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基于思维进化的MEBML算法的收敛性研究 被引量：10
1
作者 王川龙 孙承意 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第7期838-842,共5页
针对基于思维进化的机器学习 (MEBML )的马尔可夫链分析 ,证明了离散状态下趋同操作的群体依概率1收敛到全局最优状态 .但由于趋同操作的局部性 ,从局部最优状态转移到全局最优状态的概率非常小 .要增加这种转移概率 ,需要引进异化操作 ... 针对基于思维进化的机器学习 (MEBML )的马尔可夫链分析 ,证明了离散状态下趋同操作的群体依概率1收敛到全局最优状态 .但由于趋同操作的局部性 ,从局部最优状态转移到全局最优状态的概率非常小 .要增加这种转移概率 ,需要引进异化操作 .通过 P-最优状态和吸引域的概念 ,分析了趋同操作。 展开更多
关键词 mebml算法 收敛性 思维进化 人工智能 机器学习
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