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具有动态自适应学习机制的教与学优化算法 被引量:12
1
作者 李丽荣 李木子 +1 位作者 李崔灿 王培崇 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2020年第19期62-67,共6页
为了克服教与学优化(TLBO)算法容易出现早熟和解精度低的问题,提出了一种动态自适应学习的改进教与学优化(DSLTLBO)算法。在DSLTLBO算法的"教"阶段,引入一个自适应变化的因子,使当前个体在早期主要向最优个体学习,后期能够较... 为了克服教与学优化(TLBO)算法容易出现早熟和解精度低的问题,提出了一种动态自适应学习的改进教与学优化(DSLTLBO)算法。在DSLTLBO算法的"教"阶段,引入一个自适应变化的因子,使当前个体在早期主要向最优个体学习,后期能够较好地维持自身状态,种群多样性得以保持。在算法的后期,教师个体通过执行动态随机搜索算法,提高最优个体勘探新解的能力。在10个经典的Benchmark函数上的实验表明,该算法具有较好的收敛速度和解精度,较标准TLBO有较大能力提升,适合于求解较高维度的优化问题。 展开更多
关键词 教与学优化(TLBO) 动态自适应 学习因子 动态随机搜索(DRS)
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一种求解高维复杂优化问题的动态自适应和声搜索算法 被引量:4
2
作者 拓守恒 邓方安 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2012年第9期240-243,246,共5页
为了更好地提高求解高维复杂优化问题的能力,提出一种动态自适应和声搜索(DSHS)算法。该算法采用正交试验来设计算法的初始化和声记忆库;利用多维动态自适应调整算子和单维和声微调算子相结合的策略进行和声创作;改进和声音调调解步长,... 为了更好地提高求解高维复杂优化问题的能力,提出一种动态自适应和声搜索(DSHS)算法。该算法采用正交试验来设计算法的初始化和声记忆库;利用多维动态自适应调整算子和单维和声微调算子相结合的策略进行和声创作;改进和声音调调解步长,从而增强算法的扰动能力,避免其陷入局部搜索。通过6个标准Benchmark函数测试表明,该算法在全局搜索能力、收敛速度和稳定性方面都有明显提高。 展开更多
关键词 高维优化问题 动态自适应 和声搜索算法
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基于动态自适应调整阈值的SURF改进匹配算法 被引量:3
3
作者 李珊 李浩 +2 位作者 余兰 王莎 胡屹群 《地理空间信息》 2017年第3期100-102,共3页
相比于SIFT算法,在图像匹配速度上SURF算法具有明显优势,但其错误匹配率较高,因而选择合适的距离比阈值可有效提高匹配的准确度。由于影像的纹理结构各不相同,以RANSAC算法优化后的点对结果与SURF直接匹配得到的结果的比值作为动态调整... 相比于SIFT算法,在图像匹配速度上SURF算法具有明显优势,但其错误匹配率较高,因而选择合适的距离比阈值可有效提高匹配的准确度。由于影像的纹理结构各不相同,以RANSAC算法优化后的点对结果与SURF直接匹配得到的结果的比值作为动态调整的依据,提出了基于动态自适应调整阈值的SURF改进匹配算法。实验表明,自适应调整的阈值能使匹配正确率提高到95%以上。 展开更多
关键词 动态自适应 SURF算法 匹配率 RANSAC算法 距离比
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SCP2P:基于节点属性特征的自适应P2P模型 被引量:1
4
作者 李江峰 张晨曦 周兴铭 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2008年第10期2580-2583,共4页
对等网络中的节点有其固有的属性特征。在以往的研究中,这些属性特征或是完全被忽略,或是仅仅简单、单一地被考虑。综合利用节点属性特征,提出了基于节点属性特征的自适应P2P模型。在模型中,节点按属性特征自适应组成集群。模型按实际... 对等网络中的节点有其固有的属性特征。在以往的研究中,这些属性特征或是完全被忽略,或是仅仅简单、单一地被考虑。综合利用节点属性特征,提出了基于节点属性特征的自适应P2P模型。在模型中,节点按属性特征自适应组成集群。模型按实际需求驱动的模式动态调整和维护节点之间的连接,动态地调整节点的作用以及集群规模。 展开更多
关键词 特征 动态自适应 对等网 混合式结构 集群
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板料成形有限元模拟中自适应三角形网格的研究 被引量:2
5
作者 刘二勇 董湘怀 《模具技术》 2007年第2期1-4,32,共5页
针对非规则几何区域的有限元网格剖分,提出了栅格法与推进法结合的新的三角形自适应剖分算法、三角形单元网格的动态自适应加密和聚合算法和基于板料模具穿透量的加密判据和基于法矢量的聚合判据,实现了空间三角形单元网格的划分、自适... 针对非规则几何区域的有限元网格剖分,提出了栅格法与推进法结合的新的三角形自适应剖分算法、三角形单元网格的动态自适应加密和聚合算法和基于板料模具穿透量的加密判据和基于法矢量的聚合判据,实现了空间三角形单元网格的划分、自适应加密、动态聚合和重划分。 展开更多
