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1.
遗传算法在优化问题中的应用研究进展   总被引:57,自引:2,他引:55  
分析了传统优化方法的局限性,阐述了遗传算法的基本思想和特点,综述了遗传算法在函数优化领域的主要成果,并指出需要进一步研究的工作。  相似文献
2.
一种基于角色访问控制(RBAC)的新模型及其实现机制   总被引:50,自引:2,他引:48  
文中对基于角色访问控制(role-based access control,RBAC研究中的两个热点-模型的建立和实现进行了较深入的研究,提出了一种新的RBAC模型-NRBAC模型,这一模型除具有全面性外,比之已有的RBAC96模型还具有接受现实世界和形式统一的优点。  相似文献
3.
论模糊C均值算法的模糊指标   总被引:42,自引:0,他引:42  
于剑 《计算机学报》2003,26(8):968-973
模糊C均值算法(FCM)是经常使用的聚类算法之一.模糊指标m的选取对FCM的性能有重要影响.但使用模糊C均值算法时,理论上如何选取模糊指标m一直是一个问题.该文指出当一个数据被聚集成c个子类时,每个子类一般情形下应有不同的类中心.据此作者通过研究FCM算法的收敛点集的性质,得到了FCM算法的平凡解的稳定性判据,由此证明了如何选取模糊指标m理论上依赖于数据本身,并给出了理论上选取模糊指标m的规则.实验结果说明了该文给出的规则是有效的.  相似文献
4.
基于支持向量机的数据库学习算法   总被引:38,自引:3,他引:35  
文中介绍了一个利用数据库中的大量数据进行决策的方法。对于仅涉及数据库中部分数据的问题,对数据库中与当前问题相关的数据采用具有强泛化能力的支持向量机方法学习分类规则和回归函数,完成对当前问题的分类和估值。支持向量机算法用非线性映射把数据映射到一个高维特征空间,在高维特征空间进行线性分类和线性回归,将原问题转化为一个凸次优化问题。上述算法实现了一个隧道工程支护设计系统,并取得了较好的效果。  相似文献
5.
一种改进的支持向量机NN-SVM   总被引:38,自引:0,他引:38  
支持向量机(SVM)是一种较新的机器学习方法,它利用靠近边界的少数向量构造一个最优分类超平面。在训练分类器时,SVM的着眼点在于两类的交界部分,那些混杂在另一类中的点往往无助于提高分类器的性能,反而会大大增加训练器的计算负担,同时它们的存在还可能造成过学习,使泛化能力减弱.为了改善支持向量机的泛化能力,该文在其基础上提出了一种改进的SVM—NN-SVM:它先对训练集进行修剪,根据每个样本与其最近邻类标的异同决定其取舍,然后再用SVM训练得到分类器.实验表明,NN-SVM相比SVM在分类正确率、分类速度以及适用的样本规模上都表现出了一定的优越性.  相似文献
6.
布局及布置设计问题求解自动化的理论与方法综述   总被引:33,自引:4,他引:29  
布局及布置设计问题是设计领域的一个重要部分,在工程实践中有着广泛的应用,它的求解自动化理论及方法对于设计自动化领域具有典型意义。由于其本身具有建模复杂性和NP完全的性质,求解具有很大的难度,文中介绍了布局问题的概念和目前存在的多种建模方法及求解方法,并指出求解布局问题的发展方向-建立复杂布局问题的复合知识模型并以虚拟现实技术为手段进行人机智能合作(协作)的求解,该发展方向对于设计过程许多阶段的自动化求解也具有参考价值。  相似文献
7.
XML文档到关系数据库的直接转换   总被引:30,自引:1,他引:29  
方翔 《计算机工程》2001,27(11):65-66,122
介绍了一种利用DTD文档直接实现XML文档向关系数据库转换的方法。此方法用较为简洁的结构保存了XML文档的动态信息和相关信息。  相似文献
8.
遗传算法求解复杂集装箱装载问题方法研究   总被引:30,自引:1,他引:29       下载免费PDF全文
何大勇  查建中  姜义东 《软件学报》2001,12(9):1380-1385
现场集装箱装载问题多为多目标、多约束优化的复杂问题.遗传算法本身的鲁棒性、并行搜索性以及在NP完全问题求解中的广泛应用,表明遗传算法是解决复杂集装箱装载问题的有效途径.探讨了遗传算法在求解这一复杂问题过程中的应用,给出了有效的编码形式和解码运算.算例求解结果显示出很好的效果.  相似文献
9.
免疫机制在计算机网络入侵检测中的应用研究   总被引:29,自引:0,他引:29  
首先对当前入侵检测中所应用的免疫机制进行了简要的介绍;接着,对迄今所提出的3个基于免疫机制的入侵检测模型做了较为详细的描述和分析;最后,根据在免疫机制研究中的一些体验,提出了一些值得研究的机制和方向,以及对这项研究的一些认识。  相似文献
10.
模糊多类支持向量机及其在入侵检测中的应用   总被引:29,自引:0,他引:29  
针对支持向量机理论中现存的问题:多类分类问题和对于噪音数据的敏感性,提出了一种模糊多类支持向量机算法.该算法是在Weston等人提出的多类SVM分类器的直接构造方法中引入模糊成员函数,针对每个输入数据对分类结果的不同影响,该模糊成员函数得到相应的值,由此可以得到不同的惩罚值,并且在构造分类超平面时,可以忽略那些对分类结果影响很小的数据.在充分的数值实验基础上,将文中提出的方法应用于当前一个重要的应用领域——计算机网络入侵检测问题,并得到了较好的实验结果.理论分析与数值实验都表明,该算法是切实可行的,并具有良好的鲁棒性。  相似文献
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