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题名免疫粒子群优化算法
被引量：161
- 1
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作者
高鹰
谢胜利
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机构
广州大学信息机电学院计算机科学与技术系
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2004年第6期4-6,33,共4页
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基金
国家杰出青年基金
教育部跨世纪优秀人才基金
华南理工大学自然科学基金资助项目
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文摘
受生物体免疫系统免疫机制的启发,论文把免疫系统的免疫信息处理机制引入到粒子群优化算法中,给出了免疫粒子群优化算法。这种免疫粒子群优化算法结合了粒子群优化算法具有的全局寻优能力和免疫系统的免疫信息处理机制,并且实现简单,改善了粒子群优化算法摆脱局部极值点的能力,提高了算法进化过程中的收敛速度和精度。一个求多维函数最优值的计算机仿真对比结果表明,免疫粒子群优化算法的收敛性能优于粒子群优化算法。
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关键词
粒子群优化算法
免疫系统
抗体
接种疫苗
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Keywords
Particle swarm optimizer,Immune system,Antibody,Vaccination
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名基于种群密度的粒子群优化算法
被引量：7
- 2
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作者
高鹰
姚振坚
谢胜利
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机构
广州大学信息机电学院计算机科学与技术系
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2006年第6期922-924,932,共4页
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基金
中国博士后科学基金(2003034062)
广东省自然科学基金博士科研启动基金(04300015)
+1 种基金
广州市科技计划项目(2004J1-C0323)
广州市属高校科技计划项目(2055)资助课题
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文摘
为提高粒子群优化算法的收敛性能,提出了基于种群密度的多子群粒子群优化算法。该算法把生态学中的协同进化思想引入到粒子群优化算法中,充分考虑了环境和子群间相互竞争的关系,通过多种群的Lotka-Volterra竞争方程,动态调整各粒子群的密度,从而提高了粒子的多样性,加快了算法的进化速度。实验仿真结果表明,与单种群的粒子群优化算法相比,该算法提高了收敛速度和收敛精度。
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关键词
粒子群优化算法
种群密度
Lotka-Volterra竞争方程
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Keywords
particle swarm optimizer
population density
Lotka-Volterra competitive function
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名多路回波消除研究现状综述
被引量：1
- 3
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作者
高鹰
谢胜利
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机构
广州大学信息机电学院计算机科学与技术系
华南理工大学电子与信息学院
华南理工大学电子与信息学院
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出处
《系统工程与电子技术》
EI
CSCD
北大核心
2005年第4期609-614,共6页
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基金
国家自然科学基金 (69972 0 16)
中国博士后科学基金 (2 0 0 3 0 3 40 62 )
+1 种基金
广东省自然科学基金博士科研启动基金 (0 43 0 0 0 15 )
广州市属高校科技计划项目 (2 0 5 5 )资助课题
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文摘
针对多路回波影响通讯质量问题,首先对自适应多路回波消除的原理及存在问题进行了阐述和分析;然后介绍了为减弱多路输入信号之间的强相关性而采取的几种预处理方法;之后,对目前现有的多路回波消除自适应算法进行了详细地综述,并阐述了各种算法的特点;最后,指出了今后多路回波消除研究中几个可能的研究方向。
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关键词
多路回波消除
预处理
自适应回波消除算法
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Keywords
multi-channel echo cancellation
pre-processing
adaptive echo cancellation algorithm
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分类号
TN911.72
[电子电信—通信与信息系统]
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