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题名基于学习竞争型PSO算法的轧制计划问题求解
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作者
黄成
戴蓉
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机构
四川工程职业技术学院计算机科学技术系
中国民用航空飞行学院计算机学院
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出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2016年第7期1836-1840,共5页
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基金
四川省教育厅科研基金项目(13ZA0135)
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文摘
为保证快速准确求解出轧制调度计划的可行解,建立一种含有0-1变量的热轧调度数学模型。针对该模型含有整数变量的特点,提出一种基于学习与竞争的粒子群算法,通过将学习与竞争的思想和PSO算法相结合,让种群中适应值较差的个体以一定的概率向适应值较好的个体进行学习,构成新的粒子群算法迭代表达式,在不增加PSO算法计算复杂度的基础上,克服基本PSO算法的缺点。实验结果表明,该粒子群算法比基本的PSO有着更高的搜索精度,验证了该算法的有效性和准确性。
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关键词
学习与竞争
粒子群算法
热轧调度
0-1变量
适应值
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Keywords
learning and competition
particle swarm optimization
hot rolling scheduling
0-1 variable
fitness value
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名视觉机制研究对机器视觉的启发示例
被引量：5
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作者
李雄
刘允才
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机构
上海交通大学自动化系
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2013年第2期152-156,共5页
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基金
国家重点基础研究发展计划(973)基金项目(2011CB302203)
国家自然基金项目(60833009
60975012)
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文摘
研究灵长类的视觉系统机制并以此为基础设计机器视觉的算法已成为重要研究方向,并对机器视觉产生了重要的推动作用。本文从视觉机制和机器视觉方法的角度出发,分析了两大类视觉机制或模型,并列举受其影响和推动的多种重要机器视觉方法:1)合作学习和竞争学习机制,其中合作学习和竞争学习模型相关的机器视觉算法包括立体视觉算法、神经网络、稀疏编码;2)简单细胞和复杂细胞模型,相关的机器视觉算法包括HMAX特征、SIFT描述子和deep belief network。
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关键词
灵长类动物的视觉机制
机器视觉方法
合作学习与竞争学习
简单细胞与复杂细胞
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Keywords
vision mechanism of primate
machine vision algorithm
cooperative learning and competitive learning
simple cell and complex cell
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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