关键词 动态自适应 网格加密 网格聚合 网格重划分
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内容发布订阅系统中的动态负载均衡
6
作者 逯鹏 林学练 +1 位作者 刘旭东 李冬松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2008年第5期1507-1510,共4页
复杂广域网络应用带来了内容发布订阅系统动态负载失衡问题。提出了一种动态负载均衡框架解决该问题。采用周期性交换和计算负载的方法实现了负载探测,采用代理复制和区域重构的方法解决了负载迁移问题,设计了负载协商状态机用于协商代... 复杂广域网络应用带来了内容发布订阅系统动态负载失衡问题。提出了一种动态负载均衡框架解决该问题。采用周期性交换和计算负载的方法实现了负载探测,采用代理复制和区域重构的方法解决了负载迁移问题,设计了负载协商状态机用于协商代理之间的负载迁移,采用转移加入和动态自适应两种方法进行负载均衡决策。实验结果表明,该负载均衡框架能够有效解决内容发布订阅系统的动态负载失衡问题,将负载均衡效率提高了50%。 展开更多
关键词 负载均衡 发布订阅系统 框架 动态自适应
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RFID标签到达率的动态自适应灰色模型预测算法研究 被引量:1
7
作者 陈毅红 冯全源 杨宪泽 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2013年第7期40-43,共4页
针对动态环境中RFID标签到达率估计问题,提出动态自适应灰色预测算法来预测标签到达率。该算法采用到达率反向突变规则知识判断到达率变化趋势,使建模长度可动态地自适应标签到达率变化,克服了预测准确性与跟踪速度之间的矛盾,由此提高... 针对动态环境中RFID标签到达率估计问题,提出动态自适应灰色预测算法来预测标签到达率。该算法采用到达率反向突变规则知识判断到达率变化趋势,使建模长度可动态地自适应标签到达率变化,克服了预测准确性与跟踪速度之间的矛盾,由此提高了算法预测的准确性。在实验中,用正弦强度函数的非平稳泊松过程来模拟标签到达率的随机变化。结果表明:在少量数据的随机数据环境中,预测算法能够有效地预测数据,且准确性高于一般灰色预测算法和指数平滑算法。 展开更多
关键词 到达率预测 非平稳泊松过程 动态自适应 灰色模型 建模长度
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视频传输中的FEC技术综述
8
作者 胡娴 王彦 +2 位作者 张金辉 闫成峰 李跃 《电脑知识与技术》 2007年第7期42-42,50,共2页
对几种视频差错控制技术进行了概括与比较,总结了前向纠错算法的基本原理及其优缺点。重点讨论了几种改进的前向纠错算法,包括动态前向纠错机制、自适应模型、主观质量控制策略和组播环境中的前向纠错方法。
关键词 视频传输 前向纠错 动态自适应
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动态自适应排队在铁路集装箱运输中的应用
9
作者 鲍福光 彭建良 +1 位作者 卢泰 葛岚 《重庆科技学院学报(自然科学版)》 CAS 2010年第6期174-177,181,共5页
提出一种动态自适应排队模型,运用层次分析法确定各指标的权重参数,设计相应的排队算法。综合分析不同类型集装箱的优先级、各单集装箱已等待时间和各单集装箱数量等指标,据此确定各单集装箱综合优先级,最后利用动态自适应和遗传算法实... 提出一种动态自适应排队模型,运用层次分析法确定各指标的权重参数,设计相应的排队算法。综合分析不同类型集装箱的优先级、各单集装箱已等待时间和各单集装箱数量等指标,据此确定各单集装箱综合优先级,最后利用动态自适应和遗传算法实现铁路集装箱的配载,并进行评价分析。针对我国目前铁路集装箱配载发货问题上存在的不足,提供合理的解决方向。 展开更多
关键词 铁路集装箱 动态自适应 优先指数 遗传算法
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一种高效动态自适应差分进化算法 被引量:12
10
作者 肖鹏 邹德旋 张强 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2019年第B06期124-132,共9页
针对差分进化算法易早熟收敛、收敛精度低等特点,文中提出一种高效动态自适应差分进化(EDSDE)算法。该算法从变异因子、变异策略以及交叉因子方面入手,将变异因子设置成线性递减函数,在基向量前加入幅值系数以平衡全局搜索和局部搜索,... 针对差分进化算法易早熟收敛、收敛精度低等特点,文中提出一种高效动态自适应差分进化(EDSDE)算法。该算法从变异因子、变异策略以及交叉因子方面入手,将变异因子设置成线性递减函数,在基向量前加入幅值系数以平衡全局搜索和局部搜索,将交叉因子设置成在[0,1]内不断震荡且每隔50代更新一次的动态自适应函数。仿真实验结果表明,EDSDE能获得更好的优化结果,且比其他算法具有更好的优化性能。 展开更多
关键词 早熟收敛 动态自适应差分进化算法 线性递减函数 幅值系数 动态自适应函数
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一种动态自适应的计算网格资源管理方法 被引量:3
