【摘 要】
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为了提升标准量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节
【机 构】
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贵州师范学院数学与大数据学院,北京大学深圳研究生院信息工程学院
【基金项目】
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2018年度贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]257),贵州师范学院“大地论文工程”科研项目(20DDZ001),2016年贵州省科学技术基金计划项目(黔科合基础[2016]1114),2018年度国家科技部和国家自然科学基金奖励补助项目(黔科合平台人才[2017]5790-10,黔科合平台人才[2017]5790-09),贵州省省级重点学科“计算机科学与技术”(ZDXK[
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为了提升标准量子粒子群算法(Quantum Particle Swarm Optimization,QPSO)的收敛精度,提出了基于粒子势阱长度变化率的粒子平均最优位置权重计算方法,通过平均最优位置的调节,来提升粒子的寻优能力,并将改进后的QPSO算法应用于深度置信网络(Depth Belief Network,DBN)模型的学习率参数寻优中,以便找到最优的DBN模型参数,来提升DBN模型的识别准确率。将通过改进后QPSO算法进行参数寻优的DBN网络(LQ_DBN)应用于蛋黄形状检测中,与现有典型的DBN
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