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随着智能电网建设的全面展开，产生了大量的与设备缺陷相关的电力设备缺陷文本，蕴含着故障类型、故障原因及设备消缺方法等关键信息，是......
电力行业的信息智能化发展,智能电网的数据采集系统为负荷预测提供了海量的数据来源,发掘电力数据背后的信息具有重大意义。准确的......
近年来,随着计算流体力学（Computational Fluid Dynamics,CFD）理论的快速发展和计算资源的不断丰富,飞行器气动设计愈加精细化。为了......
为充分发挥战机集群整体作战优势以得到最优目标分配方案,采用改进狼群算法对战场态势模型进行求解.通过保证算法的寻优效率,引入......
为提升交直流混联电网经济调度问题求解效率,提出了一种基于改进灰狼算法的日前经济调度方法.直流输电线路与交流输电线路在网损表......
为解决单向快速探索随机树(rapid exploring random tree,RRT)算法路径规划效率低且易陷入局部极小点的问题,提出了一种自适应启发......
数据处理、分析和预测是变形监测工作的重要内容,对变形体的发展趋势或变形数值进行推估预测是变形监测重要的应用价值之一。组合......
学位
对方程组的求解问题进行研究,提出一种具有记忆功能的海鸥优化算法(MSOA)求解方程组.通过引入记忆功能提高算法的求解能力,避免算......
介绍了径向基(RBF)函数神经网络的原理、结构和学习方法,与BP网络进行了比较,指出RBF网络可以避免局部最优问题,是一种分类能力很......
基于多自主体的持续监控系统由于具有监控策略灵活、覆盖范围广等优势，在海洋监测、城市巡逻等领域得到了广泛的应用，因此，开展基于多......
旅行商问题是一个经典的组合优化难题,它具有重要的理论研究价值以及实际应用意义.针对此问题提出一种基于改进选择策略的离散烟花......
大数据时代下,档案文本数据规模海量递增,增加了聚类分析的难度,如何准确、高效的实现档案数据全自动分类。而针对以往PSI算法在高......
针对传统BP神经网络易陷入局部最优的问题,结合模拟退火算法中的随机扰动机制和BP神经网络的梯度下降法对神经网络阈值与权值进行......
分析与处理大坝变形监测资料在大坝安全监测中意义重大。支持向量机(SVM)在大坝安全监测建模中应用广泛,但采用标准粒子群(PSO)算......
道路网络的优化是建立可持续发展交通运输系统的重要环节。从投资费用、可靠性和对环境的影响等3个因素综合考虑,构建了多目标道路......
针对标准粒子群算法存在收敛精度低、易陷入局部最优的缺点,提出了基于混沌与变异的改进粒子群优化算法(CVPSO),将其应用于边坡滑......
提出了用模糊迭代自组织数据分析技术实现油储预测的研究思路.在对油储主特征向量的构成有较好认识且对各主特征值的提取质量可靠......
针对标准粒子群算法易陷入局部最优而早熟的问题,提出了一种基于动态种群结构的粒子群算法。该算法在种群结构中引入小世界网络模......
概念性降雨径流模型的率定［印度］Ｓ．Ｋ．ＪＡＩＮ１概述概念性降雨径流模型属于物理模型和黑箱模型之间。开始研制这种模型用于模拟小型均质地区。但是......
为克服人工蜂群算法容易陷入局部最优且后期收敛速度较慢的缺点,提出一种基于渐变与突变机制的反向人工蜂群算法并用于特征选择.采......
针对竞争选址问题,提出一种新的混合和声搜索算法.混合和声搜索算法初始化和声记忆库时结合了贪婪算法,降低了初始解的不可行性概......
EM(Expectation Maximization)算法是含有隐变量(latent variable)的概率参数模型最大似然估计、极大后验概率估计最有效的算法,但......
针对循环神经网络(Recurrent Neural Network,RNN)采用传统的训练方法造成的收敛速度慢、易陷入局部最优的问题,提出一种自动调整......
针对麻雀搜索算法(SSA)在接近全局最优时,种群多样性减少,易陷入局部最优解等问题,提出了一种混沌麻雀搜索优化算法(CSSOA).首先,......
现代汽车制造业的社会化大生产已迈进了信息化、智能化的时代。汽车生产的冲压、焊接、涂装和总装配四大工艺的生产线自动化和集成......
联盟运输调度问题(Allied Vehicle Routing Problem,AVRP)是物流联盟架构下的运输调度的最优化,具有重要的理论意义和应用价值。 ......
随着车载无线通信技术的日趋成熟，在车内通过Wi-Fi方式接入互联网进行内容下载的需求正在日益提高。然而，由于汽车快速的大范围移动......
本文重点研究福建省公路局1：50万彩色公路地图的分割算法，实现地图的公路层、水系层、文字层和背景层的分层，准确提取公路形状，为后面......
本论文提出使用束搜索去解决港口停泊位置分配问题(BerthAllocationProblem)，把BAP问题转化为一个多阶段决策的过程然后去求近似最......
本文针对K-means算法容易出现局部最优的缺点,引入了一种改进的种群分类蚁群算法ICACA(Improved Character-base Ant Colony Algor......
测试数据生成是动态软件测试中的关键环节，它对于提高软件测试的能力有着至关重要的作用。测试数据生成问题吸引了许多学者对其进行......
目前大量有用信息以文本形式存在,因此如何快速对大规模的文本分类成为亟待解决的问题。为应对这一问题,文本自动分类应用而生。文......
蚂蚁个体智能十分低下，但整个蚁群却拥有惊人的智能，能够完成远远超出蚂蚁个体能力的复杂任务。通过对蚂蚁社会性行为的观察发现，蚁群......
根据材料性能试验结果构建了基于BP神经网络的X100管线钢的流变应力模型和损伤模型,并采用改进型遗传算法对其进行优化,通过设置“......
ID3算法是最经典的决策树算法,它以信息熵为基础,以信息增益划分测试属性。这种算法存在多值倾向问题,且存在局部最优问题。为了应......
通过对上海证券交易所股票价格综合指数市盈率(简称:上证市盈率,PE)进行分析和研究,提出一种基于PE的局部最优定时不定额投资算法,......
针对传统樽海鞘群算法寻优精度低、易于陷入局部最优的问题,提出基于混沌映射与动态学习的自适应樽海鞘群算法。引入改进混沌Tent......
粒子群优化算法作为群体智能算法中的重要组成,在人工智能领域上大放异彩,成为世界各国算法研究者研究的热点问题。因其参数少、表......
当今世界,信息技术飞速发展,计算机软件在人们生活中变得不可或缺,软件的质量对日常生活甚至社会发展都会产生重大影响。人们对软......
为了克服教与学优化算法在解决无约束优化问题时容易陷入局部最优、收敛速度慢的局限性,文章提出了一种改进的教与学优化(ITLBO)算......
为实现对双陷波超宽带(UWB)天线的精准神经网络建模,提出了一种利用改进的果蝇算法(FOA)优化广义回归神经网络(GRNN)的建模方法.该......
立足于大数据时代背景,群智能算法的发展伴随人工智能领域的进步,其算法的改进与在工业控制领域中的应用逐渐成为了研究热点。而在......
无论在科学计算还是工程应用中,最优化问题都是非常重要的研究课题.作为高效并行的启发式搜索算法,粒子群和鸟群优化算法在求解最......
