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肖晶洁
作品数:
4
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H指数:0
供职机构:
清华大学信息科学技术学院自动化系
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发文基金:
国家自然科学基金
国家重点基础研究发展计划
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相关领域:
理学
自动化与计算机技术
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合作作者
张一彬
清华大学
袁菡
清华大学
周杰
清华大学
冯上平
清华大学
李铸
清华大学
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2008
1篇
2007
1篇
2006
1篇
2005
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用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法
用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法属于音乐信号分析领域,其特征在于它以采样率为11025Hz,量化位数为8的WAV格式音乐信号为对象,先把音乐数据流分成一系列定长的音频片段,提取每个片段的短时能量;再把所有音频片段按时...
周杰
张一彬
冯上平
李铸
袁菡
肖晶洁
文献传递
用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法
用于音乐试听的流行歌曲关键段提取方法属于音乐信号分析领域,其特征在于它以采样率为11025Hz,量化位数为8的WAV格式音乐信号为对象,先把音乐数据流分成一系列定长的音频片段,提取每个片段的短时能量;再把所有音频片段按时...
周杰
张一彬
冯上平
李铸
袁菡
肖晶洁
文献传递
单机总误工排序问题的启发式算法的性能扩张方法
肖晶洁
关键词:
启发式算法
单机总误工排序问题的启发式算法的性能扩张方法
2008年
对于单机总误工问题,分解算法是迄今最有效的最优排序算法,但只能求解100个工件的小规模问题。现有启发式算法均能在数秒内产生数千工件的加工方案。为通过逐渐增加启发式算法的计算时间来换取尽可能好的排序性能,该文将分解算法转换为树搜索问题。节点的性能评价函数由2部分组成:一是用修正工期(M DD)规则预测总误工时间;二是根据实验拟合的经验公式定义惩罚函数对预测进行修正。通过控制被保留的节点数目限制该算法的时间复杂度。实验结果表明,这种处理方法能够根据需要在计算时间和排序性能之间进行有效的权衡,并且对于大规模问题,该算法能够在可接受的时间内得到较好的排序结果。
肖晶洁
黄晓霖
王书宁
关键词:
启发式算法
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