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1.
组织协同进化分类算法   总被引:20,自引:3,他引:17  
提出了一种有效的用于数据挖掘分类任务的方法——组织协同进化分类算法(Organizational CoEvolu-tionary algorithm for Classification,OCEC),与现有遗传分类方法的运行机制不同,它的进化操作直接作用于数据而不是规则,进化结束后再从各组织中提取规则,这样有利于避免在进化过程中产生无意义的规则。提出了三种组织进化算子——增减算子、交换算子与合并算子和一种组织选择机制,给出了属性重要度的进化方式并基于此定义了组织适应度,作者将算法用于UCI数据集,并与现有的基于遗传和非遗传的分类方法进行了比较。实验结果表明该文方法获得了更高的预测准确率,产生了更小的规则集;对同一数据集进行k—次交叉验证,其预测准确率的波动较小,因此本文算法具有更加稳定的性能。  相似文献
2.
基于微粒群算法与模拟退火算法的协同进化方法   总被引:14,自引:1,他引:13       下载免费PDF全文
提出了一种基于模拟退火与微粒群算法的协同进化方法,利用了微粒群算法的易实现性、局部快速收敛性以及模拟退火算法的全局收敛性.通过两种算法的协同搜索,可以有效克服微粒群算法的早熟收敛.仿真结果表明,本文的协同进化方法不仅具有较好的全局收敛性能,而且具有较快的收敛速度.文章从理论上证明了该方法以概率1收敛于全局最优解.  相似文献
3.
基于并行协同进化的属性约简   总被引:12,自引:0,他引:12  
提出一种求属性集合最小约简的新方法,即基于并行协同进化的属性约简方法.该方法将并行遗传算法和协同进化算法相结合,能有效地处理具有大量属性的信息系统.对各类实验数据的测试表明,该方法得到的属性约简量与基于属性重要性的约简方法相似,在某些情况下求得最小约简的可能性要高于属性重要性方法.  相似文献
4.
神经网络结构和权值的联合设计一直是神经网络进化设计的一个研究方向.本文根据基本微粒群算法的特点,借鉴递阶编码的思想,构造出一种多种群协同进化微粒群算法.该算法具有种群内个体微粒自由运动特征分量与种群运动特征分量分层递阶进化的特征,克服了标准微粒群算法在多峰函数寻优时出现的微粒“早熟”现象.应用该算法进行径向基神经网络隐层结构和径向基函数参数联合自适应设计,在非线性系统辨识中显示了比较好的收敛性和训练精度,同时也使网络的泛化能力和逼近精度这一对矛盾得到了比较好的协调统一.  相似文献
5.
多粒子群协同进化算法   总被引:9,自引:1,他引:8       下载免费PDF全文
针对遗传算法收敛速度慢且易于陷入局部最优,而微粒群算法存在早熟的现象,提出了一种多粒子群协同进化算法,在多个粒子群协同进化的同时,通过构建基因库,使较劣的粒子根据基因库进行遗传操作,用4个基准函数进行实验表明,算法MP-SOE3性能明显优于基本PSO算法,最后对该算法进行了推广,给出了一种基于计算智能的多群协同进化模型。  相似文献
6.
基于生态种群捕获竞争模型的进化遗传算法   总被引:6,自引:0,他引:6  
将协同进化的思想运用到遗传算法,是对遗传算法的一大改进和拓展,借鉴此思想,提出了一种生态种群捕获竞争的协同进化模型和基于此模型的改进的进化遗传算法(PCGA)。实验结果表明,该算法在改善未成熟收敛和提高收敛速度方面都具有良好的性能。  相似文献
7.
族群进化算法   总被引:6,自引:0,他引:6       下载免费PDF全文
借鉴人类学研究中族群的概念以及以族群为视角来分析群体的结构及其演变趋势的方法,提出了一种简 单、有效的群体结构调控技术——族群机制.设计了针对二进制编码方式的族群分类方法,并基于该族群结构形成 了具有双轨协同进化特征的族群进化算法以及相应的族群算子.针对高维函数和复杂混合函数的数值优化实验表 明,族群进化机制可以显著提高群体的抗早熟能力和搜索效率,与其他典型算法的对比也表明,族群进化算法是一种 具有竞争力的函数优化算法.  相似文献
8.
一种子群体个数动态变化的多目标优化协同进化算法   总被引:5,自引:0,他引:5  
给出一种新型的在多目标优化条件下的进化算法群体停滞判别准则,并基于该准则提出一种合作型多目标优化协同进化算法.该算法在运行过程中自适应地决定子群体的新增和灭绝.使得子群体个数依据需要动态变化,减小了对计算资源的消耗,并解决了对复杂多目标优化问题难以事先进行分解的问题.对所提算法的计算复杂度进行了理论分析,并把它与已有的多目标进化算法进行了比较,结果表明所提算法具有较高的搜索性能.  相似文献
9.
自适应乘子在工程优化问题中的应用   总被引:5,自引:1,他引:4  
张春慨  邵惠鹤 《控制与决策》2001,16(Z1):669-672
在增广Lagrange乘子函数和协作进化算法的基础上,采用自适应策略来解决工程优化问题.其中存在两组相互作用的进化种群A和B,A利用B的反馈信息来评价A中乘子个体的优劣,进而进化A中乘子个体;B则利用A中乘子个体来动态进化原问题的候选解个体.在算法迭代过程中,罚因子是确定性逐渐增大,以使算法逐渐收敛;A中乘子个体则朝其最优值的方向进化,且由B可得到原问题的最优解.与基于静态和动态罚函数的GAs相比,该算法准确度和鲁棒性较高,易于实现,并适合并行化计算.  相似文献
10.
基于免疫计算的agent系统研究   总被引:5,自引:0,他引:5  
由于免疫系统具有良好的特性以及与multi-agent系统的相似性,因此将免疫机理应用于multi-agent系统的研究越来越受到关注。该文提出了一种新的实体agent——免疫agent和多免疫agent系统。首先给出了免疫agent的功能、结构以及形式化描述,然后构造了基于独特性网络理论的多免疫agent系统模型,借鉴生态学协同进化机理提出了系统中免疫agent之间的四种交互关系:共生、共栖、捕食者-猎物和竞争关系,并给出了免疫agent的浓度函数表达式。  相似文献
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