JWmanage.zip - 毕业设计做的完整的教务管理系统，包含毕业设计论文,2015-10-12 14:34:51,下载4次
Genetic_Algorithm_Based_on_Specific_Immunity_Strat - 针对标准遗传算法在进化后期收敛速度慢，易陷入未成熟收敛的问题，借鉴免疫应答机理，提出一种基于特异性免疫策略的遗传算法．算法的核心在于保持种群的多样性和执行特异性免疫策略，即引入小生境技术维持种群的多样性，对遗传参数自适应调节以适应种群的实际变化；利用高亲和度抗体搜寻更优秀的抗体，并发掘低亲和度抗体寻优的潜力；通过优良记忆库实现精英保留策略，保证算法搜索的快速性及有效性．理论上证明了算法的收敛性．仿真结果表明，算法能有效地改善种群多样性，具有较强的全局收敛能力．以二级倒立摆为被控对象，将该算法应用于Takagi- Sugeno 模糊神经网络控制器的优化，实物控制结果表明该方法具有良好的动稳态性能和抗干扰能力,2010-12-21 16:35:34,下载21次
Immune_Chaotic_Network_Algorithm_for_Multimodal_Fu - 针对多峰函数优化问题，借鉴混沌遍历特性和免疫网络理论，提出一种免疫混沌网络算法。算法利用混沌运动的自身规律在不同的峰值区域内搜索最佳抗体，增强了算法的局部搜索能力；采用网络抑制策略，保持了种群的多样性；通过网络补充机制自适应地调节抗体群的规模，提高了算法对不同类型多峰函数的适应能力。仿真结果表明该算法能有效地改善种群的多样性，较好地保持全局搜索和局部搜索的动态平衡，具有更强的多峰函数优化能力,2010-12-21 16:31:37,下载13次
Algorithm_for_mining_fuzzy_association_rules_based - 提出一种基于免疫原理的人工免疫算法,用于模糊关联规则的挖掘. 该算法通过借鉴生物免疫系统中的克隆选择原理来实施优化操作,它直接从给出的数据中,通过优化机制自动确定每个属性对应的模糊集合,使推导出的满足条件的模糊关联规则数目最多. 将实际数据集和相关算法进行性能比较,实验结果表明了所提出算法的有效性,2010-12-21 16:26:27,下载8次
Image_Feature_Selection_Method_Based_on_Immune_Enc - 针对目标与背景两类图像模式识别问题,在已有的特征选择方法基础上,提出了一种新颖的基于免疫分子编码机理的图像特征选择方法(IACA). 该方法借鉴生物免疫系统的抗体分
子编码机理,在对样本进行参数估计情况下,提出熵度量单个特征对于目标和背景的识别敏感度 从集合的角度研究并且定义了特征之间的包含和互补关系 并且基于组成抗体分子氨基酸结合能量最小原则,提出了关于图像目标的免疫抗体构建规则 最终实现了寻找最优特征子集的算法IACA ,该特征子集的维数通过算法自动获得无需人为设定,选择结果为目标的“免疫抗体”,能很好的从背景中识别目标. 利用归纳法证明了用IACA 得到的特征子集的最优性. 与其他特征选择方法比较,测试结果显示该算法具有较低的计算复杂度和错误识别率,表明了该方法的优越性和先进性.,2010-12-21 16:16:55,下载9次
Parallel_Artificial_Immune_Algorithm_for_Large_Sca - 为求解大规模TSP 问题, 提出了并行人工免疫系统的塔式主从模型(TMSM), 和基于TMSM 的并行免疫记忆克隆选择算法(PIMCSA) TMSM
是粗粒度的两层并行人工免疫模型, 其设计体现了分布式的免疫响应和免疫记忆机制. PIMCSA 用疫苗的迁移代替了抗体的迁移, 兼顾了种群多样性的保持和算法的收敛速度. 与其他算法相比, PIMCSA 在求解精度和运行时间上都更具优势, 而且问题规模越大优势越明显. TMSM 很好地体现了免疫系统的特性, PIMCSA 是适合求解大规模复杂优化问题
的并行人工免疫算法, 具有良好的可扩展性.,2010-12-21 16:12:00,下载9次
Immunity-clone-algorithm-with-mutation-coevolution - 利用免疫系统的克隆选择机制,提出一种用于函数优化的算法. 算法的主要特点是:在迭代过程中,不仅抗体得到进化,同时建立变异向量集,令变异向量同步进化,协同工作,达到优化的目的. 仿真实验表明,所提出的算法能以较快的速度完成给定范围的搜索和全局优化任务,2010-12-21 15:59:15,下载3次