經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò). 利用蟻群算法的并行尋優(yōu)特征和揮發(fā)系數(shù)方法的自適應(yīng)更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中基函數(shù)的位置, 同時通過比較隱層神經(jīng)元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經(jīng)元來約簡隱含層的神經(jīng)元,以達到簡化徑向
標(biāo)簽： 徑向 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 網(wǎng)絡(luò) 算法
上傳時間： 2014-01-16
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在動力系統(tǒng)故障部位分析中,引進了蟻群算法來解決問題.該算法的并行計算機制在組合優(yōu)化問題的求解中體現(xiàn)了自身的優(yōu)勢.
標(biāo)簽： 動力 分 系統(tǒng)故障 算法
上傳時間： 2013-12-21
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英文資料。利用蟻群算法正反饋、并行計算的優(yōu)點，將蟻群算法用于求解典型的NP-hard問題—旅行商問題。
標(biāo)簽： 英文 正反饋 并行計算 蟻群算法
上傳時間： 2015-10-16
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并行圖像細(xì)化算法和C代碼實現(xiàn)，希望對大家有用
標(biāo)簽： 并行 圖像細(xì)化 C代碼 算法
上傳時間： 2014-11-18
上傳用戶：BIBI
文中提出一種新的并行,更有效率的XPATH算法.
標(biāo)簽： XPATH 并行 效率 算法
上傳時間： 2015-11-11
上傳用戶：yyyyyyyyyy
遺傳算法是一種借鑒生物界自然選擇和進化機制發(fā)展起來的高度并行、隨機、自適應(yīng)搜索算法。由于其具有健壯性，特別適合于處理傳統(tǒng)搜索算法解決不好的復(fù)雜的和非線性問題。以遺傳算法為核心的進化算法已與模糊系統(tǒng)理論、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等一起成為計算智能研究中的熱點，受到許多學(xué)科的共同關(guān)注。 本書全面系統(tǒng)地介紹了遺傳算法的基本理論，重點介紹了遺傳算法的經(jīng)典應(yīng)用和國內(nèi)外的新
標(biāo)簽： 算法 機制 發(fā)展 并行
上傳時間： 2016-01-08
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用c++和MPI寫的并行遺傳算法，需要安裝MPI庫
標(biāo)簽： MPI 并行 算法
上傳時間： 2016-02-26
上傳用戶：Late_Li
本文在量子進化算法的基礎(chǔ)上結(jié)合基于克隆選擇學(xué)說的克隆算子,提出了改進的進化算法———量子克 隆進化策略算法(QCES) . 它既借鑒了量子進化算法的高效并行性又利用克隆算子來代替其中的變異和選擇操作,以 增加種群的多樣性,避免了早熟,且收斂速度快. 本文不僅從理論上證明了該算法的收斂,而且通過仿真實驗表明了此 算法的優(yōu)越性.
標(biāo)簽： QCES 量子 進化算法 克隆
上傳時間： 2014-01-03
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一個用OpenMP實現(xiàn)的并行Barnes Hut算法。有schedule和chunk size的設(shè)置功能。運行環(huán)境：vs2005
標(biāo)簽： schedule OpenMP Barnes chunk
上傳時間： 2016-04-04
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數(shù)據(jù)挖掘中并行關(guān)聯(lián)規(guī)則中經(jīng)典Apriori算法的Java源代碼實現(xiàn)。
標(biāo)簽： Apriori Java 數(shù)據(jù)挖掘 并行
上傳時間： 2013-12-06
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