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针对标准人工蜂群算法收敛速度慢和易陷入早熟收敛等问题, 提出一种快速收敛人工蜂群算法。首先借助反向学习理论初始化种群来提高初始解的分布质量, 并在雇佣蜂和跟随蜂阶段引入向量整体扰动搜索方程加快局部搜索
具有定期变化扰动的GARCH（1,1）模型参数评估，陈海龙，刘春丽，现实中的金融时间序列存在严重的波动集聚性，即大幅波动往往集中在某一时段，小幅波动往往集中在另一时段。而GARCH类模型能较好地�
在扰动情况下，针对传统史密斯预估器的模型失配问题，提出了一种基于模型参考自适应控制的史密斯预估器。首先，在控制对象输入端添加前馈增益矩阵和反馈补偿矩阵，和控制对象相互结合，通过调整矩阵参数，使控制对象
研究了存在参数扰动的超混沌系统的自适应同步问题。基于Lyapunov稳定性理论，设计了自适应控制器，从理论上证明了该控制器可以实现存在参数扰动下超混沌Qi系统的自同步，以及超混沌Qi系统和超混沌Lor
针对粒子群算法容易陷入局部极值、进化后期收敛精度低的缺点，提出了一种基于扰动的精英反向学习粒子群算法。算法采用在粒子迭代的过程中，以一定的概率对当前的最优个体进行动态一般反向学习生成其反向解，引导粒子
为了解决聚类挖掘中的隐私保护问题，针对现有的几何数据转换方法隐私保护度低的不足，提出了一种基于平面反射的几何数据转换方法，即任意选择平面上的一条直线，且将所有属性两两配对以构成平面上的点，对每个点作关
提出一种基于松弛迭代的电能扰动信号去噪方法。该算法利用局部突变点与其给定窗口内的邻域点的时域结构关系，判断信号的各采样点是否是突变点，然后作不同的处理。仿真实验结果表明，与五点均值法和五点中值法相比，
基于VerilogHDL的有限状态机研究，张殿文，张晓冰，VerilogHDL（硬件描述语言）既可以适于可综合的电路设计，也可胜任电路与系统的仿真，能在多个层次上对所设计的系统加以描述。有限�
模仿现实中人们的决策方式，提出类“触发策略”的策略思想，将原问题由双策略的多阶段博弈转换为多策略的一次性博弈，并建立起扩展的支付矩阵；然后运用进化博弈理论，将随机扰动引入复制子动态，从理论上说明有限次
论文研究-有限理性下的演化博弈与合作机制研究.pdf, 指出了以Nash为代表的经典博弈论及其纳什均衡解在完全理性假设下的
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