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電子發(fā)燒友網(wǎng)>人工智能>圖形搜索模式的算法原理及應(yīng)用方法

圖形搜索模式的算法原理及應(yīng)用方法

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2017-12-04 16:00:450

深層次分類(lèi)中候選類(lèi)別搜索算法

針對(duì)深層次分類(lèi)中分類(lèi)準(zhǔn)確率低、處理速度慢等問(wèn)題,提出一種待分類(lèi)文本的候選類(lèi)別搜索算法。首先,引入搜索、分類(lèi)兩階段的處理思想,結(jié)合類(lèi)別層次樹(shù)的結(jié)構(gòu)特點(diǎn)和類(lèi)別間的相關(guān)聯(lián)系等隱含的領(lǐng)域知識(shí),進(jìn)行了類(lèi)別層次
2017-12-05 18:07:190

基于字符串匹配算法的蒙古文搜索

蒙古文搜索時(shí),不僅需要借鑒己有的其它語(yǔ)言的信息搜索技術(shù),同時(shí)也需要依據(jù)蒙古文的特點(diǎn)進(jìn)行改進(jìn)。因此本研究通過(guò)對(duì)常用的字符串匹配算法及蒙古文的語(yǔ)法特點(diǎn)進(jìn)行分析,改進(jìn)Horspool算法,通過(guò)六個(gè)步驟,完成了從蒙古文語(yǔ)料中搜索相關(guān)關(guān)鍵詞的任務(wù),并在
2017-12-13 16:53:561

基于布谷鳥(niǎo)搜索的K-means聚類(lèi)算法

針對(duì)原始K-means聚類(lèi)算法受初始聚類(lèi)中心影響過(guò)大以及容易陷入局部最優(yōu)的不足,提出一種基于改進(jìn)布谷鳥(niǎo)搜索(cs)的K-means聚類(lèi)算法(ACS-K-means)。其中,自適應(yīng)CS( ACS)算法
2017-12-13 17:24:063

提出一種基于啟發(fā)式搜索算法在解空間搜索候選智能體的工程方法

鑒于當(dāng)前認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)和人工智能工程所遇到的困難,華為 2012 實(shí)驗(yàn)室的研究人員提出了一種新的通用人工智能工程方法:使用學(xué)習(xí)算法的穩(wěn)定性作為在特定場(chǎng)景中的適合度函數(shù)的啟發(fā)式搜索方法。論文將其方法與人
2017-12-21 17:15:126453

混合搜索的含邏輯“與”“或”的RM優(yōu)化算法

問(wèn)題已有的解法包括函數(shù)變換、混合整數(shù)規(guī)劃、線(xiàn)性規(guī)劃搜索算法.隨著任務(wù)數(shù)的增多,這些算法的求解時(shí)間較長(zhǎng).提出一種基于線(xiàn)性規(guī)劃的深度廣度混合搜索算法(LPHS),將廣義約束優(yōu)化問(wèn)題拆分成若干子問(wèn)題建立線(xiàn)性規(guī)劃搜索樹(shù),合理選擇
2017-12-25 17:13:570

改進(jìn)局部搜索混沌離散粒子群優(yōu)化算法

針對(duì)基本離散粒子群優(yōu)化( DPSO)算法收斂速度慢、易于陷入局部最優(yōu)等問(wèn)題,提出了一種基于優(yōu)秀系數(shù)的局部搜索混沌離散粒子群優(yōu)化(ILCDPSO)算法并用于求解旅行商問(wèn)題(TSP)?;谳啽P(pán)賭選擇
2017-12-26 17:07:355

基于移動(dòng)模式匹配的目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)算法

本文在目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)中采用了數(shù)據(jù)挖掘的方法,提出了一個(gè)具體的基于移動(dòng)模式匹配的目標(biāo)軌跡預(yù)測(cè)算法。該方法通過(guò)不斷挖掘歷史移動(dòng)軌跡來(lái)構(gòu)造前綴共享樹(shù)的方法挖掘出頻繁移動(dòng)模式,之后通過(guò)模式匹配預(yù)測(cè)出目標(biāo)的移動(dòng)軌跡。仿真結(jié)果表明該算法的時(shí)間消耗和空間消耗較小,同時(shí)具有很高的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確性。
2017-12-27 17:01:161

