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基于协同量子粒子算法的透平蒸汽流量软测量被引量：2: 1; 作者汤奇峰赵亮 +1 位作者祁荣宾钱锋《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2855-2860,共6页; 透平蒸汽流量是分析透平运行效率的重要参数,由于现场大量缺乏检测信息,且针对传统测量方法存在可靠性差,非接触式测量成本高、安装困难等问题,提出了一种协同量子粒子算法(CQGAPSO),同时优化神经网络(NN)结构和参数的透平蒸汽流量的软... 展开更多; 关键词协同量子粒子算法神经网络蒸汽透平蒸汽流量软测量; 在线阅读下载PDF 职称材料

协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解被引量：11: 2; 作者刘露萍贾文生蔡江华《计算机应用与软件》北大核心 2019年第8期203-209,共7页; 考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说... 展开更多; 关键词 NASH均衡概率浓度选择量子粒子群算法协同免疫量子粒子群算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于QPSCO算法的传感器优化配置被引量：3: 3; 作者蒋鼎国张宇林 +1 位作者焦竹青徐保国《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期459-463,共5页; 针对以曲线拟合为目标的传感器配置问题,提出了一种基于量子粒子群协同优化(Quantum-behaved particle swarms cooperative optimization,简称QPSCO)算法的传感器优化配置方法。在QPSCO算法中,采用双层的多粒子群协同优化结构,同时引入... 展开更多; 关键词曲线拟合最小二乘法量子粒子群协同优化算法传感器优化配置; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CRQP的多小区OFDMA系统联合资源分配算法被引量：1: 4; 作者欧阳龙杨剑锋 +1 位作者徐俊郭成城《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期121-127,共7页; 针对OFDMA多小区系统中相邻小区同频干扰下的吞吐量最大化问题,在系统功率的约束条件下,基于协同量子粒子群算法提出一种子载波和功率联合分配的协同随机量子粒子群算法(CRQP)。分别利用粒子群算法独立优化子载波的功率分配,并利用改进... 展开更多; 关键词多小区正交频分多址(OFDMA)系统协同随机量子粒子群算法资源分配; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于CQPSO-LSSVM的网络入侵检测模型被引量：19: 5; 作者张拓王建平《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期113-116,155,共5页; 为了提高网络入侵检测率,提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型(CQPSO-LSSVM)。将网络特征子集编码成量子粒子位置,入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准,采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集,... 展开更多; 关键词协同量子粒子群算法最小二乘支持向量机特征选择网络入侵检测; 在线阅读下载PDF 职称材料

大冶铁矿开采沉陷GPS高程拟合CQPSO-LSSVM模型被引量：5: 6; 作者侯林锋《金属矿山》 CAS 北大核心 2017年第9期166-169,共4页; 传统最小二乘支持向量机拟合模型(Least squares support vector machine model,LSSVM)在进行矿区地表沉降GPS高程拟合时精度较低,为进一步提升矿区地表沉降监测精度,采用协同量子粒子群算法(Cooperative quantum-behaved particle swar... 展开更多; 关键词开采沉陷 GPS高程拟合最小二乘支持向量机协同量子粒子群算法 BP神经网络模型; 在线阅读下载PDF 职称材料

