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自编码网络及其在特征学习中的应用,王萍,李岳楠,自编码网络是一种以重构输入信号为目标的神经网络,具有较强的特征学习能力,被广泛用于构造深度神经网络。本文首先介绍基本自编
遗传算法作为一种有效的全局并行优化搜索工具,早被众多应用领域所接受。根据问题提出了相应的适应度函数,针对遗传算法和粗糙集理论两种方法各自的特点,将两种算法适当结合。还把结合后的方法和单一的粗糙集算法在
针对工作流实例偏离预定义模型的实际情况,提出一种基于工作流日志的多步过程挖掘方法,从而实现工作流重构。基于工作流日志构建马尔可夫转移矩阵,定义关系挖掘规则分析过程中的逻辑关系,设计过程挖掘算法建立活动
针对目前数据降维算法受高维空间样本分布影响效果不佳的问题,提出了一种自适应加权的t分布随机近邻嵌入(t-SNE)算法。该算法对两样本点在高维空间中的欧氏距离进行归一化后按距离的不同分布状况进行分组分析
传统上,葡萄栽培者对研究葡萄叶/叶柄的生物化学与其相关光谱反射率之间的关系具有浓厚的兴趣,以便了解果实的成熟率,水分状况,营养水平和疾病风险。 在本文中,我们对330至2510 nm的反射波长区域(9
质心定位算法的改进研究,闫树园,余文,在现今物联网定位的研究中,质心算法作为最基础,也是最简单的定位方法常常被应用到对精确度要求不高的系统中,但其定位精度终究是影
改进的AODVjr路由算法研究,刘潇花,彭勇,针对现有的AODVjr算法在网络能量均衡方面的不足,结合节点能量和Cluster-tree算法的特点分析,提出了一种改进的AODVjr路由算法。改进算法
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带精英策略的非支配排序遗传算法(NSGA-II)在多目标优化领域具有广泛的应用,但该算法种群收敛分布不均匀,全局搜索能力较弱,算法运行速度较慢。针对这些局限性提出了改进的排序适应度策略、算术交叉算子策
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