基于增強(qiáng)描述的代碼搜索方法

如何有效地幫助程序員從目前的各種代碼庫(kù)中搜索與特定編程任務(wù)相關(guān)的代碼,已成為軟件工程重要的研究領(lǐng)域之一.提出一種基于增強(qiáng)描述的代碼搜索方法DERECS,該方法首先基于開(kāi)源項(xiàng)目、問(wèn)答系統(tǒng)等構(gòu)建一個(gè)代碼
2017-12-28 17:17:540

對(duì)等網(wǎng)絡(luò)中改進(jìn)蟻群智能搜索算法研究

為了提高蟻群算法在P2P網(wǎng)絡(luò)資源搜索中存在搜索盲目、搜索效率低的問(wèn)題,論文將多態(tài)蟻群算法和應(yīng)用到了P2P網(wǎng)絡(luò)搜索。針對(duì)搜索一段時(shí)間后網(wǎng)絡(luò)中發(fā)起的對(duì)新的文件請(qǐng)求,引入合成信息素的概念,以減少搜索初始
2018-01-03 15:47:340

基于并行搜索和快速插入的算法

針對(duì)串行A*算法時(shí)間性能較差的問(wèn)題,提出了一種基于并行搜索和快速插入( PSFI)的算法。首先,研究了共享存儲(chǔ)平臺(tái)上的常見(jiàn)并行啟發(fā)式搜索算法;然后,通過(guò)使用一種延遲的單表搜索( DSTS)方法
2018-01-07 11:01:350

基于改進(jìn)搜索策略的狼群MWPA算法

針對(duì)狼群算法( WPA)存在的收斂速度慢、易陷入局部最優(yōu)、人工狼交互性不理想等不足,提出一種基于改進(jìn)搜索策略的狼群( MWPA)算法。對(duì)游走行為以及召喚行為引入交互策略,促使人工狼之間進(jìn)行信息交流
2018-01-09 14:08:423

基于Skyline的搜索結(jié)果排序方法

針對(duì)現(xiàn)有垂直搜索引擎的排序結(jié)果存在多樣性差和冗余度高的問(wèn)題,提出了一種基于Skyline的搜索結(jié)果排序方法。該方法通過(guò)計(jì)算搜索結(jié)果的輪廓等級(jí)、支配度和覆蓋度作為排序依據(jù),并且為加快輪廓等級(jí)和支配度
2018-01-14 10:54:400

一種路徑過(guò)濾性搜索算法

路徑過(guò)濾性搜索算法。該算法首先引入基于交互次數(shù)的誠(chéng)實(shí)可信度,用以進(jìn)一步衡量節(jié)點(diǎn)的可信程度,并作為搜索優(yōu)先級(jí)的依據(jù),使得搜索的優(yōu)先順序更加合理。同時(shí)基于影響節(jié)點(diǎn)可信度的多重因素進(jìn)行過(guò)濾性搜索。通過(guò)算法分析,
2018-01-14 16:15:020

IEEE 802.11n中模式及信道自適應(yīng)算法

針對(duì)IEEE 802.lln無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)中的速率、MIMO模式與信道寬度的聯(lián)合自適應(yīng)問(wèn)題,提出了一種基于非靜態(tài)Multi-Armed Bandit學(xué)習(xí)方法的聯(lián)合自適應(yīng)算法,并設(shè)計(jì)了一種新穎的報(bào)酬函數(shù).為
2018-02-07 10:55:481

Valossa推出一個(gè)由AI算法驅(qū)動(dòng)的智能電影搜索引擎

whatismymovie.com可以通過(guò)關(guān)鍵詞或描述搜索相應(yīng)的電影,但它不是一個(gè)普通網(wǎng)站,而是一個(gè)由AI算法驅(qū)動(dòng)的智能電影搜索引擎。該搜索引擎由融合AI的算法提供支持,這一算法通過(guò)結(jié)合自然語(yǔ)言理解、文本識(shí)別和模式識(shí)別,來(lái)理解視頻文件內(nèi)容。
2018-02-09 10:04:258700

