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1.
目前粒子群优化算法和分布估计算法较少用于解决排列编码组合优化问题,本文提出了一种新的适用于求解排列问题的分布估计离散粒子群优化算法.提出的算法结合粒子群优化算法和分布估计算法的思想,突破了标准粒子群优化算法速度-位移更新模式.新算法中每个粒子的信息一部分来自该粒子当前解排列与全局最优排列的最长公共子串,另一部分来自描述所有个体最优值分布信息的概率模型.这样粒子的当前解、所有个体最优值和全局最优值都参与了新解的生成过程,提出的算法秉承了粒子群优化算法的思想,同时具有更全面的学习能力,提高了算法的寻优能力以及避免陷入局部最优的能力.在两个经典的排列问题上的实验结果表明提出的算法具有良好的性能.  相似文献   
2.
基于差分演化算法的软子空间聚类   总被引:3,自引:0,他引:3  
软子空间聚类算法的性能主要取决于其目标函数和搜索策略.文中提出了一种基于差分演化算法的软子空间聚类算法DESC.首先,设计了一个结合模糊加权类内相似性和界约束权值矩阵的新目标函数.然后,提出了新的隶属度计算方法.最后,引入了一种有效的全局搜索算法——复合差分演化算法,并运用该算法优化新目标函数和搜索子空间中的聚类.实验表明,新目标函数和复合差分演化算法的引入有效地提高了软子空间聚类算法的性能,新算法较已有软子空间聚类算法有明显优势.  相似文献   
3.
用改进的竞争Hopfield神经网络求解多边形近似问题   总被引:1,自引:1,他引:0  
多边形近似是提取曲线特征点和简化曲线描述的一种重要方法.提出一种改进的Hopfield神经网络多边形近似算法,该算法利用选择拐点策略减少了搜索空间,重新定义了神经网络的能量函数,使其更能反映优化目标;引?入合并拆分搜索策略,有效帮助神经网络脱离局部最小值.实验结果表明,提出的改进算法是有效的,比其它算法如关键点检测法、竞争Hopfield神经网络、混沌Hopfield神经网络、遗传算法等具有更优的性能.  相似文献   
4.
不确定近邻的协同过滤推荐算法   总被引:24,自引:0,他引:24  
文中围绕传统的协同过滤推荐算法存在的局限性展开研究,提出一种不确定近邻的协同过滤推荐算法UNCF.根据推荐系统应用的实际情况,对于推荐的每一种场景其实都是不可预先确定的,而文中算法基于用户以及产品的相似性计算,自适应地选择预测目标的近邻对象作为推荐群,同时计算推荐群中推荐把握概率较高的信任子群,最后通过不确定近邻的动态度量方法,来对预测结果进行平衡的推荐.通过实验结果表明,该算法可以有效平衡用户群以及产品群推荐结果所带来的不稳定影响,有效缓解用户评分数据稀疏的情况所带来的问题,并在多个实验数据中,提高了推荐系统的预测准确率.  相似文献   
5.
创新型人工智能教学改革与实践   总被引:2,自引:0,他引:2  
王甲海  印鉴  凌应标 《计算机教育》2010,(15):136-138,148
人工智能是计算机科学与技术专业的一门重要专业课程,是一门研究运用计算机模拟和延伸人脑功能的综合性学科。探讨就3个方面内容进行:启发式传授人工智能解决问题的非结构化的思想;成体系的实验训练;与毕业论文、学校大学生科研项目资助计划、国家大学生创新性实验计划相对接的科研训练。上述3个方面层层递进、环环相扣,是体系完整的创新型人工智能教学实践。  相似文献   
6.
一种基于分布估计的离散粒子群优化算法   总被引:11,自引:4,他引:7       下载免费PDF全文
周雅兰  王甲海  印鉴 《电子学报》2008,36(6):1242-1248
 本文提出了一种基于分布估计的离散粒子群优化算法.提出的新算法突破了传统粒子群速度-位移搜索模型的局限,且种群中的每个粒子具有更全面的学习能力,从而能够有效地解决组合优化问题.仿真实验结果表明提出的新算法的性能优于现有的其它几种离散粒子群优化算法.  相似文献   
7.
粒子群优化(PSO)和差分演化(DE)是两种新兴的优化技术,已经成功地应用于连续优化问题,但是它们至今尚不能像解决连续优化问题那样有效地处理组合优化问题。最近,有人提出差分骨干PSO(DBPSO)用于解决连续优化问题。首先提出离散DBPSO用于组合优化问题,然后在离散DBPSO中引入分布估计算法(EDA)来提高性能,把EDA抽样得到的全局统计信息和DBPSO获得的局部演化信息相结合来产生新解,形成基于EDA的离散DBPSO。实验结果表明EDA能大大提高离散DBPSO的性能。  相似文献   
8.
人工智能教学与计算思维培养   总被引:3,自引:3,他引:0  
计算机专业教育要选择适当的知识为载体,来进行能力培养和素质教育。首先分析人工智能的基本教学内容和计算思维能力间的联系,然后给出了人工智能教学中计算思维能力的培养方法,并进行了总结。  相似文献   
9.
差分演化(DE)是解决优化问题的非常有效的新兴智能算法,但它主要用于连续优化领域,至今尚不能象解决连续优化问题那样有效的处理组合优化问题.首先提出了离散DE用于组合优化问题,然后在离散DE中引入分布估计算法(EDA)来提高性能,把EDA抽样得到的全局统计信息和离散DE获得的局部演化信息相结合来产生新解,形成基于EDA的离散DE算法.为了保持种群多样性,在提出的算法中引入了位翻转变异操作.实验结果表明,EDA能大大提高离散DE的性能.  相似文献   
10.
TrSVM:一种基于领域相似性的迁移学习算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
迁移学习是对传统监督学习的扩展,试图利用其他相关领域中的现存数据来帮助完成当前领域的学习任务.对于归纳式迁移学习算法,当目标领域只有少量数据时,已有的算法容易受到选择性偏差的影响,不能充分发挥相关领域数据的作用.为解决该问题,提出一种利用领域相似性的新途径:通过定义领域弱相似性的概念,将相似性的约束与目标分类器联系起来,能在训练过程中有效利用相关领域的大量数据,设计出一种基于支持向量机的迁移学习算法TrSVM,并给出求解过程.在大量数据集上的实验结果表明了新算法的有效性.  相似文献   
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