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孙俊

作品数：178 被引量：929H指数：16
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文献类型

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领域

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主题

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作者

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  • 1篇2005
  • 1篇2004
  • 1篇2003
共 178 条 记 录，以下是 1-10
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QPSO算法柔性分子对接问题的研究被引量：3
2010年
分子对接目的之一,是找出配体和受体之间最稳定构像的结合模式,可以归为全局搜索或优化问题。本文提出的量子行为粒子群优化算法(QPSO)是1种有效的全局优化搜索算法。本文介绍QPSO算法在分子对接问题研究中的应用,并使用Autodock3.05的打分函数评价分子对接结果。结果表明,QPSO算法的QDOCK程序能够寻找出更为稳定的构像,且其收敛速度以及对接结果的精确性均比拉马克遗传算法(LGA)的Autodock3.05好。
赵琦丁彦蕊孙俊方伟须文波
关键词：量子行为粒子群优化算法分子对接
求解矩形包络问题的量子行为粒子群优化算法被引量：2
2006年
介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解矩形包络的方法。矩形包络是将二维不规则形状样片用它们的最佳包络矩形来代替,是服装排料的第一步。实验结果表明量子行为粒子群算法比粒子群算法,遗传算法能更好地解决求二维不规则形状样片的矩形包络的问题。
薛迎春孙俊须文波
关键词：矩形包络量子行为粒子群算法粒子群算法遗传算法
基于IPSO算法的医学图像配准
2007年
医学图像配准是医学图像分析诊断的基础,也是图像融合等图像处理需要先行解决的问题。首先用Canny算子提取图像的边缘,再用K-Means聚类算法进行聚类分析提取轮廓特征点,然后提出了一种改进的粒子群优化(IPSO)算法来求解配准所需的空间变换参数。实验结果表明:改进PSO能够迅速地在全局范围内找到最优解,应用于多模态医学图像配准是可行的。
谢景权须文波孙俊
关键词：医学图像配准CANNY算子K-MEANS聚类
^(13)C代谢通量估计的量子粒子群优化算法
2011年
^(13)C标记实验的代谢通量分析(^(13)CMFA)是探索代谢网络的重要途径。^(13)C通量估计是以碳富集度平衡为条件的全局优化问题,带有众多约束条件和存在多个局部极小点等特点,如何高效地求解是^(13)C MFA中的难点,也是实现通量精确估计的关键。量子粒子群优化算法显著特点是控制参数少,设置简单,具有较好的全局搜索能力,适应于通量估计。本文提出量子粒子群优化算法结合最小二乘计算求解噪音环境下的环磷酸戊糖代谢网络的通量,以带约束的最小化问题为目标优化函数,仿真实验验证了量子粒子群优化算法是1种有效的通量估计分析算法。
吕丽丽孙俊须文波余永红
关键词：量子粒子群算法最小二乘估计
QPSO算法与PSO算法求解二维热传导反问题被引量：2
2007年
热传导反问题在国内研究起步较晚,研究方法有很多,但通常方法很难较好地接近全局最优。在介绍经典的微粒群优化算法(PSO)的基础上,研究基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的二维热传导参数优化方法,具体介绍依据目标函数如何利用上述的算法去寻找最优参数组合。为了提高算法的收敛性和稳定性,在具体应用中对算法进行了改进,并进行了大量实验,结果显示在解决热传导反问题优化问题中,基于QPSO算法的性能比经典PSO算法更加优越,证明QPSO在热传导领域具有很大的实际应用价值。
张宏须文波孙俊
关键词：量子粒子群热传导反问题
基于全局层次的自适应QPSO算法被引量：8
2007年
阐明了具有量子行为的粒子群优化算法理论(QPSO),并提出了一种基于全局领域的参数控制方法。在QPSO中引入多样性控制模型,使PSO系统成为一个开放式的进化粒子群,从而提出了自适应具有量子行为的粒子群优化算法(AQPSO)。最后,用若干个标准函数进行测试,比较了AQPSO算法与标准PSO(SPSO)和传统QPSO算法的性能。实验结果表明,AQPSO算法具有强的全局搜索能力,其性能优于其它两个算法,尤其体现在解决高维的优化问题。
孔丽丹孙俊须文波
关键词：粒子群优化量子行为自适应
螺旋线状搜索的快速块匹配纹理合成被引量：4
2010年
为了避免纹理映射技术可能带来接缝走样的缺陷和过程纹理合成中复杂参数的调试,采用基于样图的纹理合成方法提出了一种新算法。该算法基于纹理的连贯性,在采用徐晓刚螺旋线状搜索算法的同时,结合了梁林的块拼贴纹理合成算法,即利用连贯性在样图中已合成纹理块位置向邻域扩展进行螺旋搜索,直到搜索到最佳匹配纹理块,然后进行纹理合成。大量实验结果表明,该算法与上述两种算法相比在合成效果上更加理想,合成时间也大大提高。
蔡志林须文波孙俊
关键词：纹理合成块匹配连贯性块拼贴
基于量子行为的微粒群优化算法的图像分割被引量：7
2006年
在图像处理中提出的图像颜色分割是一个重要性和具有挑战性的难题。当一幅图像中包含相似的和(或者)非固定的纹理区域时,难以计算出精确的纹理区域和分割区域的最优的数目。在这篇文章中,寻找出了一种实用而广泛的图像分割方法——基于量子行为的微粒群优化算法(QPSO)的图像颜色分割方法,把图像分割问题看作一个最优化问题,并且采用QPSO的进化策略聚类颜色特征空间中的区域。QPSO不仅参数个数少,随机性强,并且能覆盖所有解空间,保证算法的全局收敛。文中给出了三幅图像的分割效果,证明了QPSO算法在自动的和无监督的颜色分割上具有很好的效能。
龙海侠须文波孙俊
关键词：聚类
基于自适应量子粒子群算法的FIR滤波器设计被引量：19
2008年
针对量子粒子群优化(quantum-behaved particle swarm optimization,QPSO)算法的参数控制方式,提出了一种自适应调节方法,该方法根据粒子之间的位置关系来设定参数值,给出了具体的设计思想与实现步骤。然后针对有限脉冲响应(finite impulse response,FIR)数字滤波器的优化设计实质,即多参数优化问题,通过适当的编码方式将改进的QPSO算法(adaptive QPSO,AQPSO)应用在其优化设计中,设计了低通和带通FIR数字滤波器。实验结果表明,AQPSO在收敛速度、鲁棒性及优化效果等方面都优于遗传算法(genetic algorithm,GA)、PSO算法及QPSO算法,说明了AQPSO算法的有效性和可行性。
方伟孙俊须文波
关键词：滤波器设计FIR数字滤波器粒子群优化算法优化设计
基于节点集Top-k频繁模式挖掘算法被引量：2
2017年
频繁模式挖掘的模式数量通常过于巨大,在实际应用中只有少量的频繁模式被使用。Top-k频繁模式挖掘通过排列模式频数限制频繁模式的数量,有效提高了算法效率。提出了TPN(Top-k-Patterns based on Nodesets)算法,该算法使用了节点集的概念,将数据压缩于Poc-tree,通过Top-k-rank表重新计算最小支持度限制生成候选模式的数量。实验通过与ATFP,Top-k-FP-growth算法比较,证明该算法有较好的效率。
孙俊张曦煌
关键词：数据挖掘TOP-K
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