風(fēng)電場(chǎng)機(jī)組組合的鄰域搜索算法

了含風(fēng)電場(chǎng)UC問(wèn)題的混合整數(shù)線(xiàn)性規(guī)劃模型。以不考慮誤差場(chǎng)景UC問(wèn)題的最優(yōu)解為中心構(gòu)造鄰域,在此鄰域內(nèi)搜索以獲得含風(fēng)電場(chǎng)UC問(wèn)題的可行解。以此可行解為中心構(gòu)造鄰域,在此鄰域內(nèi)搜索以獲得含風(fēng)電場(chǎng)UC問(wèn)題高質(zhì)量的次優(yōu)解。最后進(jìn)行數(shù)值仿真,結(jié)果表明,所提算法能有效求解含風(fēng)電場(chǎng)UC問(wèn)題。和其他方法相比,PC
2018-03-29 14:52:210

基于均勻局部搜索和可變步長(zhǎng)策略的螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法

針對(duì)螢火蟲(chóng)算法( FA)收斂速度慢和求解精度不高的問(wèn)題,提出一種基于均勻局部搜索和可變步長(zhǎng)策略的螢火蟲(chóng)優(yōu)化算法( UVFA)。首先,根據(jù)均勻設(shè)計(jì)理論建立局部搜索算子,對(duì)FA的搜索過(guò)程進(jìn)行改進(jìn),以提升
2018-04-17 14:35:190

運(yùn)用菱形十字搜索算法提高快速運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法的性能

H.264采用了減少視頻圖像各幀間冗余度的運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法。運(yùn)動(dòng)估計(jì)算法傳統(tǒng)的有全搜索(FS)、三步搜索(TSS)、新三步搜索(NTSS)、四步搜索(FSS)等;常用的是鉆石搜索(DS)和非對(duì)稱(chēng)十字交叉
2019-01-15 08:10:004474

如何使用空間鄰近搜索進(jìn)行移動(dòng)軌跡相對(duì)時(shí)間模式挖掘的方法資料說(shuō)明

 針對(duì)傳統(tǒng)移動(dòng)軌跡模式挖掘方法挖掘速度慢、占用最大內(nèi)存大的問(wèn)題,提出一種基于空間鄰近搜索的移動(dòng)軌跡相對(duì)時(shí)間模式挖掘方法。該方法包括5個(gè)階段:1)對(duì)移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)空劃分,并基于移動(dòng)軌跡數(shù)據(jù)與時(shí)空
2018-11-27 16:02:534

如何使用混合果蠅優(yōu)化算法進(jìn)行現(xiàn)場(chǎng)服務(wù)調(diào)度問(wèn)題的解決方法

的FSSP模型;然后,提出混合果蠅優(yōu)化算法( HFOA)對(duì)該模型進(jìn)行優(yōu)化求解,根據(jù)問(wèn)題特征和算法特點(diǎn),設(shè)計(jì)了基于矩陣的編碼方法;定義了兩類(lèi)矩陣操作,提出了3種搜索算子,重構(gòu)了果蠅優(yōu)化算法( FOA)的嗅覺(jué)搜索和視覺(jué)搜索過(guò)程;為了提升算法
2019-01-03 11:11:001

如何使用遺傳算法進(jìn)行功率控制的詳細(xì)方法說(shuō)明

利用遺傳算法強(qiáng)有力的全局搜索和優(yōu)化能力, 提出了一種基于遺傳算法的功率控制方法,該方法有效地提高了CDMA 蜂窩移動(dòng)通信系統(tǒng)中功率控制的收斂速度。仿真結(jié)果表明: 與現(xiàn)有算法相比, 該算法能夠迅速尋找到功率控制問(wèn)題的最優(yōu)解, 有效地提高功率控制的收斂速度, 降低了計(jì)算的復(fù)雜度。
2019-05-24 14:19:3812

方法可自動(dòng)搜索算法,僅利用基本的數(shù)學(xué)公式

Automl-Zero 旨在自動(dòng)發(fā)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)算法,從空的或隨機(jī)的程序開(kāi)始,只使用基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算。它可以同時(shí)無(wú)偏好地搜索機(jī)器學(xué)習(xí)算法的所有方面,包括模型結(jié)構(gòu)和學(xué)習(xí)策略。
2020-03-25 16:29:403322

混合算法(GA+TS)求解作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題—禁忌搜索部分

種群進(jìn)化+鄰域搜索的混合算法(GA+TS)求解作業(yè)車(chē)間調(diào)度問(wèn)題(JSP)-算法介紹
2020-12-24 17:12:061450

