人工智能四川省重点实验室开放基金(2008RK010)
- 作品数：4 被引量：14H指数：2
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- 基于自适应QPSO算法的软件测试数据自动生成被引量：1
- 2013年
- 针对软件测试数据采用遗传算法和粒子群算法自动生成算法复杂和容易早熟等问题,提出一种动态调整收缩扩张因子的自适应量子粒子群算法(AQPSO)。该算法通过引入粒子进化度和聚合度,收缩扩张因子随粒子进化度因子和聚合度因子变化而变化,从而实现算法的动态自适应性,提高算法收敛速度和求解精度。软件测试数据自动生成实验验证了该算法的有效性和可行性。
- 蹇红梅成新文曾燕
- 关键词：量子粒子群软件测试测试数据生成
- 自适应免疫量子粒子群优化并行算法被引量：5
- 2010年
- 提出了自适应免疫量子粒子群优化并行算法。为了克服粒子群优化算法早熟收敛以及粒子在进化过程中缺乏很好的方向指导的问题,采用了量子技术以及免疫机制,从而获得了一个自适应免疫量子粒子群优化算法。同时,针对该算法计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造出了该算法的并行计算方法。仿真实验表明所提并行算法具有较好的性能。
- 成新文
- 关键词：粒子群优化免疫机制并行计算
- 关于粗糙集的理论及应用研究被引量：8
- 2010年
- 粗糙集理论作为新型的软计算方法,是一种分析和处理模糊和不确定性信息的有效工具,广泛应用于人工智能、知识发现、模式识别、故障检测等领域。本文描述了粗糙集理论的基本概念和特征,阐述了粗糙集理论的研究现状,讨论了粗糙集理论研究中存在的问题,并对粗糙集理论的发展进行了展望。
- 成新文陈国超李琦
- 关键词：粗糙集不确定性数据分析属性约简
- 并行自适应动态克隆选择算法
- 2010年
- 提出了一个并行自适应动态克隆选择算法。在算法的每次迭代过程中,首先动态地计算出每个抗体的变异概率,然后根据抗体的亲和度将抗体种群动态分为记忆单元和一般抗体单元,紧接着以球面杂交方式对种群进行调整,从而加快了算法的全局搜索速度。同时,针对算法计算量大、耗时长的缺点,结合已有的并行计算技术,构造出了算法的并行计算方法。实例验证了所提并行算法的有效性、可行性。
- 成新文
- 关键词：克隆选择并行计算技术
