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一种基于神经网络的最短路径树生成算法，屈鸿，，最短路径树的计算是一个典型的组合优化问题，长期以来吸引了很多学者的高度重视。高效的最短路径树生成算法对高效络路由协议的实
提出一种基于异类蚁群的双种群蚁群（DualPopulationAntColonyAlgorithmBasedonHeterogeneousAntColonies，DPACBH）算法，算法将两种信息素更
洪灾灾情预测是保险公司财产保险防灾减损工作的重要内容，它有效地预测出受灾的地区和强度，对于财产 保险的费率制定、有效预防、及时施救和防灾预案编制有举足轻重的指导意义
Gabor变换在信号处理领域被公认为十分有效的时频分析方法，然而却因为Gabor变换算法具有较高的计算复杂性而限制了其实时应用，最近提出的基于多抽样率滤波实现离散Gabor变换的并行算法可很好地解决实
针对现有的行人检测算法存在的定位精度低、实时性差的问题，借鉴目标检测的研究成果You Only Look Once（YOLO）算法，提出一种实时的行人检测方法。以Tiny-YOLO为基础，改变网络模型
论文研究-BP神经网络模型的改进.pdf, 本文在深入研究ＢＰ神经网络模型的基础上，提出了对该模型的若干改进技术处理方法，并通过仿真试验．实践表明，这些改进和技术处理方法是有效的．
利用蚁群算法的基本原理，将多维有约束的优化问题通过罚惩因子方式转换为统一的多变量目标函数形式，并将所有独立变量分成不同的等份区域，以蚂蚁走过每一变量的一个区域并访问完所有变量所构成的构造图作为优化问题
物流活动中需要找出各个配货节点之间的最短路径,用以指导物流车辆调度,进而节约物流成本。提出解决车辆路径优化问题的方法,针对蚁群算法的缺点,分别对信息素更新策略、启发因子进行改进,并引入搜索热区机制,有
基于蚁群优化的改进决策树算法研究，张忠坤，周亚建，本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT,AntColonyOptimizationDecisionTree)，该算法充分利用了蚁群
基于改进蚁群算法的油品调和配方优化研究，刘甲林，李琦，油品调和是生产成品油的关键环节，调和配方的优劣决定了炼油厂最终利润的大小。针对油品调和复杂非线性约束配方优化问题，提出了
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