基于布谷鳥(niǎo)搜索算法的PID擁塞控制模型

搜索算法的模糊比例-積分-微分(PID)擁塞控制模型( CFPID)。將PID控制器引入無(wú)線(xiàn)傳感網(wǎng)絡(luò),采用模糊控制算法整定優(yōu)化PID參數(shù)以提高計(jì)算精度,并利用布谷鳥(niǎo)搜索算法對(duì)模糊PID控制的量化因子和參數(shù)增量進(jìn)行搜索優(yōu)化,以實(shí)現(xiàn)對(duì)節(jié)點(diǎn)內(nèi)消
2021-03-17 10:43:5114

以進(jìn)化算法搜索策略實(shí)現(xiàn)神經(jīng)架構(gòu)搜索方法

自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)是目前深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn),神經(jīng)架構(gòu)搜索算法是實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化深度學(xué)習(xí)的主要方法之一,該類(lèi)算法可以通過(guò)對(duì)搜索空間、搜索策略或優(yōu)化策略進(jìn)行不同定義來(lái)自動(dòng)設(shè)計(jì)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)。闡述進(jìn)化算法和進(jìn)化
2021-03-22 14:37:0615

結(jié)合搜索與Double DQN的非完備信息博弈算法

麻將作為典型的非完備信息博弈游戲主要通過(guò)傳統(tǒng) Expectimax搜索算法實(shí)現(xiàn),其剪枝策略與估值函數(shù)基于人工先驗(yàn)知識(shí)設(shè)計(jì),存在假設(shè)不合理等問(wèn)題。提出一種結(jié)合 Expectimax搜索與 Double
2021-03-24 11:02:4710

基于布谷鳥(niǎo)搜索算法與多目標(biāo)函數(shù)的多文檔摘要方法

為最大化生成摘要的信息量,提出一種基于布谷鳥(niǎo)搜索(CS)算法與多目標(biāo)函數(shù)的多文檔摘要方法。對(duì)多文檔數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,通過(guò)句子分割、分詞、移除停用詞和詞干化將文檔轉(zhuǎn)化為詞語(yǔ)的基本處理形式,計(jì)算經(jīng)數(shù)據(jù)
2021-03-30 11:44:2111

求解動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的鄰域搜索差分進(jìn)化算法

針對(duì)原始動(dòng)態(tài)自適應(yīng)差分進(jìn)化(SADE)算法局部搜索能力弱和尋優(yōu)精度低的問(wèn)題,提出一種求解動(dòng)態(tài)優(yōu)化問(wèn)題的鄰域搜索差分進(jìn)化(NSDE)算法。通過(guò)引入鄰域搜索機(jī)制,在劃分種群最優(yōu)個(gè)體的鄰域空間范圍內(nèi)產(chǎn)生
2021-04-27 11:32:343

基于滑動(dòng)窗口的寬度優(yōu)先搜索算法

數(shù)據(jù)。針對(duì)此類(lèi)數(shù)據(jù),設(shè)計(jì)基于滑動(dòng)窗口、 Apriori性質(zhì)和貪心選擇策略的寬度優(yōu)先搜索算法,對(duì)移動(dòng)對(duì)象伴隨模式挖掘問(wèn)題進(jìn)行求解。同時(shí)結(jié)合基于哈希的迭代剪枝算法和基于摘要信息的剪枝算法,設(shè)計(jì)兩層剪枝算法以去除冗余的中間
2021-04-27 14:14:564

一種帶權(quán)重的改進(jìn)跳點(diǎn)搜索路徑規(guī)劃算法

為解決非結(jié)構(gòu)化復(fù)雜場(chǎng)景下基于搜索的尋路算法中存在的計(jì)算時(shí)間長(zhǎng)、路徑非最優(yōu)等問(wèn)題,在跳點(diǎn)搜索( Jump pointsearch,JPS)算法的基礎(chǔ)上,提岀一種帶權(quán)重的跳點(diǎn)搜索( weighted
2021-05-06 16:29:2413

基于改進(jìn)和聲搜索算法的深度置信網(wǎng)絡(luò)模型

  針對(duì)深度置信網(wǎng)絡(luò)(DBN)權(quán)值隨機(jī)初始化容易使網(wǎng)絡(luò)陷人局部最優(yōu)的問(wèn)題,引人改進(jìn)的和聲搜索(IS)算法,提出基于ⅢS的DBN模型(IHS-DBN)。在和聲搜索算法的基礎(chǔ)上,利用全局自適應(yīng)的和聲
2021-05-11 16:42:585

