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由于BT是针对传输一般文件所设计,其片段选择(Piece Selection)方法并不适用于传输影音多媒体串流。
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芝加哥大学提出了一个网格资源选择算法,能够同时满足单一资源选择和多个资源选择的要求。
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为降低AVS视频编码标准中帧间模式选择算法的复杂度,提出自适应阈值帧间模式快速选择算法。
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借鉴多智能体遗传算法(MAGA)中智能网格结构,提出了基于邻域免疫克隆选择的多智能体组播路由算法(MNICSA)。
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针对帧内预测编码的复杂性,本文提出一种基于率失真优化(RDO:Rate Distortion Optimization) 的快速帧内预测模式选择算法.
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大部分真实分类任务不是严格单调一致的,需要设计能够容忍不一致的单调分类特征选择算法。
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提出了基于代价敏感Laplacian SVM的半监督特征选择算法FS-CSLapSVM。
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目前的索引词选择算法大多是基于词频的,没有利用训练样本中的类别信息,为此提出了一种新的基于类别的特征选择算法。
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Application of Dynamic Selection Algorithm to Virtual Reality Monitoring of Pump Room
动态选择算法在泵房虚拟现实监控中的应用
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TRUST-TIE: Tunable inter-domain egress selection algorithm based on evolution of trust
TRUST-TIE:可信的域间出口选择算法
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由于传统的K-均值算法在用于矢量量化时强烈依赖初始码书的选取,如果初始码书选取不好,则很容易陷入局部最小点;
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引入亲和力成熟算法和阴性选择算法,改进实现免疫记忆的算法,该算法能得到更有效的记忆检测器,并及时去除可能会产生误报的记忆检测器;
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提出了一种信息驱动的节点选择机制,应用于无线传感器网络中的目标估值。
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2004年,对于同步迭代应用,哈尔滨工业大学提出了一个基于分组的网格资源选择算法(CGRS算法),通过新的资源分组算法,能够减少所要评价的资源组合的数目。
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Research in Improved Negative Selection Algorithm Based on K-means Clustering
基于K-均值聚类的改进非选择算法研究
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仿真结果表明,改进后的联合垂直切换网络选择算法可以根据终端的移动速度选取最优的网络进行接入。
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针对植物叶片识别中分类器设计和训练识别时间较长的问题,提出了一种基于克隆选择算法和K近邻判别分析(CSA+KNN)的叶片识别方法。
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通过引入拉马克学习算子来改进现有克隆选择算法的局部搜索能力。
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本文将已成功地应用于单目标优化问题的克隆选择算法扩展到多目标优化问题中,设计出了一种基于Pareto的多目标克隆选择算法。
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根据网络连接的特点,针对免疫克隆选择算法,我们提出了一种抗原特征编码方法,以遗传免疫基因进化算法为基础针对网络入侵检测数据设计了免疫策略算法。
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对数据挖掘中的特征子集选择问题进行分析,提出了基于改进遗传算法的特征子集选择算法。
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为了提高分类性能,本文提出了中文文本多层次特征提取方法和基于核的距离加权KNN算法。
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K-NN(K-Nearest Neighbor)分类算法的结果依赖于距离度量的选取。
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同时,将研究的信任度评价及计算方法和服务选择算法应用到服务系统中,实现为不同患者配置不同检查服务资源的个性化服务。
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