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资源下载 > 智能算法
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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
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。 -
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混沌粒子群优化（CPSO
混沌粒子群优化（CPSO， Chaos Particle Swarm Optimization）算法融合了PSO算法的快收敛和CO算法的遍历随机等特点，在PSO算法每一代挑选出的最优解附近的区域里，用混沌算法进一步搜索，防止其陷入局部最优值，从而改进了PSO算法的不足，成为一种高效的优化算法。 -
基于多智能体的粒子群算法
本程序用matlab编写，在传统的基本粒子群算法基础上结合多智能体思想，编写了基于多智能体的粒子群算法，并结合电力负荷分配问题比较了其实际效果 -
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