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熊伟清

作品数:99 被引量:621H指数:13
供职机构:宁波大学商学院更多>>
发文基金:国家自然科学基金浙江省自然科学基金宁波市自然科学基金更多>>
相关领域:自动化与计算机技术理学经济管理文化科学更多>>

文献类型

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  • 7篇模拟进化算法
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作者

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传媒

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年份

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  • 4篇2012
  • 3篇2011
  • 4篇2010
  • 5篇2009
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  • 10篇2007
  • 4篇2006
  • 8篇2005
  • 8篇2004
  • 7篇2003
  • 3篇2002
  • 8篇2001
  • 1篇2000
99 条 记 录,以下是 1-10
排序方式:
基于离散Curvelet变换与自适应能量模型的多聚焦图像融合算法被引量:2
2018年
针对当前图像融合算法多采用一个源图像的子带能量函数作为融合系数,导致融合图像质量不理想,提出一种基于离散Curvelet变换与自适应能量模型的多聚焦图像融合算法。利用离散Curvelet对源图像进行多尺度分解,以获取图像的低频子带和高频子带;将低频子带分割成子块,利用离散Curvelet系数来构造平均能量函数,以此建立自适应能量模型;引入信息熵模型,对高频子带所包含的信息量进行度量;通过高频子带所含信息量特征和清晰度特征,完成图像高频子带的融合。实验结果表明:与当前多聚焦图像融合算法相比,所提算法具有更高的融合质量,其输出图像具备更好的细节表现能力。
张琪赵娜熊伟清
关键词:图像融合
基于二元蚁群算法的多层前馈神经网络被引量:1
2007年
提出了一种基于二元蚁群算法的多层前馈神经网络,同时为了避免二元蚁群算法陷入局部最优引入了拥挤交通组织策略。将二元蚁群算法和神经网络混合,可兼有神经网络广泛映射能力和二元蚁群算法快速全局收敛能力,通过在函数逼近实验表明取得了较好的结果。
魏平熊伟清江宝钏
关键词:二元蚁群算法前馈神经网络反向传播算法函数逼近
浅析C++的动态联编和虚函数机制
1995年
本文在分析归纳的基础上探讨了C++中静态联编,动态联编,虚函数及其它们之间的关系,由于虚函数是C++中一个非常重要的概念,本文重点讨论虚函数及其使用规则,并且给出它的实现模型,以期对掌握这一概念有所帮助。
郑丽英熊伟清张润敏
关键词:动态联编虚函数C++语言
遗传算法的早熟现象研究被引量:44
2001年
通过对遗传算法机理的认识 ,给出了早熟现象产生的原因是模式缺少 ;提出了一个在遗传算法中的补偿算子以解决早熟现象。
熊伟清魏平赵杰煜
关键词:遗传算法早熟现象二进制编码
遗传算法的早熟收敛被引量:11
2001年
通过对遗传算法机理的分析,指出模式缺少是早熟产生的原因.提出了一个在遗传算法中基于模式抽取和模式补偿的补偿算子,以解决早熟现象.
熊伟清赵杰煜
关键词:遗传算法早熟收敛模式抽取
基于多Agent供应链网络企业竞合关系演化分析
本文在构建制造商和销售商博弈模型的基础上,将计算实验方法引入到供应链系统的研究中,利用多Agent建模技术来建立供应链模型,设计了关于供应链企业竞合关系的计算实验,以实验的方法尝试进行供应链网络企业间竞合关系的研究。实验...
魏平熊伟清
关键词:供应链网络多AGENT竞合关系
文献传递
一种求解函数优化的蚁群算法
本文首先介绍了基本蚁群算法的系统模型,基于蚁群算法的主要步骤,然后介绍了蚁群算法在函数优化问题中的应用并举典型实例测试函数.
魏平熊伟清
关键词:蚁群算法函数优化
文献传递
求解TSP问题的一种混合遗传算法被引量:14
2005年
文章针对TSP问题的特点,设计了一个求解TSP问题的混合遗传算法。该算法中设计了贪婪子路交叉算子,引入2OPT算子增强遗传算法的局部搜索能力,在选择算子设计中引入稳定状态选择机制。通过KroB100、pr136、pr144、kroB150、CHC144…问题的求解结果表明该遗传算法设计在求解TSP问题中是高效的。
魏平李利杰熊伟清
关键词:遗传算法组合优化
修正AHP中判断矩阵一致性的粒子群优化算法
系统评价是系统工程理论和实践研究中的热点和难点,修正矩阵的层次分析法(CAHP)是系统评价的主要方法之一,是高维多约束的非线性优化问题。本文在粒子群算法的基础上,设计了节点度不为0的WS型小世界网络作为粒子的邻居结构,引...
张翔李纲熊伟清
关键词:层次分析法粒子群算法自适应策略
文献传递
一类基于蚁群优化的贝叶斯置信网结构学习策略及性能分析被引量:1
2009年
针对贝叶斯置信网的结构学习问题,提出一种遵循典型ACO算法框架(ACO-TSP)的贝叶斯网结构学习算法(ACO-BN),并拓展为包括EAS-BN、ACS-BN和MMAS-BN在内的一类算法。用这类算法在若干典型贝叶斯网络结构学习问题上分别与经典贝叶斯网学习算法(K2、B)、用于贝叶斯网学习的通用优化算法(simulated annealing、Tabu searching和genetic searching)以及L.M.de Campos等人提出的基于蚁群优化的贝叶斯网络结构学习算法Ant-K2SN和Ant-B进行了比较。实验结果表明,这类算法在总体性能上要优于经典贝叶斯网学习算法、通用优化算法以及Ant-K2SN和Ant-B算法,但是在时间性能上要略逊一筹。总的来说,这类算法是较为可行的一类贝叶斯置信网结构学习策略。
赵俊颜晨阳熊伟清
关键词:优化算法蚁群优化算法
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