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遗传算法和粒子群算法等智能搜索技术可在较少的时间开销内给出问题的近似解.量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的微粒群算法的基础上所提出的一种高效的收敛性,稳定性的进化算法.将操作简单而收敛快速的QPSO算法运用于训练支持向量机(SVM),结合KPCA特征提取方法,用于人脸图像的分类识别中,为人脸识别问题的研究开辟了新的途径. 相似文献
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该文根据目前医学院校计算机基础实验教学的现状,分析研究了实验教学过程中存在的问题,并提出了改进建议。对开展医学院校计算机基础实验教学改革,提高教学效果具有一定的理论价值和实践意义。 相似文献
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训练支持向量机的本质问题就是求解二次规划问题,但对大规模的训练样本来说,求解二次规划问题困难很大。遗传算法和粒子群算法等智能搜索技术可以在较少的时间开销内给出问题的近似解。量子粒子群优化(QPSO)算法是在经典的微粒群算法的基础上所提出的一种有较高收敛性和稳定性的进化算法。将操作简单而收敛快速的QPSO算法运用于训练支持向量机,优化求解二次规划问题,为解决大规模的二次规划问题开辟了一条新的途径。 相似文献
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遗传算法等智能搜索技术避免了图像恢复方法中存在的较多约束和计算量过大的问题,但遗传算法存在“过早收敛”现象。作为一种新的智能优化算法-量子行为粒子群优化算法,在全局收敛性和稳定性上有较好的表现。文章提出了一种基于量子行为粒子群算法的图像恢复方法,并与基于标准遗传算法的图像恢复进行了比较。仿真结果表明,该算法可使图像恢复结果和效率得以较大的改善和提高,具有推广应用价值。 相似文献
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