1) differential evolution
差异进化
1.
Study on the parameters influencing evolution procedure in differential evolution algorithm;
差异进化算法中影响进化过程的参数研究
2.
In this paper,differential evolution is proposed for medical image registration,and applied to registration of multi-modality medical images.
该文将差异进化算法引入到医学图像配准中,利用其收敛特性避免互信息测度优化陷入局部极值,实现了多模态医学图像的配准。
3.
A hybrid strategy based on differential evolution(DE) and least squares(LS)techniques for wavelet network learning was proposed.
针对传统的小波网络梯度学习算法易于陷入局部极值、收敛速度慢且对初始参数很敏感的缺点,将全局性能优越的差异进化(DE)算法和最小二乘算法(LS)有机的结合起来,提出了一种新的快速学习混合策略。
2) differential evolution
差异进化算法
1.
A novel radial basis function neural network (RBFNN) model based on a hybrid learning algorithm differential evolution and particle swarm optimization (DEPSO) is proposed in this paper to predict the shell temperature for SF6-insulated transformers.
提出一种基于差异进化算法(DE)和粒子群优化算法(PSO)的新型混合进化算法DEPSO,以及基于DEPSO的径向基函数神经网络(RBFNN)模型,并应用于预测SF6气体绝缘变压器表面温度。
2.
A new global optimal algorithm,differential evolution (DE), is introduced into the optimal design of permanent magnet synchronous motor.
在介绍差异进化算法(DE)的原理和流程之后,针对永磁同步电机设计的特点,对差异进化算法作了改进,并对一台永磁同步电机进行了综合的优化设计。
3.
A hybrid optimization algorithm that combines advantages of two global optimization algorithms (simulated annealing algorithm and differential evolution algorithm) is developed and applied to the problem of determining seabed properties by minimizing the mismatch between measured and modeled acoustic fields, since there are a lot of problems in both of the algorithms.
分析了模拟退火算法与差异进化算法单独应用于匹配场反演时的局限性,构造一种结合两种算法优点的混合算法。
3) differential evolution algorithm
差异进化算法
1.
Application of feed-forward neural networks to dam deformation monitoring based on differential evolution algorithm;
基于差异进化算法的前馈神经网络在大坝变形监测中的应用
2.
(1) This thesis presents a kind of Differential Evolution Algorithm with Random Key method(RKRDE) for solving linear and loop facility layout problems of workshop.
结合车间设备布局问题本文意在研究一种新的编码的差异进化算法及其应用,求解了车间布局中的两种典型布局方式:一是线形单行车间设备布局;二是单向环形车间设备布局。
3.
A method based on the Monte-Carlo simulation and differential evolution algorithm is used for solving the established optimization problem.
发展了蒙特卡罗模拟和差异进化算法相结合的方法来求解这一优化问题。
4) differential evolution (DE)
差异进化算法
1.
To overcome this shortcoming, we develop a hybrid optimization algorithm, which combines differential evolution (DE) algorithm and downhill simplex (DHS) algorithm, and apply it to the problem of determining seabed properties by minimizing the mismatch between measured and modeled acoustic fields.
为解决浅海匹配场反演所面临的复杂的参数优化问题,设计了一种基于差异进化算法与下山单纯形算法的混合优化算法。
5) Schedule varince
进度差异
6) downhill simplex differential evolution(DHSDE)
单纯形差异进化算法
补充资料：K理论中的差异元素
K理论中的差异元素
difference element in K- theory
K理论中的差异元家f击ffe代”茂d。帐川inK一价印叮;Pa3朋，a沁山“肠3月eMe“T .K一TeoP““] 群K(X，A)中的一个元素(这里(X，A)为一对空间，X通常假设为一有限胞腔空间(沈U川ar sPace)，A为X的胞腔子空间)，由一个三元组(古，叮，卯构造出来，其中心与泞是X上的同维数向量丛，乙:引，~川，为向量丛同构(这里司，是指x上的向量丛口限制在子空间A上的部分).差异元素的构成可按下述方式进行.先假定叮为平凡丛而且冲在X上已给定了一个平凡化.于是心给出了引，的一个平凡化，从而给出了群K(X/A)”K(X，A)的一个元素.这个元素与叮在整个X上平凡化的选择无关.对于一般情形，选择X上的向量丛。使得丛叮①‘为平凡的，并令三元素(亡，扮，幼对应于三元组(亡OJ，叮田口，乙田id『)所给出的元素.幻，E.P扣。撰
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参考词条