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克隆选择算法已经广泛应用于计算智能领域，而针对克隆选择算法理论方面的分析和研究工作却很少。为了丰富克隆选择算法的理论基础，采用了与研究遗传算法相似的方法，研究了克隆选择算法的收敛性，推导出克隆选择算法
针对目前的免疫算法很少涉及分析其理论模型和收敛性的问题，就免疫算法中的一种克隆选择算法提出了该算法的收敛性分析。分析过程主要分为两步：首先利用马尔可夫链建立了这种克隆选择算法的马尔可夫模型，然后在此模
基于状态空间模型遗传算法是李茂军教授正式提出的一种新型进化算法，具有参数设置少、操作简单、搜索能力强、计算精度高和收敛速度快等特点。状态进化矩阵是种群进化的关键操作算子，相比于状态进化矩阵每一次迭代都
在[n]值[R0]命题逻辑系统中给出了公式列按真度收敛的定义，研究了公式列按度量收敛、按赋值收敛及按真度收敛的性质，给出了三种收敛各自的充分必要条件，在公式列是有限原子的条件下证明了公式列按度量收敛、
论文研究-实数编码化学反应优化的全局收敛性研究.pdf, 作为一种新的自然计算方法, 化学反应优化性能优越, 适应性强, 但其理论研究缺乏. 针对上述问题, 以实数编码化学反应优化(RCCRO)为对
Binary-Coding-BasedAntColonyOptimizationandItsConvergence基于二进制编码的蚁群优化算法及其收敛性
为解决状态空间系统的预报误差与系统参数之间的非线性、非凸性给参数估计带来的困难，提出了状态空间系统的梯度优化辨识方法。分析了基于局部线性化的梯度辨识原理，给出了基于QR分解、奇异值分解(SVD)确定参
研究了高斯混合扩展目标概率假设密度(Gaussian mixture extended-target probability hypothesis density,GM-EPHD)滤波器的收敛性问题,
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改进的近端梯度算法的强收敛性和有界摄动弹性
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