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资源分类
搜索资源列表
量子免疫克隆算法研究
包含量子免疫克隆算法的论文资料,希望有用。
所属分类:
其它
发布日期:2010-06-26
文件大小:558080
提供者:
wanzi23
基于免疫量子进化算法的惯性传感器信号重构
针对惯性传感器信号的特点,提出一种基于免疫量子进化算法的正交匹配追踪重构方法。该方法以正交匹配追踪算法为核心,将免疫机制引入量子进化算法。首先,通过量子编码的叠加性构造抗体、免疫克隆操作实现种群扩张,以加速原子搜索进程,同时借助量子交叉操作避免算法陷入局部最优。然后,利用各次迭代选取的最佳匹配原子完成惯性传感器信号的重构,从而达到滤波的目的。仿真结果表明,在该算法下,静态信号的零漂值得到了改善,信噪比提高了10.48 dB,动态信号均方误差降低了28.551(″/s)。相同条件下,与现有重构算法
所属分类:
其它
发布日期:2020-10-16
文件大小:667648
提供者:
weixin_38558659
人体局域网中基于量子免疫克隆进化算法的节能占空比设计
占空比设计是人体局域网中的重要主题。 由于小型传感器配备有受限的电源,因此通常通过减少网络能耗(例如通过占空比方案)来延长网络寿命。 但是,占空比设计是一个非常复杂的NP难题,对于穷举搜索算法而言,其计算复杂度过高,无法实际实现。 为了延长网络寿命,我们提出了一种新颖的量子免疫克隆进化算法(QICEA),用于占空比设计,同时保持了监控区域的全覆盖。 测试了QICEA,并使用模拟退火(SA)和遗传算法(GA)进行了性能比较。 仿真结果表明,与SA和GA相比,提出的QICEA可以延长人体局域网的寿命
所属分类:
其它
发布日期:2021-03-16
文件大小:102400
提供者:
weixin_38693419
用于全局优化的量子启发免疫克隆算法
基于量子计算的概念和原理,提出了一种新的免疫克隆算法,称为量子启发免疫克隆算法(QICA),以解决全局优化问题。 在QICA中,抗体被增殖并分为一组亚群。 亚群中的抗体由多态基因量子位表示。 在抗体的更新中,采用了通用的量子旋转门策略和动态调节角度机制来加速收敛。 量子非门用于实现量子突变,以避免过早收敛。 提出的量子重组实现了亚群之间的信息交流,提高了搜索效率。 理论分析证明,QICA收敛于全局最优。 在实验的第一部分中,使用10个无约束基准函数和13个约束基准函数来测试QICA的性能。 结果
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-23
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38693967
基于量子比特编码算法的图像盲复原重建研究
为了提高图像盲复原质量,提出了量子比特编码算法。首先在免疫系统中的对量子克隆选择,并且对量子抗体克隆比例控制;然后量子抗体随机赋值,使抗体都以随机概率处于所有可能状态的线性叠加态中,以量子态进行观测,将得到确定的某一个二进制;接着建立图像盲复原重建模型,量子编码卷积算法来填充空洞像素;最后给出了算法流程。实验仿真显示该算法对图像盲复原重建清晰,画质好,全图最大局域误差最小,结构相似度接近于1。
所属分类:
其它
发布日期:2021-02-05
文件大小:1048576
提供者:
weixin_38657984
基于免疫原理的量子进化算法及收敛性研究
分析量子进化算法的特点及免疫进化的机理,提出一种基于免疫算子的量子进化算法.该算法通过免疫克隆选择、免疫细胞交叉变异、记忆细胞产生、抗体相似性抑制等进化机制,可以最终找出最优解",比传统的量子进化算法具有更好的种群多样性,更快的收敛速度和全局寻优能力.不仅从理论上证明了所提出算法的收敛性,而且通过仿真实验表明了该算法的优越性.
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-15
文件大小:831488
提供者:
weixin_38560768
基于量子免疫克隆算法的多目标无功优化
结合量子计算原理和免疫克隆算子,提出一种解决多目标无功优化问题的量子免疫克隆算法。该算法采用量子比特编码,使一个量子抗体可以同时表征多个信息状态,进而增加了种群的多样性;采用量子重组与量子非门操作的搜索策略,将全局搜索和局部寻优有机结合,确保所得解集快速有效地从不可行域边缘和可行域内部向最优Pareto前端逼近;采用目标函数值与理想化目标的接近程度来评价解的优劣性,有效降低了传统算法各目标函数值加权叠加过程中对权重选取的依赖性。IEEE 14节点系统仿真测试结果表明,该算法能有效提高系统运行的经
所属分类:
其它
发布日期:2021-01-12
文件大小:737280
提供者:
weixin_38738977