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1.
胶囊内窥镜技术是胃肠道内窥镜检查的一个重大突破,但其临床反馈尚有一些问题待解决,其中一个问题就是定位跟踪。在各种可能的定位技术中,磁体定位技术具有不用供电且体积小等特点,应用于胶囊内窥镜的定位问题是非常合适的。文章针对磁体定位技术中的磁偶极子定位模型,提出一种新的算法——混合人工蜂群算法,并将该算法与标准人工蜂群算法、随机复合形算法、Levenberg-Marquart(LM)算法进行对比。实验结果表明,混合人工蜂群算法在算法定位精度、算法稳定性和抗噪能力等方面,比其他三种算法具有更优越的性能。  相似文献   
2.
最优多用户检测属于NP组合优化问题,人工蜂群算法作为一种简单有效的新兴启发式算法可以有效求解此类问题。针对基本二进制人工蜂群算法收敛速度慢、易陷入局部最优等缺陷,提出了一种基于差分演化的二进制人工蜂群算法,并应用于最优多用户检测中。算法采用多维邻域搜索策略,避免了连续域到离散域的转换,降低了算法复杂度,适合于实时处理。仿真结果表明,所提算法在抗多址干扰能力、抗"远近"效应能力和收敛性能方面均优于基本二进制人工蜂群算法。  相似文献   
3.
为了提高甲状腺肿瘤检出的准确率,提出一种基于人工蜂群算法的SPECT和B超甲状腺图像配准。首先,针对来自两个不同成像设备的SPECT和B超甲状腺图像灰度差异大的特点,使用NSCT和GCBAC相结合的方法提取B超图像感兴趣的轮廓特征,用KFCM的方法提取SPECT图像的轮廓特征;然后以互信息作为相似性测度,建立仿射变换模型,并以改进的人工蜂群算法作为优化策略来优化配准所需的空间变换参数。实验结果表明,该方法可以有效提高配准速度,具有较好的配准效果。  相似文献   
4.
针对标准人工蜂群算法存在计算精度不高、容易陷入局部最优和迭代后期速度慢等缺点,对算法提出四点改进:(1)引领蜂阶段引入差分变异算子和交叉算子更新蜜源位置,并用退火选择策略接受新蜜源;(2)选择阶段采用锦标赛选择策略计算蜜源被跟随蜂选择的概率;(3)跟随蜂阶段引入学习因子更新蜜源位置,并用退火选择策略接受新蜜源;(4)增加对当前最优蜜源的混沌局部搜索。改进的算法提高了全局和局部搜索能力,有效避免算法过早陷入局部最优。建立以年新建费用与年网损费用之和最小的输电网规划模型,以Garver-6节点系统和Garver-18节点系统为例,验证改进人工蜂群算法应用于输电网规划中的有效性。  相似文献   
5.
针对人工蜂群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺点,提出基于狭义中心和随机维度学习的人工蜂群算法。首先,在算法中定义狭义中心蜜蜂,并与当前种群最优解进行贪婪选择为种群最优解;其次,用最优解引导算法进行搜索,以增强算法局部搜索能力;再次,在每次迭代时,蜜蜂随机选择若干维度数进行学习,以加速算法收敛。8个经典基准函数的测试结果表明,新算法在收敛速度和解的精度上优于类似改进算法。  相似文献   
6.
人工蜂群算法(ABC)模拟了蜂群中工蜂的群体协作采蜜行为,根据各自的分工进行不同的采蜜活动,并用特有的舞蹈语言进行蜜源信息的交流与共享,从而快速找到问题的最优解,同时差分扰动产生新解的方式使得算法具有自适应收敛性质.对基准测试函数的计算试验表明,与实数编码遗传算法、粒子群算法、差分进化算法相比,该算法具有更好的优化性能,具有一定的研究应用价值.  相似文献   
7.
针对数字电路中非鲁棒路径时滞故障测试时间长,故障覆盖率较低的问题,提出了人工蜂群优化的测试生成算法。该算法首先应用电路转换法则把数字电路转换成为其等效电路,然后用Hopfield神经网络构建等效电路单固定故障的约束电路,并得到能量函数,再应用人工蜂群优化算法计算能量函数的最小值以得到等效电路单固定故障的测试矢量,最后根据对应关系得到原电路非鲁棒路径时滞故障的测试矢量对。在ISCAS’85国际标准电路上的实验结果表明该算法故障覆盖率能够达到98%,并且平均测试生成时间明显减小。  相似文献   
8.
针对数字电路中非鲁棒路径时滞故障测试时间长、故障覆盖率较低的问题,提出了人工蜂群优化的测试生成算法。该算法首先应用电路转换法则把数字电路转换成为其等效电路,然后用Hopfield神经网络构建等效电路单固定故障的约束电路,并得到能量函数;再应用人工蜂群优化算法计算能量函数的最小值以得到等效电路单固定故障的测试矢量,最后根据对应关系得到原电路非鲁棒路径时滞故障的测试矢量对。在ISCAS’85国际标准电路上的实验结果表明:该算法故障覆盖率能够达到98%,并且平均测试生成时间小于0.8 s。  相似文献   
9.
针对标准的粒子群算法和人工蜂群算法收敛性能差、在复杂优化问题易陷入局部最优的缺点,提出了一种改进的融合算法.改进融合算法拥有双种群并行进化,其中粒子群采用改进的反向学习策略,以增加群体的多样性;蜂群中跟随蜂根据个体停滞次数,自适应地改变进化策略,以平衡全局探索与局部开发能力.同时算法将交替共享两个种群的全局最优位置,通过相互引导使融合算法具有更好的寻优能力.8个经典函数和CEC2013的8个复合函数的实验结果表明,与最新的一些改进粒子群和人工蜂群算法相比,该算法的收敛速度和收敛精度均有较显著的优势.  相似文献   
10.
人工蜂群算法(ABC )是一种模拟蜜蜂群智能搜索行为的随机优化算法,已成功用于解决许多优化问题。为有效改善ABC算法的性能,文章结合思维进化的思想提出了一种思维进化蜂群算法(MEABC ),该算法通过学习和按维更新策略对ABC算法进行了改进,并对改进算法的收敛性进行了分析。通过四个标准测试函数的仿真实验,验证了MEABC算法能有效避免早熟收敛,全局优化能力和收敛速率都有显著提高。  相似文献   
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