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量子粒子群改进算法TPHQPSO,杨传将,刘清,量子粒子群算法(QPSO)是最近提出的基于量子行为的粒子群优化算法,该算法的收敛性能远远优于标准粒子群算法。本文针对量子粒子群�
RBF网权值的量子粒子群优化算法
论文研究-量子连续粒子群优化算法及其应用.pdf,
为了提高粒子群算法在求解调度问题时的搜索能力和优化效率以及避免早熟收敛。通过采用了一种新颖的量子粒子群算法,用量子位的概率幅对粒子位置编码,用量子旋转门实现粒子移动,完成粒子搜索;并采用量子非门来实现
基于量子势阱的粒子群优化算法的改进研究
为了克服标准量子粒子群优化( SQPSO) 算法易陷入局部最优的缺点,引入变异机制,基于进化阶段的 概念,提出了自适应阶段变异量子粒子群优化( APMQPSO) 算法。以四种不同的变异概率减小方式阶段
基于Bloch球面搜索的量子粒子群优化算法
该系统适用于多种O型密封件尺寸的电控运动定位检测,利用适合表面缺陷检测的模板匹配方法对橡胶密封件表面细小缺陷进行检测识别,该方法与传统的人工检测方法相比,具有非接触、可在线、客观真实、自动化等优点,可
随着嵌入式技术的发展,基于图像处理的产品表面缺陷检测技术的优势越来越突出,其技术主要包括产品表面图像的采集、匹配和识别。本系统采用单精度浮点运算的STM32F405作为核心处理器,CMOS彩色数字摄像
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