基于麻雀搜索算法優(yōu)化SVM的故障診斷

)優(yōu)化SⅤM的故障診斷方法。利用麻雀搜索算法(SSA)對(duì)支持向量機(jī)的懲罰參數(shù)(C)與核參數(shù)(g)進(jìn)行優(yōu)化,并構(gòu)建SSA-sVM滾動(dòng)軸承故障診斷模型。結(jié)果表明:對(duì)于滾動(dòng)軸承的常見(jiàn)故障, SSA-SVM
2021-06-01 12:00:5718

基于樹(shù)種算法的彩色圖像多閥值分割方法

方法,以最大類(lèi)間方差(OTSU)為目標(biāo)函數(shù)。為了提高基本樹(shù)種算法搜索速度和搜索精度,提出自適應(yīng)搜索趨勢(shì)常數(shù)來(lái)平衡樹(shù)種算法的局部搜索和全局搜索能力,并利用五幅標(biāo)準(zhǔn)測(cè)試圖像對(duì)算法的性能進(jìn)行測(cè)試,將ISA算法與樹(shù)種算法(TS
2021-06-16 15:54:595

基于局部二值模式算法的天氣形勢(shì)圖識(shí)別方法

基于局部二值模式算法的天氣形勢(shì)圖識(shí)別方法
2021-06-24 14:20:546

面向搜索的微博短文本語(yǔ)義建模方法綜述

面向搜索的微博短文本語(yǔ)義建模方法綜述
2021-06-24 14:30:283

基于遺傳和禁忌搜索混合算法的預(yù)制生產(chǎn)調(diào)度

基于遺傳和禁忌搜索混合算法的預(yù)制生產(chǎn)調(diào)度
2021-06-30 10:46:237

基于啟發(fā)式搜索算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃

基于啟發(fā)式搜索算法的無(wú)人機(jī)航跡規(guī)劃
2021-07-02 11:15:1124

改進(jìn)雙向快速搜索隨機(jī)樹(shù)算法綜述

改進(jìn)雙向快速搜索隨機(jī)樹(shù)算法綜述
2021-07-02 14:40:2115

二分搜索算法運(yùn)用的框架套路

我們前文 我作了首詩(shī),保你閉著眼睛也能寫(xiě)對(duì)二分查找 詳細(xì)介紹了二分搜索的細(xì)節(jié)問(wèn)題,探討了「搜索一個(gè)元素」,「搜索左側(cè)邊界」,「搜索右側(cè)邊界」這三個(gè)情況,教你如何寫(xiě)出正確無(wú) bug 的二分搜索算法
2021-08-25 16:06:502357

使用Memgraph和NVIDIA cuGraph算法運(yùn)行大規(guī)模圖形分析

  通過(guò)最新的 Memgraph 高級(jí)圖形擴(kuò)展( MAGE )版本,您現(xiàn)在可以在幾秒鐘內(nèi)從 Memgraph 運(yùn)行 GPU 支持的圖形分析,同時(shí)使用 Python 。由 NVIDIA cuGraph 提供支持,以下圖形算法現(xiàn)在將在 GPU 上執(zhí)行:
2022-10-10 16:38:132307

基于內(nèi)容的深度生成模型搜索算法

判斷模型是否可以生成特定圖像,這是一個(gè)比較難計(jì)算的問(wèn)題,而且很多深度生成模型并沒(méi)有提供有效方法來(lái)估計(jì)密度,其本身也不支持評(píng)估跨模態(tài)相似性。而蒙特卡洛這種基于抽樣的方法又會(huì)使模型搜索過(guò)程變得非常緩慢。
2022-10-25 14:28:321069

圖染色局部搜索算法python

一個(gè)簡(jiǎn)單的局部搜索算法解決圖染色問(wèn)題,python版本太少了,寫(xiě)了一個(gè)
2023-01-03 14:31:111

Dijkstra算法和A*算法

在本文中,我們將主要介紹Dijkstra算法和A*算法,從成本計(jì)算的角度出發(fā),并逐步展開(kāi)討論。 我們將從廣度優(yōu)先搜索開(kāi)始,然后引入Dijkstra算法,與貪心算法進(jìn)行比較,最終得出A*算法
2023-07-07 10:56:012975

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