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本文提出一种基于量子激励粒子群算法优化支持向量机(SVM)训练参数的新方法。该方法在粒子群优化算法中引入量子论思想,提高了粒子搜索的遍历性,从而避免了陷入局部极值,最终得到SVM的最优参数。仿真实验结果表明,本文提出的基于量子激励的粒子群优化的SVM比传统算法优化的SVM的精度高、收敛速度快。 相似文献
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目前信息融合的研究重点多数都集中于信息处理技术和算法的研究,因此缺少了信息融合系统在认知能力和实际应用方面的研究。本文回顾了迄今为止关于信息融合的研究,并且提出了将信息融合系统作为实际决策支持系统的必备条件。此外还提供了一种构建信息融合系统的方法,这种方法不仅能保证信息融合系统作为决策支持系统的有效性,还提供了从用户视角以及自顶向下的信息融合的方法。 相似文献
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提出一种基于量子激励粒子群算法优化BP网络的参数方法.该算法在粒子群优化算法中引入量子论思想,克服了传统粒子群算法易陷入局部极值、优化效果较差的缺点,最终得到BP网络的最佳参数值.利用优化后的BP网络控制仿生机器马的运动状态,仿真结果表明该算法能快速、准确地达到最佳控制效果. 相似文献
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