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基于二次插值的Quantum Behaved Particle Swarm Optimization，-A New Quantum Behaved Particle Swarm Optimization
This paper presents a variant of Quantum behaved Particle Swarm
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基本的粒子群算法以及使用具有量子行为的粒子群算法，能够很好的用于全局的寻优-The basic particle swarm optimization and the use of a quantum particle swarm behavior can be very good for the overall optimization
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在网络异常检测中,为了提高对异常状态的检测率，降低对正常状态的误判率,本文提出一种基于量子粒子群优化算法训练小波神经网络进行网络异常检测的新方法。利用用量子粒子群优化算法(QPSO)训练小波神经网络,将小波神经网络(WNN)中的参数组合作为优化算法中的一个粒子,在全局空间中搜索具有最优适应值的参数向量。
-This paper presents a new method of network anomaly detection based on quantum particle swarm
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The quantum particle swarm optimization (QPSO) applies the quantum computing theory to particle swarm optimization, and thus has the advantages of both quantum computing theory and particle swarm optimization, so it has a faster convergence rate and
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量子理论和离子群优化算法结合，构建的量子粒子群优化算法，获得较的效果！-Quantum theory and particle swarm optimization algorithm combining quantum behaved particle swarm optimization algorithm to construct, acquire more effect!
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量子粒子群算法，自己按需求编写代价函数。试过了，可以用，用于寻找极值很实用-Quantum particle swarm optimization, cost function to write their own request. Tried, can be used, very useful for finding extreme values
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该算法是以粒子群中粒子的收敛特性为基础,依据量子物理理论提出的,改变了传统粒子群算法的搜索策略,可使粒子在整个可行解空间中搜索寻求全局最优解。同时该算法的进化方程中不需要速度向量,而且进化方程的形式更简单,参数较少且容易控制。对两个算例进行仿真测试,证实该算法可有效解决经济负荷分配问题 性能对比显示,该算法求得的解优于已有的改进粒子群算法及其它优化算法所求得的解。-The algorithm is based on convergence particle swarm particle basi
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基于细菌觅食的量子行为粒子群算法，已试验，可运行-Quantum Behavior Particle Swarm Optimization (QPSO) algorithm based on bacterial foraging has been tested and run
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Quantum-behaved particle swarm optimization with Gaussian
distributed local attractor point
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利用量子粒子群优化svm参数得到高精度svm模型(Using quantum particle swarm optimization (QPSO) to optimize SVM parameters, a high-precision SVM model is obtained)
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