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排序方式: 共有171条查询结果,搜索用时 406 毫秒
1.
基于遗传算法的不同形状物体布局求解研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过对不同形状物体布局特点的分析,依据遗传算法的基本思想,选择通过对不同形状物体布局特点的分析,根据遗传算法的基本思想,选择合适的编码方法、遗传算子和适应性度函数,提出一种基于遗传算法的不同形状物体布局求解算法.该算法可实现对不同形状物体进行布局求解.计算机仿真实验表明,该算法具有收敛速度快,能够在较短时间内获得较佳的布局方案. 相似文献
2.
基于双种群的小生境差分进化算法 总被引:2,自引:0,他引:2
将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数.为此,提出了基于双种群的小生境差分进化算法.在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在局部具有尽可能细致的搜索能力.通过子群重组实现子群间的信息交换,然后引入小生境淘汰机制.对典型测试函数的优化结果表明,该算法能找到全部解,而且精度好. 相似文献
3.
泛函网络是近年提出的一种对神经网络的有效推广.与神经网络不同,它处理的是一般的泛函模型,它在各个神经元之间的连接没有权值,并且神经元函数不固定的,往往是一给定的基函数的组合,泛函网络学习的目的就是求出神经元函数的精确表达式或近似表达式. 迄今关于泛函网络神经元基函数的存在性和选取方法缺乏理论依据.文中基于Banach空间中偏序理论,分析了泛函网络神经元基函数的存在性,给出了泛函网络神经元基函数选取方法,对于完善泛函网络的基础理论具有参考价值. 相似文献
4.
5.
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
6.
7.
针对一种特定类型高属性维数据———区间变量型高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统,稀疏特征编码,基于二进制数计算相似度概念,给出一种新的基于二进制数计算相似度的高属性维稀疏数据聚类算法,由于计算属性稀疏特征相似度所采用的是二进制数布尔AND运算,因此,相比目前人们所使用的聚类算法,它是一种计算简单、精度高、聚类质量较高的聚类算法。该算法在高属性维稀疏数据挖掘及聚类分析中有着重要的应用。通过数值算例分析表明该聚类方法有效。 相似文献
8.
基于狮群中狮王、母狮及幼狮的自然分工,模拟狮王守护、母狮捕猎、幼狮跟随3种群智能行为,提出群体智能算法——狮群算法.算法中不同种类的狮子位置更新方式不同.遵循自然界生物“适者生存”的竞争法则,狮王守护领土,优先享用食物,母狮合作捕猎,幼狮分为学习捕猎、饥饿进食和成年被驱逐.狮子位置更新方式的多样化保证算法快速收敛,不易陷入局部最优.最后,将算法应用于6个标准测试函数优化问题,并对比粒子群算法、骨干粒子群算法,测试结果表明,文中算法收敛速度较快,精度较高,能较好地获得全局最优解. 相似文献
9.
简要介绍进化策略的基本原理和基本技术,在此基础上,提出一种基于(1+1)-ES的新型个体独立优化进化策略算法,并应用于求解非线性方程,利用该算法可获得任意给定所求非线性方程的近似根.相比传统的求解方法,克服了传统方法所存在的误差累积、一次只能求出一个根等缺陷.实验结果表明,该方法是有效可行的,其目的为求非线性方程近似根提供一新方法,由于数学物理中许多问题常常归结为求解非线性方程,因此,该方法将在科学工程计算等领域有着广泛地应用. 相似文献
10.
保证Web服务安全通信的机制有两种:传输级安全机制紧密耦合于下层平台,只能保证点到点的安全通信;而消息级安全机制能够提供异质环境的端到端安全保证.在WS-Security、SAML和XKMS等有关消息级安全的规范基础上,设计了一消息安全模型,并对其进行了安全性评价.该模型能够保证SOAP消息的机密性、完整性、不可否认性、认证和授权,能够保证Web服务的安全. 相似文献