經網絡提出了一種基于蟻群聚類算法的徑向基神經網絡. 利用蟻群算法的并行尋優特征和揮發系數方法的自適應更改信息量的能力,并以球面聚類的方式確定了徑向基神經網絡中基函數的位置, 同時通過比較隱層神經元的相似性、合并相似性較為接近的2 個神經元來約簡隱含層的神經元,以達到簡化徑向
標簽： 徑向 神經網絡 網絡 算法
上傳時間： 2014-01-16
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在動力系統故障部位分析中,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化問題的求解中體現了自身的優勢.
標簽： 動力 分 系統故障 算法
上傳時間： 2013-12-21
上傳用戶：mpquest
英文資料。利用蟻群算法正反饋、并行計算的優點，將蟻群算法用于求解典型的NP-hard問題—旅行商問題。
標簽： 英文 正反饋 并行計算 蟻群算法
上傳時間： 2015-10-16
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并行圖像細化算法和C代碼實現，希望對大家有用
標簽： 并行 圖像細化 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展起來的高度并行、隨機、自適應搜索算法。由于其具有健壯性，特別適合于處理傳統搜索算法解決不好的復雜的和非線性問題。以遺傳算法為核心的進化算法已與模糊系統理論、人工神經網絡等一起成為計算智能研究中的熱點，受到許多學科的共同關注。 本書全面系統地介紹了遺傳算法的基本理論，重點介紹了遺傳算法的經典應用和國內外的新
標簽： 算法 機制 發展 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上結合基于克隆選擇學說的克隆算子,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 算法的優越性.
標簽： QCES 量子 進化算法 克隆
上傳時間： 2014-01-03
上傳用戶：維子哥哥
一個用OpenMP實現的并行Barnes Hut算法。有schedule和chunk size的設置功能。運行環境：vs2005
標簽： schedule OpenMP Barnes chunk
上傳時間： 2016-04-04
上傳用戶：一諾88
數據挖掘中并行關聯規則中經典Apriori算法的Java源代碼實現。
標簽： Apriori Java 數據挖掘 并行
上傳時間： 2013-12-06
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