【摘 要】
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针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特构成染色体,采用实数对染色体进行编码,同时引入拟牛顿算法作局部搜索。该算法可发挥量子遗传算法的群体搜索能力和全局收敛性,以及拟牛顿法较快的收敛速度,同时有效克服了拟牛顿算法对初值敏感的问题。训练结果表明,此算法具有较
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针对过程神经元网络现有学习算法复杂度高、对初值敏感的问题,提出了一种基于混合量子遗传算法的过程神经元网络训练方法。将过程神经元网络的训练转换为等价非线性方程组的优化求解问题,用量子比特构成染色体,采用实数对染色体进行编码,同时引入拟牛顿算法作局部搜索。该算法可发挥量子遗传算法的群体搜索能力和全局收敛性,以及拟牛顿法较快的收敛速度,同时有效克服了拟牛顿算法对初值敏感的问题。训练结果表明,此算法具有较好的稳定性和有效性。
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针对开放分布式系统中收集实体的经验值和度量信任困难的现状,采用关注分离的原则,将实体的信任处理行为与计算行为、交互行为进行分离,提出了一个面向信任的协同模型。通过模型中的信任角色实时监听所绑定的计算实体的消息来更新经验值,进而计算信任度,为系统选择相对可信的计算实体提供了依据。最后,利用Java消息服务技术和EJB技术给出了该模型的实现框架。
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结合软件agent技术,从构件角度出发,通过对传统构件进行包装,加入行为规则驱动和行为推导两大机制,提出了一种能够在运行时实时适应用户需求变化和运行环境变化的自适应构件。在自适应构件的运行和支撑方面,实现了一个可动态定制自适应构件行为规则的工具,改进了现有的构件支撑平台使得能满足自适应构件的运行需求;最后通过一个例子说明了自适应构件的设计、实现、运行和演化等一系列工作流程。初步实践表明,上述机制和
无线传感器网络中采集的数据存在着较大的冗余与误差,且影响数据的可靠性。针对这个问题,分析了簇内数据误差成因,提出了一种改进后的自适应数据融合算法。该算法从节点测量数据自身着手,通过迭代得到各个节点测量数据的无偏估计值,以各个节点与估计值的欧氏距离作为各节点可信度的描述。实验证明,该融合算法提高了数据的精度和可信度。同时,通过与分批估计融合方法和传统的自适应加权融合方法的比较分析,表明该方法融合效果
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