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针对从关系数据库模式学习所得的OWL本体大都是轻量级的,其概念层次结构过于扁平,很难被直接用于实际的本体应用,提出一种新颖的OWL本体进化方法。其通过形式概念分析对已有轻量级OWL本体进行概念聚类,根
针对自适应分段压缩ASCS算法进行了研究,对于ASCS算法中采用的均匀分段方式并非最优分段问题,提出以人工蜂群算法优化ASCS算法中的分段方式;对于ASCS算法考虑序列占用空间的影响因素过于单一问题,
模态向量相关性判别的一种新方法,刘伟,于岩磊,模态向量间相关性的判别是模态分析领域和损伤识别领域的一个重要问题。模态置信准则(MAC)和正则化模态差(NMD)在以往模态向量相
我们通过分析两个相反的极限中的非最小耦合单场膨胀模型来研究膨胀吸引点。 保形因子的一阶导数较小的“平坦”极限和保形因子的一阶导数较大的“陡峭”极限。 我们考虑模型的一个子集,该模型在陡峭的保形因子强耦
虽然无先导卡尔曼UKF滤波技术在性能上要优于一阶线性化的扩展卡尔曼滤波EKF技术, 但是对于改进型Logistic混沌映射的扩频通信系统, UKF运算时间长, 算法复杂。针对上述缺点以及改进型Logi
将发布的数据用于微观数据表包含的敏感属性分析,同时保持个人隐私,是一个越来越重要的问题。当前,k-匿名模型用于保护隐私数据公布,然而当以身份公开为重点时,k-匿名模型在某种程度上并不能保护属性公开。基
针对粒子群算法(ParticleSwarmOptimization,PSO)易陷入局部极值的缺陷,提出了一种新的自适应惯性权重混沌PSO算法(aNewChaosParticleSwarmOptimiz
针对人口迁移算法存在着收敛速度慢,易陷入局部最优和精度低等缺点,根据混沌运动具有随机性、遍历性和内在规律性的特点,利用混沌方法对人口迁移算法进行改进,提出了一种基于混沌优化机制的混合人口迁移算法。通过
提出了一种改进的混沌粒子群优化混合算法.该算法利用信息交换机制将两组种群分别用差分进化算法和粒子群算法进行协同进化,并且将混沌变异操作引入其中,加强算法的局部搜索能力.通过对3个标准函数进行测试,仿真
利用混沌算法随机性、规律性和遍历性,将混沌搜索融合到蚁群算法中,用于求解最短QoS路由问题,避免蚁群算法易陷入局部寻优的缺点,提高了混合算法的搜索范围,并且加快了蚁群群体的进化速度,仿真实验表明,该算
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