高斯采样相关论文
基于格的后量子密码(Lattice-Based Post-Quantum Cryptography)具备抗量子攻击、易于硬件实现和用途广泛等诸多优势,得到了国际学术......
针对渐进最优快速扩展随机树(RRT*)算法随机性大,搜索效率低的问题,提出一种结合目标偏置概率策略与缩小相对状态空间的改进算法(G......
特征选择是数据挖掘和模式分类领域的重要数据处理方法,广泛用于故障预测、疾病诊断、网络入侵检测和生物情感识别等众多领域。考虑......
基于量子系统下的自由粒子模型,提出了多尺度自由粒子优化算法(Multi-scale Free Particle Optimization Algorithm,MFPOA),并在物......
针对正余弦算法后期收敛速度慢、局部搜索能力差的特点,提出一种基于邻域结构的骨干正余弦算法。新算法的主要思想是在正余弦算法......
环境和测量仪器精度的影响,使得采样数据的不同特征具有不同的质量.对这类异质数据进行特征选择,需要同时考虑特征子集确定分类器......
针对基本的樽海鞘群算法(Salp Swarm Algorithm,SSA)收敛性能差等缺点,利用基于高斯概率分布采样学习的方法对樽海鞘群算法进行优......
针对正余弦算法后期收敛速度慢、局部搜索能力差的缺点,提出了一种分层多子群协作正余弦算法。新算法的主要思想是将种群的更新架......
针对五自由度机械臂路径规划问题,提出一种基于快速扩展随机树(rapidly-exploring random tree,RRT)优化算法—GB_RRT算法。为弥补......
为了解决传统的最佳熵阈值分割效率不足和稳定性差的问题.提出了一种新型的果蝇优化算法并对图像分割阈值进行优化.利用高斯采样对......