搜索到1640709篇“ M算法“的相关文章
- 算法被引量：4
- 2003年
- 算法,一个既陌生又熟悉的名词.说陌生,因为算法概念从未进入我国中学数学教学大纲.新的高中数学课程标准破天荒地把算法作为重要内容列入必修课,自然出乎人们的意料.
- 张奠宙
- 关键词：计算机技术流程图
- 一种电力算法引擎
- 本发明公开了一种电力算法引擎包括：核心算法模块，用于完成电力算法的加载；基础数据模块，用于获取电力算法所需的基础数据；应用算法模块，用于对基础数据进行电力算法计算，得出的结果输入至应用服务模块；应用服务模块，用于对应用算...
- 陈海慧叶义许丁林黄逸聪向洪冲张嫣
- 一种NFC芯片的动态加密算法
- 在NFC技术的实际应用中，安全问题始终是制约其广泛应用的关键因素，传统的NFC通信安全性较低，数据容易被复制或篡改。因此，本发明提出一种NFC芯片的动态加密算法，在NFC非易失性扇区中设计一个计数器，用以确保动态密文的随...
- 王俊蘅
- 基于ABWO的并行DCNN优化算法
- 2025年
- 针对并行DCNN算法在大数据环境下存在特征差异性较小、模型性能不足、参数更新慢和集群并行效率低等问题,提出一种基于ABWO的并行DCNN优化算法PDCNN-ABWO。提出一种基于自适应密度峰值聚类的特征选择策略FS-ADPC划分原始特征,筛选差异性较大的特征;设计一种ResNet-CBAMDW模型,提升模型性能;提出一种基于自适应黑寡妇优化算法的并行训练策略PT-ABWO优化初始参数,加快参数更新速度;提出一种基于大数据基准测试的动态负载均衡策略DLB-BDB,合理分配任务负载,提升集群并行效率。实验结果表明,该算法能够有效提升DCNN在大数据环境下的训练效率。
- 毛伊敏刘映兴
- 关键词：大数据负载均衡
- 基于ASCABC的并行DCNN优化算法
- 2025年
- 针对大数据环境下并行DCNN存在冗余计算过多、收敛速度慢、参数寻优能力差以及中间数据倾斜等问题提出一种基于Spark和ASCABC的DCNN-SASCABC算法。提出基于冯诺依曼熵的FMC-VNE策略来对特征图进行压缩,降低冗余计算;提出基于自适应人工蜂群算法的MPT-ASCABC策略进行参数初始化,提高DCNN收敛速度与参数寻优能力;提出中间数据分配策略BA-ID重分配中间数据,解决Spark中间数据倾斜的问题。实验结果表明,所提算法提高了大数据环境下模型训练效率。
- 胡健周奇航毛伊敏
- 关键词：SPARK冗余数据参数初始化
- 基于模拟退火粒子群算法解决TSP
- 2025年
- 为了充分利用粒子群算法的快速寻优能力以及全局收敛性和模拟退火算法能够跳出局部最优陷阱的优点,得到高精度的最优解,将模拟退火算法与粒子群算法结合,保证了群体的多样性,避免了种群的退化,得到收敛速度快、搜索精度高、鲁棒性好的混合算法。
- 吴丽丽王鸿
- 关键词：TSP问题粒子群算法模拟退火算法模拟退火粒子群算法
- 无人机航迹规划智能算法研究综述
- 2025年
- 针对传统无人机航迹规划算法计算效率低、适应性差的问题,从算法改进的角度出发,系统地梳理了国内外在无人机航迹规划领域的研究进展。从全局优化能力、动态适应性、计算效率以及鲁棒性等方面,阐述了无人机航迹规划智能算法具有的显著优势;同时,对航迹规划智能算法进行了详细分类和总结,从智能优化算法与机器学习算法的几种典型算法改进策略出发,对比分析了每种典型航迹规划智能算法的优缺点、应用场景以及改进方向;最后,结合当前无人机航迹规划所面临的多重挑战,对无人机航迹规划智能算法未来的研究趋势和潜在应用方向进行了展望,强调了航迹规划智能算法在提升算法性能、适应复杂环境、满足多样化任务需求以及智能算法融合等方面的重要性,为无人机航迹规划智能算法的研究与发展提供了参考。
- 鲜勇郭靖任乐亮李少朋
- 关键词：无人机航迹规划智能优化算法机器学习算法神经网络
- 一种高效标准的算法接口对接方法
- 本发明涉及一种高效标准的算法接口对接方法，包括以下步骤：S1：在算法对接模块中，引入一个统一的开放框架；S2：基于S1引入的统一的开放框架，进行接口的标准化处理；S3：基于S2标准化处理后的接口，完成针对不同人脸识别算法...
- 瞿关明王汝杰唐波张开羽勾洪升黄凯
- 遗传算法在手术排班中的应用
- 2025年
- 目的手术资源的分配问题非常复杂,要综合考虑患者、手术室、医生以及时间等因素,传统的排班方法往往难以应对突发情况,同时容易受困于局部最优解,无法实现资源的最优合理配置。本文提出了一种新颖且智能的手术排班方法,以期科学合理地安排医疗资源。方法首先建立以最小化完成所有手术时间为目标的数学模型;然后基于遗传算法(genetic algorithm,GA)对手术排班问题进行求解,同时采用双切点交叉法和逆转变异法对遗传算法进行改进;最后将所提的改进遗传算法(improved genetic algorithm,IGA)与传统遗传算法和粒子群算法(particle swarm optimization,PSO)在MATLAB上进行仿真对比。结果本文所提的IGA在仿真中得到最优解的迭代次数最少,为149次,而传统GA和PSO得到最优解的迭代次数分别为895次和990次;而且IGA求解所得的手术总时长最短,为562.3 min,传统GA和PSO得到的手术总时长分别为604.7 min和672.1 min。综上,所提算法IGA性能明显优于传统GA和PSO。结论应用改进的遗传算法能解决医院手术排班的复杂问题,综合考虑了患者、手术室、医生以及时间等因素,打破了传统排班方法的限制,是一种符合实际需求的方法。基于此方法来进行手术排班,能更科学合理地安排医疗资源,提高工作效率和患者满意度。
- 杨丽娜李春新陈少华
- 关键词：医院管理遗传算法粒子群算法
- 一种基于AI算法的营销管理系统
- 本发明涉及营销管理技术领域，尤指一种基于AI算法的营销管理系统。包括商品监控模块、销售分析模块、库存管理模块、销售策略优化模块和反馈调整模块。商品监控模块通过图像识别和传感器采集销售数据。销售分析模块利用深度学习算法分析...
- 钟茂连
