控制研究的发展提出几点看法.  相似文献
5.
模糊加权均值滤波器   总被引:26,自引:0,他引:26  
主要研究了受混合噪声污染图象的降噪滤波问题,运用模糊数学思想提出了一种基于模糊隶属度的加权均值滤波器。该算法利用模糊隶属度函数的概念,对均值滤波器的权值加以优化,使其不仅在降低高斯噪声的能力方面较均值滤波有所提高,而且对于脉冲噪声及混合噪声也有很好的抑制能力。  相似文献
6.
多模态函数优化的协同多群体遗传算法   总被引:22,自引:1,他引:21       下载免费PDF全文
讨论了多模态函数优化的遗传算法(GA)求解方法.分析了传统的基于排挤选择模型 和基于适应值共享的GA方法的特点和不足,应用模式理论研究了GA群体进化行为.提出了 宏观小生境思想和协同多群体GA的基本框架和详细算法流程,并给出了一种自动小生境半径 估计方法.采用典型函数进行了实例计算,结果表明了协同多群体GA的有效性.  相似文献
7.
工业锅炉的加权预测自校正控制   总被引:22,自引:0,他引:22       下载免费PDF全文
本文介绍了加权广义预测自校正控制器在工业锅炉上的应用,实际运行结果显示了这种 控制器有很好的鲁棒性.  相似文献
8.
Sugeno模糊模型的辨识与控制   总被引:21,自引:0,他引:21       下载免费PDF全文
提出了一种新的Sugeno模糊模型辨识算法和对非线性系统进行并行化设计的方 法.在Sugeno模糊模型辨识中,应用模糊聚类方法可将其前提结构和结论参数的辨识分开进 行,减少了计算量;对于非线性系统的控制,Sugeno模糊模型实际上是动态系统的局部线性 化,可采用并行设计的方法设计控制器,然后通过模糊推理得到全局控制量.最后通过倒立摆 系统的控制说明了本文算法的有效性.  相似文献
9.
基于BP神经网络的非线性网络流量预测   总被引:18,自引:0,他引:18       下载免费PDF全文
刘杰  黄亚楼 《计算机应用》2007,27(7):1770-1772
传统的流量分析建立在线性模型的基础上,但是由于复杂的拓扑结构和网络行为,网络流量表现为一个非线性的系统。根据实际网络中测量的大量网络流量数据,建立一个时间相关的基于神经网络的流量模型,预测和分析网络流量状况。相对于传统线性模型该模型具有较高的预测精度、自适应性和鲁棒性。  相似文献
10.
一种基于上下文的中文信息检索查询扩展   总被引:18,自引:5,他引:13  
在中文信息检索的研究和实践中,由于查询中所使用的词可能与文件集中使用的词不匹配而导致一些相关的文件不能被成功地检索出来,这是影响检索效果的一个很关键的问题。查询扩展可以在一定程度上解决这种词的不匹配现象,然而,实验表明,通常简单的查询扩展并不能稳定地提高中文信息检索的检索效果。本论文中提出并实现了一种基于上下文的查询扩展方法,可以根据查询的上下文对扩展词进行选择,是一种相对“智能”的查询扩展方法。在TREC-9中文信息检索测试集上进行的实验表明,相对于通常简单的查询扩展,基于上下文的查询扩展方法取得了具有统计意义提高的检索效果。  相似文献
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