11
作者 郭权 李汶 王希诚 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2004年第21期5-6,189,共3页
提出了资源组的原子性分配,保证了同一作业相关资源的协同分配,并避免了资源申请的死锁问题和资源的无效占用。首先,给出了网格资源管理框架;然后提出了资源分配方法的数学模型,并引入了资源分配求解的近似算法。
关键词 动态自适应 网格 市场机制 资源分配 原子分配
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改进的动态自适应学习教与学优化算法 被引量:8
12
作者 王培崇 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2016年第3期708-712,725,共6页
为了克服教与学优化(TLBO)算法在求解函数优化问题时容易陷入局部最优、后期收敛速度慢、解精度较低等的弱点,提出了一种动态自适应学习和动态随机搜索机制的改进教与学优化算法。首先,在教师的教学过程中,引入一个线性变化的动态学习因... 为了克服教与学优化(TLBO)算法在求解函数优化问题时容易陷入局部最优、后期收敛速度慢、解精度较低等的弱点,提出了一种动态自适应学习和动态随机搜索机制的改进教与学优化算法。首先,在教师的教学过程中,引入一个线性变化的动态学习因子,来调整在迭代寻优过程中学生自身知识对本次学习的贡献价值。其次,为了提高算法的解精度,教师个体将执行动态随机搜索算法以加强对种群内的最优个体所在解空间的勘探。在14个标准测试函数上进行仿真实验,将所提算法与其他相关算法进行对比,结果表明所提算法不仅在求解精度,而且其收敛速度均优于标准TLBO算法,适合求解较高维的函数优化问题。 展开更多
关键词 教与学优化 函数优化 动态自适应学习 种群多样性 动态随机搜索
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煤矿井下行人检测算法 被引量:7
13
作者 杨清翔 吕晨 +1 位作者 冯晨晨 王振宇 《工矿自动化》 北大核心 2020年第1期80-84,共5页
针对井下光照不均匀、行人特征与背景的相似度高等导致基于计算机视觉的行人检测技术在井下应用面临很大挑战的问题,提出采用Faster区域卷积神经网络(RCNN)进行煤矿井下行人检测。Faster RCNN行人检测算法采用区域建议网络(RPN)生成候... 针对井下光照不均匀、行人特征与背景的相似度高等导致基于计算机视觉的行人检测技术在井下应用面临很大挑战的问题,提出采用Faster区域卷积神经网络(RCNN)进行煤矿井下行人检测。Faster RCNN行人检测算法采用区域建议网络(RPN)生成候选区域,RPN与Fast RCNN共享卷积层,以提高网络训练和检测速度;在图像特征提取过程中采用动态自适应池化方法对不同池化域进行自适应池化操作,提高了检测准确性。实验结果表明,该算法对于不同环境下图像中的行人均具有较好的检测效果。 展开更多
关键词 井下行人检测 深度学习 区域卷积神经网络 区域建议网络 共享卷积层 动态自适应池化
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一种非线性动态自适应的Agent联盟生产算法 被引量:3
14
作者 李杰 王爱民 +1 位作者 于金刚 邵志香 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2012年第8期1791-1794,共4页
代理(Agent)联盟是对无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)进行管理的重要手段.引入粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)并对其进行改进,使PSO的参数具有非线性动态自适应性.将改进的PSO用于求解Agent联盟生成问题,并针... 代理(Agent)联盟是对无线传感器网络WSN(Wireless Sensor Network)进行管理的重要手段.引入粒子群算法PSO(Particle Swarm Optimization)并对其进行改进,使PSO的参数具有非线性动态自适应性.将改进的PSO用于求解Agent联盟生成问题,并针对WSN的特性设计了一种效益函数用于评价联盟的效益.采用基于非线性动态自适应PSO的Agent联盟生成算法,在联盟生成初期搜索范围较广,搜索后期在局部挖掘上表现出良好的性能.实验证明在解决Agent联盟生成问题中,基于PSO的算法在稳定性上优于其他算法,基于改进PSO的联盟生成算法可以加大搜索空间,更快的收敛到最优解,且该算法可以同时生成多个Agent联盟,支持并行多任务环境下的Agent联盟求解. 展开更多
关键词 WSN AGENT联盟 粒子群算法 非线性自适应
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嵌入共轭梯度的二次学习教与学优化算法 被引量:2
15
作者 王培崇 彭菲菲 钱旭 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2016年第6期891-900,共10页
