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为了改善量子行为粒子群优化算法的收敛性能，避免粒子早熟问题，提出了一种基于完全学习策略的量子行为粒子群优化算法。由此设计了一种新的数据聚类算法，新的聚类算法通过特殊的粒子编码方式在聚类过程中能够自动确
YOLOv（You Only Look Onece）是一种基于深度学习的目标检测算法。本文对YOLOv论文中的推理算法进行研究，并通过代码实现进行验证。讨论了YOLOv算法的原理和优势，并对其在实际应
首先引入直觉模糊集下的模糊蕴涵算子运算方法，设计应用直觉模糊蕴涵算子的直觉模糊推理机模型的设计，阐述模型的运行机理，通过实例验证直觉模糊推理机模型的有效性和正确性。提出选择模糊蕴涵算子的贴近度法，在具
网络业务的自相似性对网络性能具有重要影响，可能导致严重的队列时延和分组丢失率。为解决这一问题，提出了一种考虑业务自相似性的主动队列管理算法。该算法基于小波方法对网络业务的赫斯特参数进行估计，并使用该参
一种基于丢包率的公平丢弃队列管理算法，王伟亮，吴晓非，90年代以来，以IP为基础的Internet呈爆炸性增长，网络中的用户和各种应用都迅速的增加，使网络流量呈现新的特性，也使网络拥塞现象越
粒子群算法是求解函数优化问题的一种新的进化算法，然而它在求解高维函数时容易陷入局部最优; 为了克服这个缺点，提出了一种新的粒子群算法，算法对粒子的速度和位置更新公式进行了改进，使粒子在其最优位置的基础
针对传统K-means算法必须事先确定聚类数目以及对初始聚类中心的选取比较敏感的缺陷，采用基于密度的思想，通过设定Eps邻域以及Eps邻域内至少包含的对象数minpts来排除孤立点，并将不重复的核心点
随着语义网的快速发展，语义数据也高速增长，传统单机推理系统无法满足推理需求，而已有的并行推理算法在推理完备性和稳定性上存在明显不足。为此提出的基于Spark的并行推理算法（PROS）从以下三点进行了优
通过讨论DNA计算的生物机理和表面DNA计算中的荧光标记策略的基本原理，利用表面DNA计算的思想，对数理逻辑中的命题推理进行了研究，给出了一种合适的DNA编码策略，提出了一种新的对一般的命题公式的推理
为提升标准粒子群算法在求解多峰复杂问题时收敛速度慢和极易陷入局部最优解等缺点, 提出一种基于球形坐标的分类学习策略粒子群算法(CLPSO-HC)。该算法给出种群运行较差粒子的确定方法, 将运行较差的粒
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