论文研究智能天线中的自适应LMS算法研究 .pdf

为了更好地预测网络流量，提出了一种改进型Elman网络模型，并用文化算法对该模型进行了优化，获得了更佳的拟合度和预测性能。

为了解决粒子群种群多样性低、容易陷入局部最优的缺点，结合最优粒子和其他粒子在种群中的不同作用，给出了一种自适应变异粒子群算法。算法中最优粒子根据种群进化程度，自适应调整自身搜索邻域大小，增强种群的局部

邻域自适应否定选择算法，张斌，张凤斌，针对免疫入侵检测邻域否定算法对于数据处理缺乏灵活性问题,借助信息熵的离散化的离散化，提出了邻域自适应否定选择算法。在尽量��

为满足超大视场机器视觉自动对焦系统快速检测的要求，研究了一种基于对焦深度的自适应快速对焦算法。该算法采用粗对焦与精确对焦相结合的二级对焦策略，在不同的检测区域实现自适应选择最佳评价函数，实现自适应快速

为了解决蚁群算法在求解连续函数优化问题时，存在局部搜索能力较差的缺陷，提出一种新颖的自适应蜂群—蚁群优化算法。新算法在蚁群优化算法的基础上，设计了一种参数q的自适应机制，进而减少了参数个数，提高了其鲁

提出了自适应双向菌群优化算法,应用聚类思想将趋化步长进行自适应调整,提高算法的局部搜索能力,引入双向游动机制,提高了算法的搜索效率和速度。针对10个复杂Benchmark函数进行了数值优化实验,其结果

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