粒子群优化算法的改进

针对粒子群优化算法搜索精度不高、对高维函数优化性能不佳的问题,提出一种改进的粒子群优化算法。以递增方式对粒子进行释放增强可利用的种群信息,通过释放粒子引导极值变化加强算法的运算效率。实验结果表明,与其他算法相比,改进算法具有更强的寻优能力和搜索精度,且适于高维复杂函数的优化。     

多信息结合离散粒子群算法及其应用

为提高粒子群算法的搜索性能,提出了一种改进的离散粒子群算法：多信息结合离散粒子群算法。该算法在粒子群算法的基础上借鉴蚁群算法的信息素机制,重新定义了粒子的速度位置更新公式,并且引入双曲正切函数对粒子群进行初始化。通过求解背包问题对算法进行验证,实验结果表明所提算法性能较优。     

图案在鞋靴设计中的运用

从图案以及鞋用图案作用出发,归纳了鞋用图案的创意方法,并着重探讨了鞋用图案的装饰部位和方法,以求推进鞋用图案运用的步伐,提高我国鞋靴设计的艺术性,提升企业形象和品牌价值.     

耗散粒子群算法的性能分析

研究算法的计算性能问题,自组织耗散理论的引入,极大提高了粒子群算法性能,尤其改善了-粒子群算法搜索精度不高特别是对高维函数优化性能不佳的问题。但关于跳变因子的选择对算法性能影响显著。为保证结果精度和稳定性,通过大量的实验对耗散粒子群算法中的跳变因子对算法基本性能的影响进行了深入的分析,给出了跳变因子参数设置的指导原则。实验结果表明采用上述原则设计耗散粒子群算法既保证算法的运行效率又能有效地提高算法的全局搜索精度。     

鞋靴与时尚文化的交汇关系探析

随着社会的发展和人民生活水平的提高，鞋靴作为人们日常生活中不可或缺的物品，早已不仅仅是为了护足，而成为了一种时尚的象征，并被广泛应用于个人形象的塑造和社会文化的表达。文章通过分析探究鞋靴的历史演变和鞋靴在塑造个人形象中的作用，旨在揭示鞋靴在时尚领域中的重要性和独特性，同时探索鞋靴与时尚文化之间的关系，以及鞋靴对个人形象和社会文化的影响。     

一种融合二值边缘特征和灰度特征的人脸识别方法

 光照变化是影响现有人脸识别算法性能的主要因素之一.基于边缘特征的方法能获得较好的光照鲁棒性,且易于实现,但它对表情变化的鲁棒性较差.本文提出了一种融合二值边缘特征和灰度特征的人脸识别方法,并首次将二阶互信息相似性测度引入人脸识别中.在AR图像集和Yale图像集上的实验表明,本方法对含有光照变化和表情变化的图像能获得比现有其它方法更好的总体识别率,具有较好的实用价值.     

代理服务器中基于对象的限定预取策略研究

预取作为一种主动缓存技术可用于提高缓存命中率,但其效果好坏很大程度上取决于所采用的预取策略。本文提出了一种代理服务器下基于对象的限定预取策略,通过调整代理服务器中预取空间的大小,防止无效页面占用过多的缓存空间,提高了缓存的利用率,从而获得较高的命中率。实验表明,基于对象的限定预取策略命中率远远高于LRU策略,并且相对于基于对象的LRU策略也有明显的改善。     

高职院校鞋类设计专业混合所有制办学培养模式探索

所谓混合所有制办学,就是各类办学主体以资本、知识、技术、管理等要素参与办学并享有相应权利,实现不同所有制形式优势互补。探索混合所有制办学,是深化校企合作的有益尝试。本文以西部鞋都为例,就高职院校鞋类设计专业混合所有制办学培养模式探索。