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1.
针对双链量子遗传算法具有收敛速度慢,容易陷入局部最优解等问题,提出一种新的双链量子遗传算法。该算法将种群个体分组,相邻组间有一个共有个体,即第i组的最后一条染色体同时是第i+1组的第一个个体。组内各染色体同方向同步长更新,相邻组间通过共有个体保持组间同步。该方法能很好地降低算法时间复杂度,保持种群个体的多样性,从而避免算法陷入局部最优值。最后通过实验验证该算法对复杂函数的优化结果明显优于双链量子遗传算法。  相似文献   
2.
针对决策信息系统中一些属性的特性,即该属性的值不仅具有分类能力,同时也反映了其相对于决策属性的优劣,从而提出了一种综合权重的计算方法.首先根据模糊优属度的概念将定性属性定量化并对各属性进行归一化,然后计算各条件属性列向量相对于决策属性列向量的相关度.最后将相关度与粗集中属性重要性的评价方法相结合,得到有利于正确评价的综合权重计算方法.最后用实例证明了该方法的有效性.  相似文献   
3.
信息系统对所研究的对象描述不完善,从而导致决策表中存在不确定性决策规则。利用辨识矩阵,求出决策表中的不一致对象,通过增加新的条件属性,消除不一致对象间的不确定,从而使不协调决策表协调化,最后以实例验证了该算法的有效性。  相似文献   
4.
针对传统中值滤波器在滤除大密度脉冲噪声时不能保护细节的问题,对高密度椒盐噪声滤波算法及其改进算法研究的基础上,提出了一种自适应的高密度椒盐噪声滤波算法。首先对噪声进行判别,计算噪声的浓度,针对不同的密度,使用不同的滤波方法。对受不同密度(≥0.5)椒盐噪声污染图像的试验结果表明,该算法在滤除噪声的同时很好的保护了细节,取得了良好的滤波效果。  相似文献   
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