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摘要:
能否在范例库中检索和选择出最为相似的范例决定了范例推理系统性能.文中介绍了遗传算法和模拟退火算法,比较了两种算法的特性,提出一种混合遗传模拟退火算法.该算法不但具有强的局部搜索能力,还缩短了搜索时间.将该算法用于发掘范例库上特征权重,理论分析和实验结果表明了这种混合遗传模拟退火算法优于普通的遗传算法.
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文献信息
篇名 用遗传模拟退火算法挖掘特征项权重的研究
来源期刊 计算机技术与发展 学科 工学
关键词 遗传算法 模拟退火算法 权重 范例推理
年,卷(期) 2007,(2) 所属期刊栏目 应用开发研究
研究方向 页码范围 143-145,148
页数 4页 分类号 TP18
字数 3442字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-629X.2007.02.042
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 贾兆红 安徽大学计算机学院 24 233 9.0 15.0
2 贾瑞玉 安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室 62 688 17.0 23.0
3 齐平 安徽大学计算机学院 10 79 4.0 8.0
4 王会颖 安徽大学计算智能与信息处理教育部重点实验室 7 73 5.0 7.0
传播情况
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引文网络
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研究主题发展历程
节点文献
遗传算法
模拟退火算法
权重
范例推理
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
计算机技术与发展
月刊
1673-629X
61-1450/TP
大16开
西安市雁塔路南段99号
52-127
1991
chi
出版文献量(篇)
12927
总下载数(次)
40
总被引数(次)
111596
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