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将模糊逻辑与量子理论相结合，提出了基于模糊逻辑的量子遗传算法（FQGA）。该方法使用模糊推理机指导量子门染色体更新和变异，自适应地调整量子门旋转角和变异概率。仿真结果表明：FQGA具有全局寻优能力、收
EM算法是实现极大似然估计的一种有效方法，主要用于非完全数据的参数估计。它通过假设隐变量的存在，极大地简化了似然方程；对于一些特殊的参数估计问题，利用EM算法也很容易实现。而极大似然估计是一种常用的参
针对蚂蚁算法处理机器人路径规划问题时收敛速度慢、协同机制不够完善的问题，结合狼群算法思想提出一种动态分级的改良蚂蚁算法。首先，根据动态分级算子建立种群分级模型；然后，为了改善协同机制，通过结合轮盘赌的
线性判别分析（LDA）是一种普遍用于特征提取的线性分类方法。但将LDA直接用于人脸识别会遇到小样本问题和秩限制问题。为了解决以上问题，提出一种基于多阶矩阵组合的LDA算法——MLDA。该算法重新定义了
风险投资，这是个很好的东西。看来不后悔，不下你才白来一趟CSDN
提出了基于混沌理论的免疫量子进化算法，该算法应用混沌理论并依据小生境机制将初始个体划分为实数编码染色体的子群，各子群应用免疫特性的局域搜索能力找出优化解。混沌优化搜索机制能有效避免早熟收敛。为解决2进
提出一种新的基于Pareto多目标进化免疫算法（PMEIA）。算法在每一代进化群体中选取最优非支配抗体保存到记忆细胞文档中；同时引入Parzen 窗估计法计算记忆细胞的熵值，根据熵值对记忆细胞文档进行
基于量子免疫规划的图像分割算法，毕晓君，金桂芳，将量子理论引入到免疫规划中，结合人工免疫系统的克隆选择和免疫机制，提出了一种新型的进化算法——量子免疫规划。并基于阈值分
人工免疫识别系统（AIRS）是受生物免疫系统的启示而研发的一种比较有效的分类器，但也存在记忆细胞数目过于庞大，分类精度不高，特别是在数据不完备的情况下，分类精度低等缺陷。为了解决这个问题，提出了一种不
单时期证券市场的最优投资组合,杨洋,刘广应,本文考虑了单时期金融市场模型的最优投资组合问题,并对一般的效用函数,给出了最优投资组合问题有解的一个充分条件.
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