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传统的可信性评估模型通常使用软件度量或逻辑验证方法进行定量估计,在应用于体系结构复杂、可信度要求较高的嵌入式软件时,依然存在可信需求不明确、专家主观认知无法集成等问题。在分析嵌入式软件可信需求的基础上
自适应的遗传算法参数,朱彦廷,,用自适应的适应度函数、交叉概率及变异概率取代固定的的适应度函数、交叉概率及变异概率来改进遗传算法,并与标准遗传算法进行了
Srinvivas等提出一种自适应遗传算法,交叉概率与变异概率能够随着适应度大小而改变。但在这种算法中,群体中最大适应度值的个体的交叉率和变异率为零,这使得进化走向局部最优解的可能性增加。提出了一种改
论文研究-有效的混合量子遗传算法.pdf,
为改善传统二维0tsu阈值分割算法处理图像时计算复杂度高、实时性差等缺点,将遗传算法应用到二维Otsu灰度图像阈值寻优中,并提出一种改进的自适应遗传算法。实验证明,新的算法对灰度图像有较好的分割效果,
将双线性反馈神经网络应用于盲均衡算法,提出了一种新的基于双线性反馈神经网络盲均衡算法,推导出算法迭代公式,计算机仿真表明,新算法具有较快的收敛速度和较小的误码率。
针对量子遗传进行了研究,介绍了量子遗传算法的发展、基本理论和方法,从量子门的改进、加入新算子、量子遗传算法的并行性、混合量子遗传算法四个角度论述了量子遗传算法的改进方法,并总结了量子遗传算法的应用领域
根据不同数据的背景及特征准确地选用不同的处理方法对数据进行预处理是非常困难的。基于最小二乘法原理和模拟退火遗传算法的数据预处理组合方法,综合了各种处理方法的结果,很好地解决了这个问题。通过仿真试验证明
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针对智能交通诱导系统在国内应用的不成熟,采用改进型遗传算法对可变信息板(VMS)在路网中的布点位置进行了全局索优,对基本遗传算法中的编码方式、选择方法进行了改进,同时采用动态衰减变异概率进行变异操作,
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