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徐玉杰
作品数:
5
被引量:21
H指数:2
供职机构:
南京师范大学
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发文基金:
江苏省高校自然科学研究项目
国家自然科学基金
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相关领域:
自动化与计算机技术
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合作作者
吉根林
南京师范大学
杨明
南京师范大学
刘清
南京师范大学
张大强
南京师范大学
刘清
南京师范大学计算机科学与技术学...
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南京师范大学
作者
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徐玉杰
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张大强
3篇
刘清
3篇
杨明
3篇
吉根林
1篇
刘清
传媒
1篇
南京师范大学...
年份
1篇
2014
1篇
2013
3篇
2012
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一种基于电子标签的条烟防伪系统
本发明公开了一种基于电子标签的条烟防伪中间件体系结构,涉及非接触式的自动识别技术。该结构包括车间系统、RFID业务过程系统、企业中间件系统、云通信和验证系统以及终端系统。车间系统完成RFID相关硬件设备的配置,完成条烟的...
张大强
刘清
杨明
徐玉杰
吉根林
文献传递
一种大规模协同过滤的推荐系统
本发明公开了一种大规模协同过滤的推荐系统,其中:全局项目相似度创建模块将全局用户项目数据库中的所有项目作为输入,计算所有项目间的相似度,并降序排列后输出结果;用户评分平滑模块把全局用户项目数据库中的所有用户作为输入,输出...
张大强
徐玉杰
刘清
杨明
吉根林
文献传递
自适应惯性权重的混沌粒子群算法研究
被引量:4
2012年
为了克服传统粒子群算法(PSO)的早熟和局部最优问题,提出了一种新的自适应惯性权重的混沌粒子群算法(ACP-SO算法).该算法采用分段Logistic混沌映射的方法产生初始种群,并根据种群的进化状态来动态调整惯性权重.在详细阐述算法的种群初始化过程和动态调整惯性权重的过程之后,对经典的测试函数分别采用几种改进的PSO算法和ACPSO算法对其进行了测试,与其他几种方法相比,ACPSO算法的全局搜索能力有了显著的提高,并且能有效地避免早熟收敛问题,同时也说明ACPSO算法应用的可行性和有效性.
徐玉杰
仇雷
刘清
关键词:
PSO算法
早熟收敛
自适应惯性权重
粒子群算法的改进及应用
粒子群算法(Particle Swarm Optimization,PSO)是通过模拟鸟群中个体之间相互协作的寻优能力,从而形成的一种群智能优化算法。作为群智能算法的典型代表,粒子群优化算法已被证明是一种有效的全局优化算...
徐玉杰
关键词:
自适应惯性权重
多目标优化
粒子群算法
文献传递
一种大规模协同过滤的推荐系统
本发明公开了一种大规模协同过滤的推荐系统,其中:全局项目相似度创建模块将全局用户项目数据库中的所有项目作为输入,计算所有项目间的相似度,并降序排列后输出结果;用户评分平滑模块把全局用户项目数据库中的所有用户作为输入,输出...
张大强
徐玉杰
刘清
杨明
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