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由于模式搜索算法易陷入局部极值且效率低。受群智能算法的启发,结合模式搜索算法,提出一种全局优化算法——群模式全局搜索算法。该算法引入群智能的思想,包含4个操作:模式探测、模式移动、模式学习、模式扩散,具有较强的局部-全局搜索能力,且收敛速度快、稳定性好。对benchmark函数集进行仿真并与其它多个算法对比,实验结果证实该算法的有效性。 相似文献
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基于对分法求解线性规划问题的神经网络方法 总被引:1,自引:0,他引:1
何登旭 《计算机工程与应用》2006,42(20):74-75,102
从数值逼近的方法出发,结合对分法的思想,提出了一种新的神经网络计算模型,我们称为对分神经网络BNN(BisectNeuralNetwork)模型;给出了一种基于对分法思想的神经网络学习算法,并用于求解线性规划问题,其目的是给线性规划求解问题提供一个新方法。 相似文献
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基于代数神经网络的不确定数据知识获取方法 总被引:1,自引:0,他引:1
定义了代数神经元、代数神经网络,讨论了不确定数据知识获取的数学机理,设计出一类单输入,单输出的三层前向网络来获取知识的代数神经网络模型,给出一种基于代数神经网络知识获取的方法,通过该网络的学习,能确定任意一组给定数据的目标函数的逼近式。 相似文献
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文章在属性测度空间和有序分割类概念基础上,仿照力学上的重心概念,定义了属性集的重心及属性重心的高阶中心矩,将属性集重心和多概念层次生成相结合,提出了一种基于属性集重心的多概念层的数据采掘算法,特别是属性集重心概念的引入,极大地方便了人们对属性数据的采掘,提高了数据采掘结果的可信度,符合人们思维推理的习惯。并以年龄概念为例,表明了这种方法直观、切实可行。 相似文献
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针对基本萤火虫群优化算法在求解多极值函数问题时,随着极值点增多,收敛速度低、精度不高的缺陷,提出了一种小规模多种群的改进萤火虫群算法,实验仿真表明,改进后的萤火虫群算法在求解多极值函数优化问题时,所花时间明显减少且精度也得到了提高。 相似文献