基于有督导机器学习的网络流量识别系统被引量：2: 7; 作者邢玉凤毛艳琼《现代电子技术》北大核心 2015年第21期109-112,117,共5页; 针对真实网络环境中存在大量干扰噪声和野值样本等严重影响最小二乘支持向量机算法的性能等问题,提出一种结合协同量子粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的网络流量识别系统。将网络流量分为12个类型,并进行数据采集。使用采集的数据... 展开更多; 关键词有督导机器学习网络流量识别 LSSVM 协同量子粒子群优化算法; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于协同量子粒子算法的透平蒸汽流量软测量被引量：2: 1; 作者汤奇峰赵亮祁荣宾钱锋; 机构华东理工大学化工过程先进控制和优化技术教育部重点实验室; 出处《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2010年第11期2855-2860,共6页; 基金国家杰出青年科学基金项目(60625302) 国家高技术研究发展计划项目(2008AA042902) +2 种基金上海市重点学科建设项目(B504)~~; 文摘透平蒸汽流量是分析透平运行效率的重要参数,由于现场大量缺乏检测信息,且针对传统测量方法存在可靠性差,非接触式测量成本高、安装困难等问题,提出了一种协同量子粒子算法(CQGAPSO),同时优化神经网络(NN)结构和参数的透平蒸汽流量的软测量建模方法。该方法利用节点间的连接开关,有效消除冗余连接对神经网络逼近能力的影响,引入量子概率幅编码和协同机制来提高神经网络的学习效率、逼近精度和泛化能力。透平蒸汽流量软测量的仿真结果表明:相比全连接神经网络和其他模型,所述方法具有更好的预测精度和鲁棒性。; 关键词协同量子粒子算法神经网络蒸汽透平蒸汽流量软测量; Keywords CQGAPSO neural network steam turbine steam flow soft-sensing; 分类号 TQ021.8 [化学工程]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解被引量：11: 2; 作者刘露萍贾文生蔡江华; 机构贵州大学数学与统计学院; 出处《计算机应用与软件》北大核心 2019年第8期203-209,共7页; 基金国家自然科学基金项目(11561013) 人社部留学归国人员择优资助项目(人社No.[2015]192) +1 种基金贵州大学人才引进基金项目(贵大[2014]05); 文摘考虑n人非合作博弈Nash均衡求解问题。将混合策略意义下的Nash均衡转化为最优化问题;把免疫记忆、自我进化、信息共享机制加入量子粒子群算法,通过概率浓度选择公式来保持种群的多样性,提出协同免疫量子粒子群算法。4个经典的数值算例说明,该算法优于免疫粒子群算法,具有较强的寻优能力和收敛性能。; 关键词 NASH均衡概率浓度选择量子粒子群算法协同免疫量子粒子群算法; Keywords Nash equilibrium Probability density selection Quantum particle swarm optimization Coevolutionary immune quantum particle swarm optimization; 分类号 TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于QPSCO算法的传感器优化配置被引量：3: 3; 作者蒋鼎国张宇林焦竹青徐保国; 机构江南大学通信与控制工程学院淮阴工学院电子信息工程系; 出处《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第4期459-463,共5页; 基金国家"863"计划资助项目(2006AA10A301); 文摘针对以曲线拟合为目标的传感器配置问题,提出了一种基于量子粒子群协同优化(Quantum-behaved particle swarms cooperative optimization,简称QPSCO)算法的传感器优化配置方法。在QPSCO算法中,采用双层的多粒子群协同优化结构,同时引入参数变异策略,在扩大搜索范围的同时加快该算法收敛;将加权最小二乘法的误差平方和引入适应度函数中,以提高传感器位置曲线的拟合精度,从而实现传感器的优化配置。实验结果表明,该方案应用于土壤信息采集系统,不仅可以达到比粒子群优化(Particle swarm optimization,简称PSO)算法和量子粒子群优化(Quantum-behaved particle swarm optimization,简称QPSO)算法更好的寻优结果,而且具有比遗传算法更理想的位置拟合精度,是一种有效可行的传感器配置方法。; 关键词曲线拟合最小二乘法量子粒子群协同优化算法传感器优化配置; Keywords curve-fitting least-square principle quantum-behaved particle swarms cooperative optimization algorithm optimal placement of sensor; 分类号 TN43 [电子电信—微电子学与固体电子学]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CRQP的多小区OFDMA系统联合资源分配算法被引量：1: 4; 作者欧阳龙杨剑锋徐俊郭成城; 机构武汉大学电子信息学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第5期121-127,共7页; 基金武汉大学人才类科研项目(No.413000016); 文摘针对OFDMA多小区系统中相邻小区同频干扰下的吞吐量最大化问题,在系统功率的约束条件下,基于协同量子粒子群算法提出一种子载波和功率联合分配的协同随机量子粒子群算法(CRQP)。分别利用粒子群算法独立优化子载波的功率分配,并利用改进的量子遗传算法独立优化用户的子载波分配。在独立优化的同时,通过随机协同策略避免陷入局部最优解,达到全局最优。仿真结果表明,与传统的分步求解算法相比,CRQP算法能获得更多的系统吞吐量和更高的资源利用率。; 关键词多小区正交频分多址(OFDMA)系统协同随机量子粒子群算法资源分配; Keywords multi-cell Orthogonal Frequency Division Multiple Access(OFDMA)system cooperative rand quantum genetic algorithm particle swarm optimization algorithm resource allocation; 分类号 TN914 [电子电信—通信与信息系统]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于CQPSO-LSSVM的网络入侵检测模型被引量：19: 5; 作者张拓王建平; 机构淮北职业技术学院建筑工程系合肥工业大学电气与自动化工程学院; 出处《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第2期113-116,155,共5页; 基金安徽省"十二五"科技攻关计划项目(No.11010402183); 文摘为了提高网络入侵检测率,提出一种协同量子粒子群算法和最小二乘支持向量机的网络入侵检测模型(CQPSO-LSSVM)。将网络特征子集编码成量子粒子位置,入侵检测正确率作为特征子集优劣的评价标准,采用协同量子粒子群算法找到最优特征子集,采用最小二乘支持向量机建立网络入侵检测模型,并采用KDD CUP 99数据集进行仿真测试。结果表明,CQPSO-LSSVM获得了比其他入侵检测模型更高的检测效率和检测率。; 关键词协同量子粒子群算法最小二乘支持向量机特征选择网络入侵检测; Keywords cooperative quantum-behaved particle swarm optimization algorithm least square support vector machine feature selection network intrusion detection; 分类号 TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名大冶铁矿开采沉陷GPS高程拟合CQPSO-LSSVM模型被引量：5: 6; 作者侯林锋; 机构广东工贸职业技术学院测绘遥感信息工程系; 出处《金属矿山》 CAS 北大核心 2017年第9期166-169,共4页; 文摘传统最小二乘支持向量机拟合模型(Least squares support vector machine model,LSSVM)在进行矿区地表沉降GPS高程拟合时精度较低,为进一步提升矿区地表沉降监测精度,采用协同量子粒子群算法(Cooperative quantum-behaved particle swarm optimization,CQPSO)对LSSVM模型进行了优化。该算法的协同搜索策略是在解空间中使用多个子群取代整个种群,可有效解决由于单个种群、单个搜索策略导致的迭代后期种群多样性下降的早熟问题。以大冶铁矿为例,采用实地获取的矿区地表GPS监测数据对改进最小二乘支持向量机拟合模型(CQPSO-LSSVM)进行试验,并与BP神经网络拟合模型以及量子粒子群算法(Quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)优化的最小二乘支持向量机拟合模型(QPSO-LSSVM)进行比较,结果表明,CQPSO-LSSVM模型的内、外符合精度分别为±2.5 mm、±3.1 mm,BP神经网络拟合模型的内、外符合精度分别为±2.9 mm、±4.6 mm,QPSO-LSSVM模型的内、外符合精度分别为±2.8 mm、±3.5 mm,可见CQPSO-LSSVM模型的拟合精度稍优于其余两者,采用该模型对矿区地表沉降GPS数据进行拟合处理,可获得较高的监测精度。; 关键词开采沉陷 GPS高程拟合最小二乘支持向量机协同量子粒子群算法 BP神经网络模型; Keywords Mining subsidence GPS height fitting Least squares support vector machine Cooperative quantum-behaved particle swarm optimization algorithm BP neural network model; 分类号 TD325 [矿业工程—矿井建设]; 在线阅读下载PDF 职称材料

