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摘要:
在大数据时代,优化问题的数据量不断变大、数据维度不断变高,并且具有更加复杂的多模性质,因此传统的优化算法对问题的解决表现和分析效果并不能满足人们的要求.启发于群体状态控制过程中会趋于稳定的现象,根据万有引力和四种粒子运动方式,提出一种新的群体优化算法(Colon State Adaptive Optimization Algo-rithm based on Gravitation,G-CSAO).在函数极值实验中,提出的算法具有更高的寻优精度,不易陷入局部最优值,能更好地应对多峰问题和高维度问题.将提出的模型与最小距离准则相结合应用在模式分类问题中,UCI数据集实验结果表明,提出的模型具有更好的分类性能及应用前景.
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文献信息
篇名 万有引力与群体状态自适应的智能优化算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 群体状态控制 优化算法 函数极值 模式分类
年,卷(期) 2020,(9) 所属期刊栏目 理论与研发
研究方向 页码范围 48-55
页数 8页 分类号 TP301.6
字数 6193字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.1904-0284
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 虞慧群 华东理工大学信息科学与工程学院 113 814 14.0 24.0
2 冯翔 华东理工大学信息科学与工程学院 25 103 6.0 8.0
3 许瀚誉 华东理工大学信息科学与工程学院 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
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群体状态控制
优化算法
函数极值
模式分类
研究起点
研究来源
研究分支
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
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
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