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针对标准粒子群优化算法易出现早熟收敛、搜索速度慢及寻优精度低等缺陷,提出一种基于随机惯性权重的简化粒子群优化算法。算法采用去除速度项的粒子群简化结构,通过随机分布的方式获取惯性权重提高新算法的局部搜索
摄像机标定是精密视觉测量的基础,传统的标定方法具有很多的缺陷。提出了一种新的双目视觉摄像机标定方法,通过引入基因表达式程序设计算法,挖掘其中潜在的坐标函数关系。将GEP标定方法与同类方案进行了比较,实
依据现实交通网络中路段容量与出行终点停车容量空间有限性的特征,建立带路段流量和终点需求双约束的Logit随机用户均衡问题的不动点模型,设计了一种有效的Lagrangian乘子法来求解,通过合理调整La
将引入粒子群优化算法来解决带随机权值、服从独立均匀概率分布的极小化极大(1-中心)平面选址问题,对其进行实验模拟并得出了乐观的结果。
北京等地目前采用随机摇号方式取得购车指标。简单的随机方式会导致“多摇不中”现象,也未考虑申请人对车辆的刚性需求。针对上述不合理性,提出了通过分组进行带有权重的抽样的策略:基于摇号次数的分组模型,考虑未
基于伪随机矩阵的LT码编译码算法,赵明华,唐祖平,针对导航电文数据量小的特点,本文提出了基于伪随机矩阵的LT编码方案以及译码性能优于置信度传播-最大似然联合(BPML)译码算法的增强
近年来,App的数量呈爆炸式地增长,在庞大数量的手机App中找到合适的App给用户带来了困难。传统的推荐系统方法运用到App推荐上时有很多的局限性,如难以解决冷启动和用户对不同类别的应用具有不同的选择
由于传统的矩阵分解算法直接对用户评分矩阵进行分解,这样容易造成推荐的准确性偏低。为了进一步提高系统推荐的准确性,将用户间的社交网络作为辅助信息,提出了一种基于矩阵分解的社会推荐算法。该算法将社交网络与
传统的包外估计记录全局数据与树之间的对应关系来测算泛化误差。然而基于MapReduce机制的并行随机森林算法(MR_RF)是建立在多个互不可见的分块数据上。对此分析MR_RF与RF的区别,设计了一个新
论文研究-求解复杂TSP问题的随机扰动蚁群算法.pdf, 针对基本蚁群算法 ,设计出一种新颖的随机扰动蚁群算法 ,并将其应用于求解复杂 TSP问题 .该算法包含了两个重要方面 :一是提出了采用倒指数
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