题名基于有督导机器学习的网络流量识别系统被引量：2: 7; 作者邢玉凤毛艳琼; 机构云南经济管理学院人文艺术学院; 出处《现代电子技术》北大核心 2015年第21期109-112,117,共5页; 文摘针对真实网络环境中存在大量干扰噪声和野值样本等严重影响最小二乘支持向量机算法的性能等问题,提出一种结合协同量子粒子群优化算法和最小二乘支持向量机的网络流量识别系统。将网络流量分为12个类型,并进行数据采集。使用采集的数据对网络流量识别系统进行训练和性能测试。为研究提出的基于CQPSO-LSSVM算法的性能,将其与基于CQPSO-LSSVM算法和基于PSO-LSSVM算法进行对比,结果表明基于CQPSO-LSSVM算法具有更快的识别速度以及更好的识别准确率,避免了出现陷入局部最优解的情况发生。; 关键词有督导机器学习网络流量识别 LSSVM 协同量子粒子群优化算法; Keywords supervised machine learning network traffic identification LSSVM CQPSO algorithm; 分类号 TN711-34 [电子电信—电路与系统] TP393 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]; 在线阅读下载PDF 职称材料

	题名	作者	出处	发文年	被引量	操作
1	基于协同量子粒子算法的透平蒸汽流量软测量	汤奇峰赵亮祁荣宾钱锋	《化工学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2010	2	在线阅读下载PDF 职称材料
2	协同免疫量子粒子群算法求非合作博弈Nash均衡解	刘露萍贾文生蔡江华	《计算机应用与软件》北大核心	2019	11	在线阅读下载PDF 职称材料
3	基于QPSCO算法的传感器优化配置	蒋鼎国张宇林焦竹青徐保国	《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心	2009	3	在线阅读下载PDF 职称材料
4	基于CRQP的多小区OFDMA系统联合资源分配算法	欧阳龙杨剑锋徐俊郭成城	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2017	1	在线阅读下载PDF 职称材料
5	基于CQPSO-LSSVM的网络入侵检测模型	张拓王建平	《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心	2015	19	在线阅读下载PDF 职称材料
6	大冶铁矿开采沉陷GPS高程拟合CQPSO-LSSVM模型	侯林锋	《金属矿山》 CAS 北大核心	2017	5	在线阅读下载PDF 职称材料
7	基于有督导机器学习的网络流量识别系统	邢玉凤毛艳琼	《现代电子技术》北大核心	2015	2	在线阅读下载PDF 职称材料