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摘要:
提出一种扩展的类覆盖问题,并将它归纳为一个有约束的多目标优化问题模型,该问题的解决对构建强壮的分类识别系统具有重要的意义.因此,通过对二进制粒子群算法参数特性的深入分析,阐明二进制粒子群算法不仅具有良好的全局搜索特性,而且能够充分利用已有的先验知识.进而提出一种贪心算法与二进制粒子群优化算法相结合的混合算法求解扩展的类覆盖问题,该算法在获得更优解的同时,仍具有较快的运算速度.多种算法的比较结果表明了算法的有效性和可行性.
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文献信息
篇名 一种求解类覆盖问题的混合算法
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 类覆盖问题 二进制粒子群优化 混合算法
年,卷(期) 2005,(4) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 513-522
页数 10页 分类号 TP18
字数 9134字 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 黄艳新 吉林大学计算机科学与技术学院 13 209 9.0 13.0
2 王岩 吉林大学计算机科学与技术学院 133 735 15.0 21.0
3 周春光 吉林大学计算机科学与技术学院 161 2128 25.0 39.0
4 邹淑雪 吉林大学计算机科学与技术学院 13 120 6.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
类覆盖问题
二进制粒子群优化
混合算法
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导