提出一种基于$R2$指标的昂贵多目标进化($R2$-EMO)算法.为了解决精确数学模型难以获得以及评估实验成本高昂的昂贵多目标优化问题,$R2$-EMO算法采用高斯过程取代真实模型来评估个体在每个目标
提出用于广义单隐藏前馈神经网络的极限学习机(ELM)由于其学习速度快,良好的泛化能力和易于实现而成为热门的研究主题。 但是,ELM在隐藏层中会遇到冗余和随机性,这是由特征的随机映射引起的。 在ELM中
Collaborative Control Algorithm Paper\Multi-objective Algorithm Based on Symbiosis Co-evolution and
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基于进化多目标优化的复杂网络社团检测,陈国强,王宇平,提出一种用于求解复杂网络社区检测的新算法。新算法将社区检测问题构造成多目标优化问题,通过在多个目标之间权衡折衷,实现在更
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提出了基于内容自适应与Direction Oriented Interpolation(DOI)的视频场内去隔行。首先通过内容纹理分析将视频单场划分为边缘、平滑和纹理区域,然后对不同区域采用不同的场内
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针对不确定多目标柔性作业车间调度问题,将工序加工时间采用区间数表示,以区间最大完工时间和区间机器总负荷为优化目标,构建多目标区间柔性作业车间调度模型,并设计一种多目标进化优化算法对该模型进行求解.算法