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为提高粒子群算法的寻优精度，提出一种将单纯形法(SM)与粒子群(PSO)算法相结合的自适应混合粒子群优化(AHPSO)算法。该算法根据进化需要动态调整粒子的惯性权重，并在进化停滞时使用SM优化。通过仿
针对粒子群优化过程中容易出现早熟收敛或停滞的问题，在全信息粒子群优化（FIPSO）算法的基础上结合社会心理学原理提出了一种新的粒子群优化算法——自适应信息选择粒子群优化算法（API-PSO）。在API
为了提高Gabor表示的时频分辨率，使用了基于度量函数的窗函数宽度自适应选择算法，并利用其优化后的Gabor时频分布在时频联合域内运用时频掩蔽技术进行滤波，用于非平稳信号的中分量提取或降噪。实验结果表
面向多应用的自适应预取策略研究，郑长安，陈俭喜，多应用情况下，各种I/O混合，顺序I/O和随机I/O夹杂在一起，从而影响了传统Cache调度算法的性能。本文在RAID系统中设计了一种自适应预取
论文研究-几何转换Boosting回归算法及其在高耗能企业负荷预测中的应用.pdf, 针对高耗能企业的电力负荷预测问题, 提出了一种基于几何转换关系的Boosting集成预测方法. 该方法将分类问题
针对基于传感器的行为识别系统中通道数据缺失问题，采用耦合隐马尔可夫模型提出了一个多传感器数据融合的自适应行为识别方法，该方法充分挖掘了不同传感器之间数据的关联性和人体行为中身体不同部位之间的协作性。实
在压缩感知中，降低传感矩阵的列相干性可以提高重构精度。因为稀疏字典一般是固定的，所以目前主要通过优化测量矩阵来间接降低传感矩阵列相干性。提出一种改进的测量矩阵优化算法，使用梯度下降法更新测量矩阵并结合
基于智能蚂蚁的自适应路径选择方法，魏志华，黄孝伦，本文给出了一种基于智能蚂蚁的自适应路径选择方法，阐述了智能蚂蚁在进行路径选择时的交互过程。通过智能蚂蚁的作用使的交通需求
由于现有医疗信息系统之间的异构性，使得各系统间的信息交换无法正常进行。基于SOA的远程医疗诊断系统的出现，可以很好地解决各种异构系统的集成问题。但是，目前的Web服务注册和发现协议如UDDI是基于关键
层次认证方法及其在向量网的应用，张汉姝，梁满贵，本文设计了一种递归、分层的网络接入认证方法，并探讨了该方法在一种新型数据通信网
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