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摘要:
基于模型诊断中的极小碰集问题是人工智能领域的一个重要课题,现实中很多实际问题都可以转化为极小碰集问题,如老师与课程问题,极小覆盖集问题等。通过对极小碰集问题特征的研究,本文结合粒子群优化求解极小碰集的算法提出了一个新的算法,来指导极小碰集的求解:引入学习机制,减少极小碰集求解中对无解空间的搜索;加入翻转策略,来加速极小碰集有解空间中的求解。实验结果表明本文提出的算法在求解极小碰集问题上的效率有明显提高。
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文献信息
篇名 结合特征学习的粒子群求解极小碰集方法
来源期刊 电子学报 学科 工学
关键词 极小碰集 特征 学习机制 翻转策略
年,卷(期) 2015,(5) 所属期刊栏目 学术论文
研究方向 页码范围 841-845
页数 5页 分类号 TN911.23
字数 4349字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0372-2112.2015.05.002
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 欧阳丹彤 吉林大学计算机科学与技术学院 108 781 15.0 23.0
5 刘娟 吉林大学计算机科学与技术学院 24 74 5.0 7.0
7 张立明 吉林大学计算机科学与技术学院 27 139 7.0 10.0
11 王艺源 吉林大学计算机科学与技术学院 4 27 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
极小碰集
特征
学习机制
翻转策略
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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电子学报
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0372-2112
11-2087/TN
大16开
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2-891
1962
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