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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......
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
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......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
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......
进化算法(Evolutionary Algorithms;EAs)是具有广泛适用性的全局优化方法,它能够不受问题性质的限制,拥有自组织、自适应、自学习......
网络技术和业务需求的快速发展使数据中心的应用越来越广泛,也使数据中心网络的优化问题受到持续关注。数据中心网络为业务流量传......
随着社会步入信息时代,各领域的数据大量产生,其中根据时间顺序采集得到的一类观测值被称为时间序列,例如:股票价格序列、太阳黑子......
模糊C均值聚类容易受噪声数据影响,进而影响聚类准确率.鉴于此,提出了一种改进萤火虫算法的模糊聚类方法.该方法首先在萤火虫算法......
针对人工势场法应用于机器人路径规划中存在的各种问题,提出一种模糊改进人工势场法。首先,建立斥力势场梯度等级,在解决目标不可......
【目的/意义】微博舆情对社会各领域的影响与日俱增,但由于其影响因素众多,呈现出非线性且复杂的变化。因此,如何快速、准确地预测......
对电磁兼容进行预测采用传统的BP神经网络易于陷入局部最优,为了解决上述缺陷,本文采用遗传算法对网络权值进行优化。以平行线间电......
提出一种基于抗体片段局部最优搜索的克隆选择和蚁群自适应融合算法.引入混沌扰动来增加抗体种群的多样性,以提高蚁群算法的搜索能......
针对传统方法在解决化工参数辨识问题中易陷入局部最优、导致求解精度不足的问题,提出了一种组合三角变异差分进化(CTMDE)算法,融......
提出一种空间联合概率数据关联的多目标粒子群优化(DS-MOPSO)算法.采用正态分布确保初始样本均匀分布,通过采用拥挤距离和先验概率......
针对非线性双层规划难以获得全局最优的问题,汲取粒子群算法的快速搜索能力及变邻域搜索算法的全局搜索优势,提出了求解非线性双层......
为了提高红外弱小目标的检测效果,提出了一种改进粒子群算法。首先基于高斯分布吸引因子对量子行为粒子群算法进行优化,通过logist......
在交通路径诱导过程中,为了优化出行者的路径选择,提出一种用免疫遗传算法与蚁群系统算法相互融合的算法,主要利用了蚁群系统算法......
针对星载电子系统硬件演化电路的应用需求,提出一种求解可重构资源替换问题的两阶段寻优演化算法.该算法将遗传算法与局部最优的启......
【摘 要】针对标准人工鱼群优化算法在迭代过程中易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题，提出一种基于混沌改进的自适应人工鱼群算......
针对标准人工鱼群优化算法在迭代过程中易陷入局部最优和后期收敛速度慢的问题,提出一种基于R★ssler混沌改进的自适应人工鱼群算......
贪心法在解决问题的策略上目光短浅，只根据当前已有的信息就做出选择，而且一旦做出了选择，不管将来有什么结果，这个选择都不会改变。换......
本文首先介绍基本粒子群优化(PSO)算法.并针对粒子群算法容易陷入早熟、收敛速度慢等问题,提出了一种改进粒子群算法(IPSO).实现并......
笔者提出一种改进的模糊K-Means聚类算法，通过合理选取初始聚类中心，在提高了分类准确率的同时在一定程度上避免了聚类结果陷入局部......
引入了一种新的对互信息的扩展称之为邻域互信息.在计算图像信息熵的过程中,不仅考虑了图像中每点像素的信息,还考虑了每点像素邻......
针对传统BP神经网络训练收敛速度慢、易陷入局部极小点的问题,将遗传算法与误差放大的BP学习算法相结合,提出基于切片模型的快速混......
为了快速准确估计出视频序列中存在的全局平移抖动,分析影响全局运动估计精度的各种常见因素,归纳其特点,同时结合相关基础理论,以......
针对标准粒子群优化算法过早地陷入局部最优问题,提出了一种改进的粒子群优化算法,引入基于均匀设计区域选取的变异算子和改进的自......
灰狼优化算法(grey wolf optimization,GWO)存在收敛的不合理性等缺陷,目前对GWO算法的收敛性改进方式较少,除此之外,当GWO迭代至......
针对HHO算法存在搜索过程调整不够灵活,不能针对性地进行阶段性搜索,有时会陷入局部最优使算法搜索精度相对较差等问题,提出了一种......