教与学优化算法通过模拟自然班的教与学行为实现复杂问题的求解,已经得到较为广泛的应用。为了克服该算法容易早熟,解精度低的弱点,提出了一种改进的混合混沌共轭梯度法教与学优化算法。改进算法应用Chebyshev混沌映射初始化种群,以提... 教与学优化算法通过模拟自然班的教与学行为实现复杂问题的求解,已经得到较为广泛的应用。为了克服该算法容易早熟,解精度低的弱点,提出了一种改进的混合混沌共轭梯度法教与学优化算法。改进算法应用Chebyshev混沌映射初始化种群,以提高初始种群对解空间的覆盖。为了保持种群多样性,引入动态学习因子,使学生个体能够在早期主要向教师学习,并逐渐提高个人知识对其进化的影响比例。每次迭代后,教师个体将执行共轭梯度搜索。种群内适应度较差的学生个体如果长时间状态难以改变,则基于反向学习和高斯学习进行二次学习优化。最后在多个典型测试函数上的实验表明,改进算法对比相关算法具有较佳的全局收敛性,解精度较高,适用于求解较高维的函数优化问题。 展开更多
关键词 教与学优化算法 CHEBYSHEV映射 动态自适应学习 共轭梯度法 二次学习
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一种多源安全日志融合方法的研究 被引量:2
16
作者 王双 《中国民航大学学报》 CAS 2017年第5期41-46,共6页
为了有效发现网络中隐藏的攻击事件,以多源日志为研究对象,提出改进加权信任度值D-S证据理论算法来融合日志。经过数据预处理和动态自适应时间间隔阈值算法聚合生成超级告警日志,将安全设备对不同告警事件的检测率作为证据,动态修正权... 为了有效发现网络中隐藏的攻击事件,以多源日志为研究对象,提出改进加权信任度值D-S证据理论算法来融合日志。经过数据预处理和动态自适应时间间隔阈值算法聚合生成超级告警日志,将安全设备对不同告警事件的检测率作为证据,动态修正权值并融合。实验结果与传统D-S证据理论算法的比较结果表明,改进加权信任度值D-S证据理论算法能够更准确地检测到网络中的攻击事件。 展开更多
关键词 多源日志 动态自适应时间间隔阈值 D—S证据理论 日志融合
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Dynamic self-adaptive ANP algorithm and its application to electric field simulation of aluminum reduction cell 被引量:1
17
作者 王雅琳 陈冬冬 +2 位作者 陈晓方 蔡国民 阳春华 《Journal of Central South University》 SCIE EI CAS CSCD 2015年第12期4731-4739,共9页
Region partition(RP) is the key technique to the finite element parallel computing(FEPC),and its performance has a decisive influence on the entire process of analysis and computation.The performance evaluation index ... Region partition(RP) is the key technique to the finite element parallel computing(FEPC),and its performance has a decisive influence on the entire process of analysis and computation.The performance evaluation index of RP method for the three-dimensional finite element model(FEM) has been given.By taking the electric field of aluminum reduction cell(ARC) as the research object,the performance of two classical RP methods,which are Al-NASRA and NGUYEN partition(ANP) algorithm and the multi-level partition(MLP) method,has been analyzed and compared.The comparison results indicate a sound performance of ANP algorithm,but to large-scale models,the computing time of ANP algorithm increases notably.This is because the ANP algorithm determines only one node based on the minimum weight and just adds the elements connected to the node into the sub-region during each iteration.To obtain the satisfied speed and the precision,an improved dynamic self-adaptive ANP(DSA-ANP) algorithm has been proposed.With