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搜索资源 - Quantum Particle Swarm Optimization
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此程序为训练RBF网权值的量子粒子群优化算法，供各位参考-this program for training RBF net weights Quantum Particle Swarm Optimization Algorithm for reference
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自编的量子粒子群算法，基于C++，供学习者参考,Own quantum particle swarm optimization, based on the C++, for learner reference
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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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量子粒子群算法的matlab实现，有程序说明-Quantum particle swarm optimization algorithm matlab implementation, there is descr iption of the procedures
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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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Quantum Particle Swarm Optimization matlab
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采用基于量子粒子群算法来计算电力系统无功优化-Based on the quantum particle swarm algorithm to compute reactive power optimization
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基于最大互信息和量子粒子群优化算法的医学图像配准研究-Based on maximum mutual information and quantum particle swarm optimization algorithm for medical image registration
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量子粒子群优化算法，采用matlab编程，可实现快速优化多维函数，不易陷入局部最优值-Quantum particle swarm optimization algorithm, using matlab programming, multi-dimensional functions can be optimized for fast, easy to fall into local optimal value
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探讨了经典的粒子群优化算法，在此基础上，提出了量子粒子群算法（QPSO），该算法具有高效的全局搜索能力-Of the classical particle swarm optimization, on this basis, proposed a quantum particle swarm optimization (QPSO), the algorithm is efficient global search capability
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QPSO量子粒子群算法,QPSO LSSVM,SVM-The QPSO quantum particle swarm 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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提出了一种基于反向学习机制的改进量子粒子群算法，采用反向学习机制增加种群的多样性，使搜索效率有了较大的提高，有效地避免了算法早熟收敛。-An improved quantum particle swarm optimization (QPSO) based on reverse
learning is presented in this paper, which adopts reverse learning to increase
the diversity of the popula
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量子粒子群算法的程序，比较简单的实现多需要的功能比较铁盒时间
-Quantum particle swarm optimization procedure is relatively simple to achieve much needed feature comparison tin time
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量子微粒群算法工具箱Quantum particle swarm optimization toolbox-Quantum particle swarm optimization toolbox
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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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一种自适应变异的量子粒子群优化算法给出了自适应变异概率-An adaptive mutation quantum particle swarm optimization algorithm gives the adaptive mutation probability
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将量子粒子群算法与群搜索算法进行融合，有效提高了算法的搜索效果。-Quantum particle swarm optimization (pso) algorithm with group search algorithm fusion, effectively improve the search results of the algorithm.
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使用量子粒子群算法进行无功优化，比粒子群算法更加优越。-Using quantum particle swarm optimization algorithm for reactive power optimization, more superior than particle swarm algorithm.
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针对单级多资源约束生产批量计划问题,提出了基于量子粒子群算法求解该问题的方法。此算法将量子强大的领域搜索能力和基本粒子群算法(PSO)通过跟踪极值更新粒子的功能-On a single stage production lot-sizing problem of resource constraints, based on quantum particle swarm algorithm is proposed to solve the problem.The algorithm to the
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