论文研究动态环境下一种改进的自适应微粒群算法.pdf

论文研究-自适应神经-模糊推理系统的混合协同微粒群算法进化设计 .pdf,

2009年第4期 文章编号:100622475(2009)0420055204 计算机与现代化 JISUANJIYUXIANDAIHUA 总第164期 一种基于支持向量数据域描述的改进微粒群算法 童子

针对传统自适应粒子滤波（APF）对于动态贝叶斯网络推理中高维的问题，提出动态贝叶斯网络一种自适应的局部抽样粒子滤波算法(LSAPF)。LSAPF算法将BK算法分团的思想引入到粒子抽样中，利用策略相关性

为了解决传统蚁群算法的收敛速度慢和易陷入局部最优等缺陷，做出如下改进：首先采用云模型来自适应控制蚂蚁的随机性；其次缩小了后继城市的搜索范围；最后引入2-opt局部搜索策略。对城市规模从50到高达100

针对传统粒子滤波算法中粒子匮乏以及粒子多样性丧失的问题,提出了一种基于蚁群优化的改进粒子滤波算法。该算法利用蚁群算法优化粒子滤波的重采样过程,使粒子在更新权值后,利用转移概率向权值较优粒子的位置移动,

现有的自适应亲和传播聚类存在聚类时间长、精度低的缺点，提出了一种结合半监督的改进自适应亲和传播聚类（SAAP）。它首先利用半监督学习更新相似度矩阵，而后在亲和传播聚类的基础上，通过基于二分法判断实现自

一种改进的量子进化算法，何昭晖，章兢，本文在提出一种改进的量子进化算法，通过概率编码简化量子位的表示，引入粒子群算法的优化策略，并对量子位的概率进行限幅，提高

一种对称MMSE的改进算法，陶涛，，本文分析讨论了时域均衡器最小均方误差（MMSE）算法原理、特点及运算复杂度，并在次基础上提出了一种新的改进算法，使MMSE矩阵计算�

一种改进的遗传算法，刘闯，郭嗣琮，本文在介绍遗传算法产生、发展、应用的基础上，通过对基本遗传算法理论的研究与分析，指出其在解决最优化问题中所存在的不足与缺

一种改进的CAN-Tree构建算法，严春，詹海鹏，数据流挖掘是目前新一代数据挖掘研究中的热点，而频繁模式是影响数据流挖掘算法效率的决定性因素。频繁模式挖掘的基础是数据建模