consideration of model scale,complexity and sub-RP stage,the improved algorithm adaptively determines the number of nodes and selects those nodes with small enough weight,and then dynamically adds these connected elements.The proposed algorithm has been applied to the finite element analysis(FEA) of the electric field simulation of ARC.Compared with the traditional ANP algorithm,the computational efficiency of the proposed algorithm has been shortened approximately from 260 s to 13 s.This proves the superiority of the improved algorithm on computing time performance. 展开更多
关键词 finite element parallel computing(FEPC) region partition(RP) dynamic self-adaptive ANP(DSA-ANP) algorithm electric field simulation aluminum reduction cell(ARC)
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污泥超临界水气化过程的动态自适应模拟 被引量:1
18
作者 赵晓 王青 程乐明 《化学工程》 CAS CSCD 北大核心 2018年第2期63-66,71,共5页
针对生产过程中污泥组分的不稳定性,利用Aspen Plus建立了污泥的超临界水气化工艺模型与污泥成分的反算公式,开发了污泥的超临界水气化反应过程的动态自适应模型。该模型可根据反应器出口产物组成及相关参数,实时反算污泥的组成参数,并... 针对生产过程中污泥组分的不稳定性,利用Aspen Plus建立了污泥的超临界水气化工艺模型与污泥成分的反算公式,开发了污泥的超临界水气化反应过程的动态自适应模型。该模型可根据反应器出口产物组成及相关参数,实时反算污泥的组成参数,并将反算参数作为工艺模型的输入条件,模拟计算下一时段反应器出口的产物组成。该研究在实际生产过程中对预测因污泥原料的不稳定性引起的产物组成的变化以及减小工艺系统波动方面具有一定的指导意义。 展开更多
关键词 ASPEN PLUS 超临界水气化 动态自适应模拟
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基于反向计算和高斯分布估计的动态自适应和声搜索算法 被引量:1
19
作者 拓守恒 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2013年第5期1158-1162,共5页
为了增强和声搜索算法在求解高维多模态问题时的空间全局探索能力和求解精度,通过定义的4种反向计算方法和高斯分布估计算法,提出一种动态自适应高维和声搜索算法.该算法采用正交试验初始化和声记忆库;利用多维动态自适应算法进行和声创... 为了增强和声搜索算法在求解高维多模态问题时的空间全局探索能力和求解精度,通过定义的4种反向计算方法和高斯分布估计算法,提出一种动态自适应高维和声搜索算法.该算法采用正交试验初始化和声记忆库;利用多维动态自适应算法进行和声创作;采用动态反向选择算法更新和声记忆库,并改进和声音调微调调解步长,从而增强算法的空间探索能力,避免陷入局部搜索.通过6个标准的高维Benchmark函数测试表明,本文算法在全局搜索能力、收敛速度和求解精度等方面都有明显改进. 展开更多
关键词 反向计算 高斯分布估计 动态自适应 和声搜索算法
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橡胶硫化泛“噪声”控制模型及仿真
20
作者 陈康路 陈小安 合烨 《重庆大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2006年第2期28-31,共4页
针对硫化工艺智能控制过程中的精确和实时性问题,提出了一种基于人工智能的新型控制模型,并将硫化过程中出现的所有噪声统一为一种噪声模型———“泛”噪声,系统控制过程中对该噪声进行自适应学习.该控制策略的目的是提高硫化控制的精... 针对硫化工艺智能控制过程中的精确和实时性问题,提出了一种基于人工智能的新型控制模型,并将硫化过程中出现的所有噪声统一为一种噪声模型———“泛”噪声,系统控制过程中对该噪声进行自适应学习.该控制策略的目的是提高硫化控制的精确性和控制的实时性,同时为大规模、集群化硫化制品生产提供一条智能控制的途径.该控制模型由两部分组成:神经网络对输入参数进行预分类,动态系统对控制过程中的参数进行自适应学习.模型的动态系统仿真结果表明自适应控制方式对于处理硫化过程中的噪声是有效的. 展开更多
关键词 “泛”噪声 动态系统 自适应 神经网络
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