自适应调整布谷鸟搜索算法研究

布谷鸟算法是基于启发式搜索的智能仿生算法。传统的布谷鸟算法收敛速度较慢,容易陷入局部最优解。针对该算法特点,对算法原理进行了分析,并就算法中步长和发现概率两个控制因素进行改进,使其根据迭代次数动态变化,提出了具有自适应调整特点的搜索算法,改变了步长和发现概率相应的更新方式,避免了传统布谷鸟算法容易陷入局部最优的缺陷,以增强算法搜索性能。实验对比表明,自适应调整的布谷鸟算法具有更好的寻优性能。     

基于动态信息熵理论的金融风险度量的探究

金融风险的发生不是一个单一线性的过程。金融系统的内部和外部的交互影响使其具有非常复杂的非线性特征。同时,金融风险存在"尖峰厚尾"现象,传统的金融风险模型假设金融系统的随机变量符合正态分布,这不能准确地度量金融风险。信息熵是一种对系统整体性的不确定程度的一种度量。本文从动态信息理论出发,通过随机动力学的态变量的几率密度的演化方程对金融风险进行动态度量,构建一种动态信息熵演变模型,为度量金融风险的动态演化过程提供了一种新的思路。     

基于自适应步长布谷鸟搜索算法优化的小波加权多模盲均衡算法

为了提高加权多模盲均衡算法对高阶QAM信号的盲均衡性能,本文提出了基于自适应步长布谷鸟搜索算法优化的正交小波加权多模盲均衡算法（ASCS-WT-WMMA）。新算法利用自适应步长布谷鸟搜索算法（ASCS）初始化均衡器的权向量,有效避免了权向量陷入局部极小值;利用小波变换（WT）降低信号自相关性;加权多模盲均衡算法（WMMA）利用由判决符号的指数幂构成的加权项调整代价函数中的模值。水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波多模盲均衡算法、小波加权多模盲均衡算法以及布谷鸟搜索算法优化的小波加权多模盲均衡算法比较,该算法收敛速度更快和稳态误差更小。     

搜索算法在囚徒困境中的应用

引入量子理论中的搜索算法,用搜索算法分析囚徒困境,得到与经典博弈完全不同的结果,这一结果是经典囚徒困境博弈平衡的新补充.     

基于改进的布谷鸟搜索算法优化的正交小波动态加权多模盲均衡算法

为了更好地均衡高阶QAM信号,本文提出了基于改进的布谷鸟搜索算法优化的正交小波动态加权多模盲均衡算法(ICS-WT-DWMMA),利用改进了的布谷鸟搜索算法初始化均衡器的权向量,利用小波变换(WT)降低信号自相关性,其中动态加权多模盲均衡算法(DWMMA)利用由判决符号的指数幂构成的加权项来调整代价函数中的模值.水声信道的MATLAB仿真实验结果表明,与小波加权多模盲均衡算法和小波动态加权多模盲均衡算法比较,新算法收敛速度更快,稳态误差更小.     

基于一种新的信息熵的区间直觉模糊集多属性决策分析

本文对权重未知的区间直觉模糊集进行了探讨。给出了基于犹豫度基础上区间直觉模糊集的得分函数,并提出新的信息熵及基于信息熵的权重表达式,最后给出基于此方法的区间直觉模糊集多属性决策分析方法,并用实例加以验证该方法是切实有效的。     

布谷鸟

麦子收到了仓里 很久没去 听布谷鸟的叫声 悄然转身 这鸟已没了踪迹     

百灵鸟和布谷鸟

百灵鸟很得意,整天在林间飞来飞去,到处向别人炫耀自己的歌喉。一天,百灵鸟飞到了一处农家。它站在农家院中的树上正要唱歌,突然听到旁边的枝头上发出“布谷、布谷”的鸣叫声。百灵鸟扭过头一看,是一只布谷鸟,它正站在枝头上起劲地叫着。百灵鸟嘲笑布谷鸟,说：“嘿!别唱了,     

基于粗糙集近似的信息熵

粗糙集理论中提出的不确定性测量方法只依赖于一个论域的划分和基数,独立于粗糙集上下近似,而粗糙集理论的基本思想是通过上、下近似来描述不完整或不精确的概念。本文基于粗糙集近似提出了一种新的信息熵函数,并对其单调性问题加以研究。     

