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优化算法中多种群采样方式可转化为蒙特卡洛对当前函数积分的评估,针对不同子种群对整体评估的差异性,提出子种群规模(个体数)自适应的改进策略,并用于多尺度量子谐振子优化算法(Multi-scale quantum harmonic oscillator algorithm,MQHOA)的改进,同时阐述多种群策略所具有的量子特性以及量子隧道效应与寻优性能的相关性.已有的优化算法忽视了动态调节子种群规模对...
贵州大学计算机科学与技术学院张永军老师团队在CVPR2023国际会议上发表科研论文,在全球最权威的Middlebury Evaluation排名第一(图)
张永军 CVPR Middlebury Evaluation 计算机视觉 算法
2024/3/6
中国通信学会数据安全委员会成立大会暨一届一次全体会议在京顺利召开(图)
通信学会 数据安全 一届一次 网络安全
2023/11/6
浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院文世挺教授
浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院 文世挺 教授 大数据 物联网技术 云服务 云计算应用
2023/7/5
浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院肖辉副教授
浙大宁波理工学院计算机与数据工程学院 肖辉 副教授 数据挖掘 时间序列分析 相似性查询 大数据
2023/7/5
国际原子能机构召开计算机安全国际会议(图)
国际原子能机构 计算机安全 国际会议
2024/1/10
作为聚类的重要组成部分,边界点在引导聚类收敛和提升模式识别能力方面起着重要作用,以BP(Border-peeling clustering)为最新代表的边界剥离聚类借助潜在边界信息来确保簇核心区域的空间隔离,提高了簇骨架代表性并解决了边界隶属问题.然而,现有边界剥离聚类仍存在判别特征不完备、判别模式单一、嵌套迭代等约束。