【摘 要】
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为了解决基本蝙蝠算法(BA)局部深度搜索能力弱、寻优精度低及易陷入局部最优的问题,提出一种带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法(SFLBAWGM)用于求解复杂函数问题。利用混合蛙跳算法(SFLA)的更新方式对蝙蝠个体进行局部深度搜索,使得SFLBAWGM既保持了BA本就具有的较强的全局搜索能力及快速收敛能力,又增强了算法的局部深度搜索性能;且当算法满足变异条件时,对当前全局最优个体执行高斯变异操作,以增
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为了解决基本蝙蝠算法(BA)局部深度搜索能力弱、寻优精度低及易陷入局部最优的问题,提出一种带有高斯变异的混合蛙跳蝙蝠算法(SFLBAWGM)用于求解复杂函数问题。利用混合蛙跳算法(SFLA)的更新方式对蝙蝠个体进行局部深度搜索,使得SFLBAWGM既保持了BA本就具有的较强的全局搜索能力及快速收敛能力,又增强了算法的局部深度搜索性能;且当算法满足变异条件时,对当前全局最优个体执行高斯变异操作,以增强个体跳出局部极值点的束缚能力。选取几个典型函数进行测试,结果显示,SFLBAWGM的优化性能有了显著提
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由于没有具体的运行环境,面向嵌入式软件的逆向解析缺少有效的动态信息提取方法。针对这种情况,基于硬件平台和系统平台的透明化处理,设计了基于QEMU中间代码扩展的插桩,定义了基于中间代码层的多粒度插桩接口及回调函数,实现了平台无关的多粒度抽象状态提取和系统无关的内存数据读取,并通过系统语义自省机制实现了系统语义视图的提取。测试结果表明,基本块级和函数级提取信息的速度比语句级快10~20倍,占用的空间少
在布尔函数的设计中,总是希望得到满足多个密码特性的密码函数,但是这些密码特性之间存在着一定的制约关系。利用爬山算法对一阶相关免疫函数进行了优化,得到了大量高非线性度的布尔函数并通过MATLAB实验对八元、九元一阶相关免疫函数进行了优化。实验结果表明,该算法可进一步优化相关免疫函数的非线性度。
对88例隆突性皮肤纤维肉瘤(DFSP)进行了临床病理及免疫组化研究。结果显示DFSP好发于30～49岁之间;多数发生于躯干和四肢近端;位于真皮,但可浸润深部组织;病程长,生长缓慢,预后
针对传统GSP算法需要多次扫描数据库、I/O开销巨大的缺点,提出了一种基于MapReduce编程框架的序列模式挖掘算法MR-GSP(GSP algorithm based on MapReduce)。MR-GSP算法将原序列数据库划分为多个子序列数据库并分发到多个Map节点,Map函数扫描存放在Map节点内存中的子序列数据库,产生局部序列模式,Reduce函数对所有局部序列模式合并,扫描原序列数据
为提高分布仿真应用的互操作性、可重用性、数据传输时效和系统开发效率,以满足不同粒度的仿真应用需求,借鉴对象管理组织的数据分布式服务(data distributed service,DDS)规范中以数据为中心的公布/订购思想和SOA中服务设计理念,提出基于SOA架构的服务化仿真中间件(service-oriented simulation middleware,SSM),研究其全服务化方法和采用的
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