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为了改善蝙蝠算法在函数优化中稳定性差,易陷入局部最优的问题,利用云模型随机性和稳定倾向性的特点,提出了一种蝙蝠优化算法,根据个体适应度值,利用K-means聚类算法把种群划分为三个区域,分别采用不同的频率生成策略,使算法既能稳定的控制搜索空间范围,又能避开局部最优解,同基本的蝙蝠算法比较,仿真结果表明,该算法在函数优化问题中具有较高的精度和较快的搜索速度. 相似文献
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为了及时发现食品安全问题,降低食品安全问题的发生率,从食品供应链角度出发,通过对影响食品安全的各要素分析,利用蝙蝠算法优化的Elman神经网络,并结合Storm云服务平台,构建了食品安全监理实时分析预测模型,对食品安全数据实时分析.通过对该模型的建模分析,形成有效的食品安全实时监理机制,期望能进一步降低食品安全隐患. 相似文献
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