基于群体适应度方差的自适应混沌粒子群算法*

已有的混沌粒子群算法多使用Logistic混沌映射,但Logistic混沌映射产生的混沌序列不够均匀,影响了混沌粒子群算法的性能。提出在混沌粒子群算法中引入均匀性更好的An混沌映射,利用An混沌映射初始化粒子群的位置和速度,并通过适应度方差的变化来自适应控制部分粒子进行混沌更新,来改善混沌粒子群算法的性能。数值仿真的结果表明,改进算法的收敛性和全局搜索能力都有所提高,能有效避免早熟收敛。     

B-P模型在资源优化控制中的应用及改进

B-P模型是最早被提出来的人工神经网络模型之一,它是一种简单而且非常有效的算法.在本文中,把它应用到制造资源计划(Manufacturing Resources Planning,MRP-Ⅱ)系统中,进行资源优化控制.并且,在实现过程中针对实际情况,对传统的B-P算法进行了多方面的改进,使得算法更加有效.     

基于核方法的强化学习算法

传统的强化学习算法通常假设状态空间和行动空间是离散的,而实际上很多问题的状态空间是连续的,这就大大地限制了强化学习在实际中的应用.为克服以上不足,本文提出了一种基于核方法的强化学习算法,能直接处理具有连续状态空间的问题.最后,通过具有连续状态空间和离散行动空间的mountain car问题来验证算法.实验表明,这种算法在处理具有连续状态空间的问题时,和传统的先把状态空间离散化的方法相比,能以较少的训练数据收敛到更好的策略.     

一种改进的GA变异算子及其数学分析

提出了一种改进的GA变异算子,并对其有效性作了数学分析。实例表明,该算子能改善GA的收敛性能。     

Hopfield型连续神经网络指数收敛速度的估计

讨论了Hopfield型连续神经网络的指数收敛速度问题,从理论上得到了新的局部指数收敛条件,与以往的结果相比,本文导出指数收敛的阶更大,指数收敛的速度要更快,文中还给出了数值举例。     

如何最佳调整你的显示器

你时常觉得显示器的亮度和对比度不够、或是有倾斜不正的画面出现,但又不知道该怎么样调整吗?想知道我这个“眼哥”是如何测试调整显示器的吗?(我是谁?)那你一定不能错过这篇文章。     

多重线性回归的最小二乘估计的递推算法

给出多重线性回归:yi=β0 β1xi1 … βpxip εi(i= 1, 2,…,n)的最小二乘估计的递推算法:^β(n)=^β(n-1) Pnxn(yn-xTn^β(n-1) )Pn=Pn-1 -Pn-1xnxTnPn-11 xTnPn-1xn^β(0)=0,P0 =αI(α>>1)。这种算法是自适应的,也是均方收敛的。     

高效精确的工程力学图算法

图算法是按科学的约定程式,随着计算的进展,未知量越来越少,称这样的计算为收敛计算。最终只有1个未知量,表明完成收敛计算,解得1个主未知量的值。当已知主未知量,计算附未知量值,称为复原计算。完成全部复原计算,即解得所有未知量。     

创新型人才培养的思路、方法及路径(二)

在创新型人才培养的思路、方法及路径(一)一文中,阐明了创新型人才培养的意义与作用、基本理念。本文在前文的基础上,进一步探讨了创新型人才培养的思路、方法及路径:(1)通过"一支铅笔、一张纸、一块橡皮"的简易训练方法,培养学生良好的思维、提升学生的创新能力;(2)通过提供更多的创新科研机会以提升学生的科技创新能力,通过加强创业教育将学生培养成社会需要的创新型人才。     

一种改进的基于 ART2神经网络的文字识别算法

为了解决 ART2神经网络的漂移问题,提出了一种改进的基于 ART2神经网络的文字分类和识别方法.此方法能够自主学习,收敛速度快,识别率和识别速度都比 BP神经网络高.实践证明,基于此设计的脱机手写体文字识别系统能对较规范的手写体文字进行识别,识别率达到85%.