搜索资源列表
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查询扩展是解决信息获取领域中用词歧义性问题的关键技术,并被广泛应用于搜索引擎中,获得了巨
大的成功.然而,由于P2P(peer-to-peer)系统是一个分散的、动态的系统,在P2P 环境下进行有效的查询扩展具有
一定的挑战性.首先,利用查询与文档的关联关系构建了LEM(local expansion method)查询扩展方法 然后,基于
查询与文档用词的直接关联,提出了HEM(history_based expansion method)查询扩展方法.在此基础上,提出了一
种
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介绍了一种利用量子行为粒子群算法(QPSO)求解多峰函数优化问题的方法。为此，在
QPSO中引进一种物种形成策略，该方法根据群体微粒的相似度并行地分成子群体。每个子群体是
围绕一个群体种子而建立的。对每个子群体通过QPSO算法进行最优搜索。从而保证每个峰值都有
同等机会被找到，因此该方法具有良好的局部寻优特性。将基于物种形成的QPSO算法与粒子群算
法(PSO)对多峰优化问题的结果进行比较。对几个重要的测试函数进行仿真实验结果证明，基于物
种形成的QPSO算法可以尽
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This paper is a survey of greedy randomized adaptive search procedures
(GRASP). GRASP is a multi-start or iterative procedure where each GRASP iteration con-
sists of a construction phase, where a feasible solution is constructed, followed by a l
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把 SIFT 算法应用在牙齿模型图像上，检测牙齿图像的特征点。 方法：首先采用高斯差分算子 DoG 搜索整个图
像的尺度和位置信息，从而确定具有代表性尺度、方向的特征点。基于其稳定性选择关键点，得到一个详细的模型以确定每个候
选点的合适位置和范围。基于局部图像梯度方向信息将方向矢量和关键点对应起来。在选定范围内的每个关键点周边区域测量
局部图像梯度，并采用 KNN 算法进行特征匹配。 结果：通过大量的实验和与其他特征提取方法相比较，该方法能有效地检测牙
齿模型图像的特征，并为牙齿
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Ant Colony Optimization Algorithm (ACO) and TSP
ACO algorithm mimics the behavior of real life ants and on how they interact with each other. The basic philosophy of the algorithm involves the movement of a colony of ants through the different stat
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In this paper we present the systematic trajectory search
algorithm (STSA) which first globally explores the solution
space then makes thorough local searches in promising areas.
The STSA has been tested on training feedforward neural
network
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