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多种群遗传算法在图像恢复中的应用研究 总被引:1,自引:0,他引:1
针对目前图像恢复方法中所存在的较多约束和计算求解复杂等问题,提出了一种基于多种群遗传算法的图像恢复方法,并与基于标准遗传算法的图像恢复进行了比较,仿真结果表明,该算法可使图像恢复结果和效率得以较大的改善和提高,具有推广应用价值。 相似文献
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混合自适应蚁群算法及其应用研究 总被引:2,自引:0,他引:2
针对已有蚁群算法在复杂问题应用中寻优前期信息素匮乏、收敛速度慢的不足,通过引入信息权重因子和信息量均衡算子对蚁群的选择概率和信息素浓度进行自适应调节,提出了混合自适应蚁群算法。算例结果表明,该算法具有较快的寻优速度和更好的全局搜索能力,同时增加了解的多样性,减小了陷入局部极值的几率。 相似文献
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基于免疫进化算法的小波神经网络的混沌优化设计 总被引:3,自引:1,他引:2
针对进化算法中的“退化”问题和小波神经网络的“维数灾”问题,将免疫算法和进化算法相结合,在引入混沌机制的基础上,提出了一种基于免疫进化算法的小波神经网络混沌优化设计方法。该方法既充分发挥了小波神经网络的快速性,又充分利用了免疫算法的全局性、适应性等特点。仿真结果表明了该算法的有效性。 相似文献
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提出一种控制混沌吸引子不稳定周期轨道的新方法。该方法先从系统映图中找出混沌吸引子不稳定不动点的近似值,然后利用非线性反馈达到控制混沌的目的。这种方法的主要特点是不需要知道混沌系统的具体模型,且可以在混沌态的任意时刻施加控制作用,另外,该方法还具有很强的抗干扰能力和非常快的快速速度,控制结构简单,易于实现。仿真结果表明了该方法的有效性。 相似文献
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一种改进的阴性选择免疫算法 总被引:8,自引:0,他引:8
针对阴性选择免疫算法中字符串空间收敛效果差以及运行成本高的缺点,依据Forrest阴性选择算法提出了一种新的改进算法.该算法基于模式概念建立检测器库,检测器库存储了所有与自体不匹配的字符串个数,使得所占用的空间比所有与自体不匹配的字符串所占用的空间显著减少.采用了一种新的检测失败率算法公式,使得检测器的个数能够自适应自体规模的变化.理论分析与仿真结果表明,该算法与原算法相比,具有更快的运行速度和更低的检测失败率. 相似文献
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提出一种从大型数据库中挖掘关联规则的快速算法——自适应快速关联规则提取算法。该算法以经典的Apriori算法及其他各种优化算法为基础,引入了自适应步长和扫描树的概念,并采用修剪法对Apriori算法进行了改进。理论分析与实验结果表明,该算法比Apriori算法的应用效率高,同时也证实了其有效性。 相似文献