论文类
072010年8月
TL;DR:推荐改进MOEA/D算法,使用单调增加函数将单个目标函数转换成单向函数,使非支配多目标问题解决方案曲线形状接近超平面,高平面截取坐标轴等于原目标函数空间中的曲线形状。
抽象性 :近似Pareto多目标优化问题最优解法,Zhang和Li[8]最近开发出新奇多目标演化算法,基础分解(MOEA/D)。如果Pareto最优前端的曲线形状友好,效果会很好否则,它可能失效论文中,我们建议改进MOEA/D算法(指TMOEA/D),使用单调增函数将单个目标函数转换成单向函数,使非主多目标题的曲线形状接近超平面,高平面截取坐标轴等于原目标函数空间中的曲线形状。并使用MOEA/D高级分解技术分布于Pareto前端数值结果显示建议算法性能良好
53号引用
大连海洋大学
一号
TL;DR:论文搭建运动文体学特征广覆盖小信息粒子并展示体育信息语义检索系统使用SPARQL查询语言实现智能语义检索
抽象性 :语义检索成为信息检索的热题本体学极优概念层次并适当支持逻辑推理,是词义检索的有效工具本文关注WWW运动信息语义检索第一,基于领域本体模型, 我们构建运动本体学, 特征为广覆盖小信息粒子并用SPARQL查询语言展示体育信息语义检索系统,它根据运动概念间同义性关系实现语义智能检索betway亚洲运动信息暴增趋势方面,此项研究在一定程度上具有实用意义。
25码引用
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西南桥东大学
一号
TL;DR:拟自适应权粒子优化算法约束因子并按目标函数值变化动态信息设置自适应权值
抽象性 :为解决全球优化过程局部优化引起的过早归并不足问题,建议结合粒子最优化算法分析粒子最优化算法压缩因素惯性权值根据关于目标函数值变化的动态信息设置,以有效平衡全局优化优缺点局部优化缺缺四种基准函数用于五大类优化算法性能测试,最终结果显示,拟用方法与其他改良粒子群算法相比,有很好能力减慢过早归并速度
20码引用
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浙山大学
一号
TL;DR:网络公共舆论热点检测分析模型建议将传统矢量空间模型与SVM分类器合并,为新文本视图分析执行文本分类,结果显示这种方法的效率和效果
抽象性 :网络快速进步引起互联网公共舆论的极大关注,重要的是及时理解互联网公共舆论并正确理解其舆论趋势文本挖掘在互联网公共舆论分类监控中起着基本作用,但由于半结构化特征,互联网公共舆论比纯文本过程难得多网络舆论热点检测分析模型基于互联网公共舆论文本格式,我们引入传统矢量空间模型表达这些模型,然后使用KUeas算法对从新闻网站收集的文体分组并使用SVM分类器对新文本观点分析进行文本分类,实验结果显示这种方法的效率和有效性
19号引用
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TL;DR:论文结合量子神经网络和图像压缩使用量子计算神经元模型基本单元,并搭建三层量子后传网络模型,然后模型用于实现图像压缩和重构
抽象性 :与量子神经网络和图像压缩并用量子计算神经元模型基本单元并建三层量子后传网络模型,然后模型用于实现图像压缩和重构神经网络初始权值缓慢归并, 我们使用遗传算法优化神经网络权值, 并展示一种机制叫斥法改善遗传算法最后,我们把遗传算法和量子神经网络合并完成图像压缩通过实验,我们可以看到改进算法的优越性
19号引用