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搜索资源 - A 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。- In order to improve the detection rate for anomaly state and reduce the false positive rate for n
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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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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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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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介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在
QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是
围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有
同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算
法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物
种形成的QPSO算法可以尽
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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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程序6：遗传算法工具箱使用例子；
程序7：多种群遗传算法的函数优化；
程序8：基于量子遗传算法的函数寻优；
程序9：基于遗传算法的多目标优化算法；
程序10：基于粒子群算法的多目标搜索算法-Program 6: examples of the use of genetic algorithm toolbox Program 7: multi-population genetic algorithm function optimization Program 8: a func
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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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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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此為應用MATHCAD來編寫BPSO，為粒子群優演算法，可應用於求解最佳化過程，可跑小系統之模擬，簡單又好用-This is the application to write MATHCAD BPSO, particle swarm optimization algorithm can be applied to solve the optimization process, the simulation can run a small system, simple and easy to us
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一个关于量子粒子群优化算法的matlab程序，有助于学习和理解该算法的原理。-The principle of a quantum particle swarm optimization algorithm matlab program, contribute to learning and understanding of the algorithm
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通过改进获得一种量子行为的粒子群优化算法，并将该算法应用于某机组的燃烧控制系统的建模研究，获得不同工况下的传递函数形式的系统模型。-Obtain a quantum behavior improved particle swarm optimization algorithm, and the algorithm is applied to the model building of a unit combustion control system, access to system trans
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本人所写的基于量子行为优化的粒子群算法，很好的解决了粒子群算法易于陷入局部最优解的缺点-I wrote particle swarm optimization based on quantum-behaved, a good solution to the shortcomings of particle swarm algorithm is easy to fall into local optima
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量子粒子群优化算法以量子力学原理为基础，用波函数描述粒子的运动状 态，通过测量操作引导粒子搜索全局最优解。量子系统的不确定性决定了粒子能够以一定的概率出现在整个可行域内，克服了粒子群优化算法因为粒子速度的限制， 使粒子只能限定在某个局部区域的问题。(Quantum particle swarm optimization (QPSO) algorithm is based on the principle of quantum mechanics. The wave function is use
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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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