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1.
密钥产生器是流密码系统的核心部件,根据非线性组合流密钥生成器的构造思想,本文提出了一种新的RSA-LFSR密钥流产生器,该产生器将RSA与LFSR算法相结合所产生的随机序列用一种基于基因表达式程序设计(GEP)的演化布尔函数进行组合运算输出密钥流;并对此产生器生成的不同长度密钥序列进行安全性检验.通过游程检验、频数检验、序列测试和线性复杂度计算的实验证明,使用基于GEP演化布尔函数的RSA-LFSR密钥流产生器要比传统的非线性组合密钥生成器更具优越性和安全性.  相似文献   
2.
基于改进小生境演化算法的多峰函数优化算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
传统演化算法在求解复杂多峰函数优化问题时经常会出现早熟、收敛速度慢等问题,特别是对于有多个最优解的函数,往往只能找到个别的最优解.针对这些问题,提出了一种基于膈离机制与排挤机制相结合的小生境演化算法.利用隔离机制增强引导进化能力,利用排挤机制保证种群的多样性,同时,采用反序交叉算子进一步加强局部寻优能力.实验表明,使用该改进小生境演化算法求解函数优化问题能更有效地克服传统演化算法存在的收敛速度慢和容易陷入局部最优解等缺点.  相似文献   
3.
一种基于启发式演化算法的最优-最差蚂蚁系统   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对传统最优-最差蚂蚁系统(BWAS)存在搜索效率低、收敛速度慢的缺点,提出一种基于启发式演化算法的最优-最差蚂蚁系统(IEABWAS)算法。该算法通过加入启发式演化算子,在算法的每次迭代中将最优蚂蚁与次优蚂蚁执行启发式的演化算子操作,并将这种演化操作产生的较好个体替代系统中最差的个体,以达到快速收敛的目的。同时,为使搜索更加集中于最优解附近,对最优-最差蚂蚁的信息素更新方式进行适应性调整,以提高算法的全局搜索能力。使用该算法求解复杂旅行商问题(TSP),结果表明:与传统的最优-最差蚂蚁系统相比,该算法不但具有更强的全局搜索能力,而且能提高算法的收敛速度,算法性能得到明显改善。  相似文献   
4.
基因表达式程序设计的GRCM方法   总被引:9,自引:4,他引:9  
基因表达式程序设计是一种基于基因组和表现型组的新型遗传算法,该算法在运行时具有很高的运行效率,实验表明在求解很多问题的时候比遗传程序设计在速度上优越两个数量级以上。在基因表达式的基础上,提出了基因阅读运算器方法,此方法不需要把染色体转换为表达式树,而是直接对染色体进行操作得到该染色体的适应值。实验表明,采用这种方法不仅简单有效,而且能提高运算的速度。  相似文献   
5.
在H.264/AVC标准中,去块滤波是提高图像质量和压缩效率有效手段,但其计算复杂度所占时间极大.在整个滤波过程中,边界强度(Bs)的计算复杂度的计算时间几乎占90%,在重点分析H.264的去块滤波的Bs判定准则之后,提出一种基于快速Bs判定的H.264去块滤波优化算法(FF算法).通过实验数据分析,FF算法能够有效地确保视频序列的编解码质量,并比JM中基准算法降低了近50%的Bs判定时间及近20%的滤波时间;与其他改进滤波算法相比也有自身优势,因此,FF算法能够有效地降低去块滤波中的计算复杂度,有助于视频序列实时传输的实现.  相似文献   
6.
在对Prüfer编码研究的基础上,提出了一种基于基因表达式程序设计的多层物流网络Prüfer编码优化算法(GEPPCOA)。该算法一方面利用基因表达式程序设计的多基因结构特点,克服了传统演化算法中不能直接用个体表示多层物流模式的缺点;另一方面还对基因表达式程序设计原有的操作算子进行了针对Prüfer编码的改进。实验结果表明,使用GEPPCOA求解多层物流网络的Prüfer编码优化问题时,其各项支出费用性能指标均要好于传统的演化算法,提高了算法的收敛精度。  相似文献   
7.
提出了一种基于小生境的模糊支持向量机新算法,该算法主要是通过对样本小生境与类小生境之间对比,并利用类小生境中样本最小半径来度量样本与类之间的关系,改变传统支持向量机简单使用样本欧氏距离来度量样本与类之间的关系的方法,克服了传统支持向量机算法对噪声和异常点过于敏感以及有效样本区分度差等缺点.实验数据表明,与只使用基于样本与类中心之间距离的传统模糊支持向量机算法相比,该算法提高了算法的收敛速度,且大大增强了包含噪声样本与有效样本的区分度.  相似文献   
8.
粒子动力学演化算法及其在求解SOP上的应用   总被引:2,自引:0,他引:2  
根据粒子输运理论中粒子相空间能量最小原理和熵增法则提出一类粒子动力学演化算法,并在数据实验中用该算法求解了一些传统演化算法难于求解的单目标优化问题(SOP),比如求解凸函数和多峰函数等最小优化问题。由于这种新的动力学演化算法能使几乎所有的个体参加杂交和变异,因此,与传统的演化算法相比,该方法不仅能较快速地求解线性和非线性优化问题,而且还能容易地求出达到最优解的多个坐标点。  相似文献   
9.
遗传程序设计在统计建模中的应用   总被引:8,自引:3,他引:5  
介绍一种利用遗传程序设计的方法来自动生成统计预测模型,并进行误差估计分析,改变过去只使用拟合曲线粗糙、预测结果不理想的几种传统固定统计预测模型的传统分析方法。通过对[1]和[2]的真实历史资料验证,结果表明,与传统的线性回归、指数回归、抛物线回归三种方法对比,遗传程序设计建立的模型所预测的数据准确度明显要高。  相似文献   
10.
聂慧  李康顺  苏洋 《系统仿真学报》2022,34(7):1639-1650
深度神经网络因参数量过多而影响嵌入式部署,解决的办法之一是模型小型化(如模型量化,知识蒸馏等)。针对这一问题,提出了一种基于BN(batch normg lization)折叠的量化因子自适应学习的量化训练算法(简称为LSQ-BN算法)。采用单个CNN(convolutional neural)构造BN折叠以实现BN与CNN融合;在量化训练过程中,将量化因子设置成模型参数;提出了一种自适应量化因子初始化方案以解决量化因子难以初始化的问题。实验结果表明:8bit的权重和激活量化,量化模型的精度与FP32预制模型几乎一致;4bit的权重量化和8 bit的激活量化,量化模型的精度损失在3%以内。因此,LSQ-BN是一种优异的模型量化算法。  相似文献   
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