致布谷鸟

啊,快乐的新客!我听见了, 听见你叫唤,我真欢欣。 啊,布谷!我该叫你小鸟, 或只是飘忽的声音？     

布谷鸟,等你回来

布谷,布谷!在这春风沉醉的夜晚,我仿佛听见了布谷鸟婉转的啼叫——它们是来看望我的吗?我兴奋地从床上爬了起来,外套也没穿便朝门外走去,母亲在一旁责怪道:外面冷,还是穿上外套吧!我早已听不见母亲的唠叨,因为我满脑子都已是布谷鸟的身影。布谷鸟,你是否知道我一直在     

基于语义的搜索算法研究

基于XML得出改进的语义表示法,能解决当前常用网络搜索引擎缺乏理解用户想法而导致查询结果不满意的问题。文档解析算法、模式匹配算法、生成XMLSE文档算法等几个基于语义搜索的核心算法,辅以人工标注和建立规则库,构成一个语义网络,能达到精确的搜索,提高搜索效率。     

基于信息熵的多媒体课件分析研究

文章从信息熵的角度从发,结合多媒体课件的应用学科,分析研究多媒体课件制作时候应该考虑的基本因素,从而有效提高多媒体课件的教学效果。     

基于概率分布的规则信息熵的描述

给出信息系统的定义,在此基础上描述了基于概率分布的规则的信息熵,讨论了规则信息熵的相关性质;并利用规则信息熵对规则进行了分类、评价,从而为建立合理的信息系统提供了一种有效的判定方法．     

基于信息熵的评价筛选方法

在线评价系统已经被广泛地应用于各在线交易中,用来对卖家提供的服务作出好或坏的评价。但功能会受到一些不公平评价等问题的影响。基于信息熵的评价筛选方法则可以解决此类不公平评价的问题。文章在贝叶斯评价系统的框架上讨论了基于信息熵的评价筛选方法,并以实验验证其有效性,最后指出了其不足之处。     

布谷鸟的啼鸣

布谷鸟有好几个名字,学名杜鹃,又名杜宇、子规、望帝等。名字里隐含着哀婉凄美的传说故事。你翻开厚厚的线装书,它会从《诗经》《离骚》和唐诗宋词里扑棱着翅膀飞出,以突如其来的鸣叫,让你大吃一惊!     

基于二次插值法的布谷鸟搜索算法研究

对基本的布谷鸟搜索算法(Cuckoo Search,CS)进行研究,为改进CS算法局部搜索能力差、进化后期收敛速度慢、求解精度低等缺陷,考虑到二次插值法是一种局部搜索能力较强的搜索方法,提出一种基于二次插值法的布谷鸟搜索算法(QI_CS)。新算法充分利用鸟窝个体局部的优化信息,增强算法的局部搜索能力,加快算法搜索全局最优解的收敛速度。仿真实验结果表明,QI_CS算法在保持原算法的强大全局寻优能力的基础上大幅提高算法的收敛能力和求解精度,是求解多峰函数优化问题的一种可行和有效的方法。     

基于粗糙集与信息熵的属性重要性度量

阐述了粗糙集和信息熵的概念,在此基础上给出了基于信息熵的属性重要性度量公式,并证明了属性集中绝对必要元素与属性重要度之间的关系.最后,通过实例分析表明该公式的有效性.     

基于信息熵的光学成像系统分析

根据光学成像系统输出的图像难以全面、准确判定像质好坏的缺陷,针对该问题提出一种新的评价方法。引入信息熵分析光学成像系统在不同像散下的信息传递能力,根据成像信息熵反应系统传递的信息量,评价光学系统性能。数值计算结果表明,信源通过系统后,在像散增加的情况下信息熵逐渐变化,其变化趋势与传统光学传递函数评价光学系统像质方法的结果一致,证明该方法有效且有一定的优越性。     

基于布谷鸟搜索的聚类推荐算法研究综述

前推荐系统研究面临的主要问题是如何提高推荐准确度和用户满意度。为克服原始推荐算法和现存改进算法的局限性,利用一种具有较强全局搜索能力的智能优化算法——布谷鸟搜索算法,结合K-means聚类算法进行改进。在此基础上,设计了应用于Movielens数据集基于布谷鸟搜索的聚类推荐系统总体框架,对其中关键技术和目前存在问题进行了分析,并指出接下来需开展的研究工作。