湖南省高等学校科学研究项目(10C1236)
- 作品数：2 被引量：6H指数：2
- 相关作者：张澎王鲁达胡丹高守平更多>>
- 相关机构：湘南学院湖南大学更多>>
- 发文基金：湖南省高等学校科学研究项目湖南省科技计划项目湖南省教育厅重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 基于量子遗传算法优化神经网络的入侵检测被引量：2
- 2011年
- 针对入侵检测的效率及准确性问题,提出一种基于量子遗传算法优化神经网络的入侵智能检测模型,该模型基于量子遗传算法的全局搜索和神经网络局部精确搜索特性,将量子遗传算法和BP算法有机结合。利用改进的量子遗传算法优化BP神经网络的权重和阈值,使BP神经网络能快速准确地识别入侵,增强计算机网络安全。运用Matlab软件对该模型进行仿真。实验结果表明,与其他同类方法相比,该方法的检测率更高、误报率更低。
- 张澎高守平王鲁达
- 关键词：入侵检测量子遗传算法智能检测BP神经网络网络安全
- 基于量子遗传算法的蚁群多目标优化研究被引量：4
- 2013年
- 针对蚁群算法解决一些复杂多维问题的能力不强,容易陷入局部最优,造成算法早熟的情况。为解决上述问题,提出了一种用量子衍生方法的多目标蚁群算法,可用量子遗传算法的全局搜索和蚁群算法的群体智能机制,将蚁群优化与量子遗传算法相结合,用于多维0-1背包问题的求解。与同类算法进行对比分析,实验证明改进算法不仅能更快更精确地逼近Pareto最优前端,并能够维持Pareto最优解分布的均匀性,有效的提高了计算效率和搜索效率,且能弥补蚁群算法的不足。
- 张澎王鲁达胡丹
- 关键词：多目标优化蚁群算法群体智能背包问题
