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    • 36 篇 教育学
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主题

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机构

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作者

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语言

  • 3,349 篇 中文
检索条件"机构=可信计算北京市重点、实验室"
3349 条 记 录,以下是241-250 订阅
排序:
基于Q学习的多任务多目标粒子群优化算法
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控制与决策 2023年 第11期38卷 3039-3047页
作者: 韩红桂 徐子昂 王晶晶 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
多任务粒子群优化算法(multi-task particle swarm ptimization,MTPSO)通过知识迁移学习,具有快速收敛能力,广泛应用于求解多任务多目标优化问题.然而,MTPSO难以根据种群进化状态自适应调整优化过程,容易陷入局部最优,收敛性能较差.针... 详细信息
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一种混合的贝叶斯网结构学习算法
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计算机研究与发展 2009年 第9期46卷 1498-1507页
作者: 冀俊忠 胡仁兵 张鸿勋 刘椿年 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 北京100124
贝叶斯网是人工智能中一个重要的理论模型,也是现实世界中不确定性问题建模的重要工具.针对贝叶斯网的结构学习问题,提出了一种将约束满足、蚁群优化和模拟退火策略相结合的混合算法.新算法首先利用阈值自调整的条件测试来动态地压缩搜... 详细信息
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基于WTFMC 算法的递归模糊神经网络结构设计
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自动化学报 2020年 第11期46卷 2367-2378页
作者: 乔俊飞 丁海旭 李文静 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
针对递归模糊神经网络(Recurrent fuzzy neural network,RFNN)的递归量难以自适应的问题,提出一种基于小波变换–模糊马尔科夫链(Wavelet transform fuzzy Markov chain,WTFMC)算法的RFNN模型.首先,在时间维度上记录隐含层神经元的模糊... 详细信息
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一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法
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电子学报 2018年 第2期46卷 315-324页
作者: 韩红桂 卢薇 乔俊飞 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
为了提高多目标粒子群算法优化解的多样性和收敛性,提出了一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法(Multiobjective Particle Swarm Optimization based on the Diversity Information and Convergence Degree,dicd MOPSO).首... 详细信息
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基于互信息和自组织RBF神经网络的出水BOD软测量方法
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化工学报 2019年 第2期70卷 687-695页
作者: 李文静 李萌 乔俊飞 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
针对污水处理过程出水生化需氧量(biochemical oxygen demand,BOD)难以实时准确测量的问题,提出了一种基于互信息和自组织RBF神经网络的软测量方法对出水BOD进行预测。首先,使用基于互信息的方法提取相关特征参量作为软测量模型的输入变... 详细信息
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基于潜在特征选择性集成建模的二噁英排放浓度软测量
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自动化学报 2022年 第1期48卷 223-238页
作者: 汤健 乔俊飞 郭子豪 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
二噁英(Dioxin,DXN)是导致城固废焚烧(Municipal solid waste incineration, MSWI)建厂存在"邻避现象"的主要原因之一.工业现场多采用离线化验手段检测DXN浓度,难以满足污染物减排控制的需求.针对上述问题,本文提出了基于... 详细信息
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基于均匀分布NSGAII算法的污水处理多目标优化控制
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化工学报 2019年 第5期70卷 1868-1878页
作者: 李霏 杨翠丽 李文静 乔俊飞 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能和智能系统北京市重点实验室 北京100124
针对污水处理过程控制中能耗过大、出水水质超标严重等问题,提出了一种基于均匀分布的NSGAII(non-dominated sorting genetic algorithm II based on uniform distribution, UDNSGAII)多目标优化智能控制系统。首先,该方法以污水处理能... 详细信息
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一种改进的在线自适应模块化神经网络
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控制与决策 2020年 第7期35卷 1597-1605页
作者: 郭鑫 李文静 乔俊飞 北京工业大学信息学部 北京100124 计算智能与智能系统北京市重点实验室 北京100124
针对在线模块化神经网络难以实时有效划分样本空间,提出一种改进的在线自适应模块化神经网络.首先,基于距离与密度实时更新样本局部密度及RBF神经元中心,实现样本空间在线划分;然后,将子网络模块数根据划分样本空间的个数进行自适应增减... 详细信息
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基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案
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计算机研究与发展 2012年 第8期49卷 1611-1617页
作者: 高建敏 陆慧梅 刘婧 曹元大 北京理工大学计算机学院智能信息技术北京市重点实验室 北京100081
相比传统组播模式,多源应用层组播能用更少的网络资源实现多方交互式应用.但组播特性、应用层环境以及多源属性均会使得多源应用层组播的拥塞问题变得更加严重.因此,提出一种基于双向压力模型的多源应用层组播拥塞控制方案,该方案采用... 详细信息
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基于多粒度的旅行商问题描述及其蚁群优化算法
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计算机研究与发展 2010年 第3期47卷 434-444页
作者: 冀俊忠 黄振 刘椿年 代启国 北京工业大学计算机学院多媒体与智能软件技术北京市重点实验室 北京100124
针对蚁群算法在求解大规模旅行商问题(Traveling Salesman Problems,TSP)中时间性能方面的不足,提出了一种快速的求解算法.首先,从TSP问题描述入手,给出了一种新的多粒度的问题描述模型;然后,基于该模型,设计了包括基于密度聚类的粒度... 详细信息
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