期刊文献+

基于智能计算的过程控制与优化的探讨

在线阅读 下载PDF
导出
摘要 随着我国科学技术的快速发展,智能计算也随之不断得到完善,使人们的生活不断达到信息化、安全化和智能化状态,因此,受到了人们的高度重视。随着优化理论的发展,一些新的智能算法得到了迅速发展和广泛应用,成为解决传统优化问题的新方法,例如遗传算法和蚁群算法以及粒子群算法,这些算法的诞生使现代的优化技术得到极大的丰富,为一些具有多极值、非线性特点的一些复杂函数、组合优化的线管问题提出了可行、切实的解决方法。此外,智能优化算法大多都是利用模拟自然现象及其过程以实现,智能计算的优点、机制极为独特,受到了各国专家、学者的广泛关注。
作者 庄丽艳
出处 《数字技术与应用》 2015年第9期108-108,共1页 Digital Technology & Application
基金 内蒙古民族大学科学研究基金资助项目 项目名称为:求解非线性规划问题的混合智能算法研究 项目编号:NMD1318
作者简介 庄丽艳(1976-),女,内蒙古通辽人,硕士,讲师,研究方向:智能算法。
  • 相关文献

参考文献3

二级参考文献94

  • 1张振跃,查宏远.线性低秩逼近与非线性降维[J].中国科学(A辑),2005,35(3):273-285. 被引量:8
  • 2何力,张军平,周志华.基于放大因子和延伸方向研究流形学习算法[J].计算机学报,2005,28(12):2000-2009. 被引量:24
  • 3Aksoy S.,Haralick R.M.,Cheikh F.A.,Gabbouj M.A weighted distance approach to relevance feedback.In:Proceedings of the IAPR International Conference on Pattern Recognition,Barcelona,Spain,2000,812~815
  • 4Zhou X.S.,Huang T.S.Small sample learning during multimedia retrieval using BiasMap.In:Proceedings of IEEE Conference Computer Vision and Pattern Recognition,Hawaii,2001,11~17
  • 5Zhou X.S.,Huang T.S.Image retrieval:Feature primitives,feature representation,and relevance feedback.In:Proceedings of IEEE Workshop on Content-Based Access to Image and Video Libraries,South Carolina,2000,10~14
  • 6Jing F.,Li M.J.,Zhang H.J.,Zhang B.An effective region-based image retrieval framework.In:Proceedings of ACM Multimedia,Juan-les-Pins,France,2002,456~465
  • 7Rui Y.,Huang T.S.,Mehrotra S.,Ortega M.Automatic matching tool selection via relevance feedback in MARS.In:Proceedings of the 2nd International Conference on Visual Information Systems,San Diego,California,1997,109~116
  • 8Nastar C.,Mitschke M.,Meilhac C.Efficient query refinement for image retrieval.In:Proceedings of IEEE Conference Computer Vision and Pattern Recognition,CA,1998,547~552
  • 9Meilhac C.,Nastar C.Relevance feedback and category search in image databases.In:Proceedings of International Conference on Multimedia Computing and Systems,Florence,Italy,1999,512~517
  • 10Vasconcelos N.,Lippman A.Bayesian relevance feedback for content-based image retrieval.In:Proceedings of IEEE Workshop on Content-Based Access to Image and Video Libraries,South Carolina,2000,63 ~67

共引文献66

相关作者

内容加载中请稍等...

相关机构

内容加载中请稍等...

相关主题

内容加载中请稍等...

浏览历史

内容加载中请稍等...
;
使用帮助 返回顶部