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独立分量分析,利用此程序可以提取独立分量

于 2022-02-12 发布 文件大小:1.70 kB
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独立分量分析,利用此程序可以提取独立分量-independent component analysis, the use of this procedure can be extracted ICA

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    《optimization using nondominated sorting genetic algorithms》的论文中提出的。该算法在快速找到Pareto前 沿和保持种群多样性方面都有很好的效果,不过在这么多年的应用中也出现了如下的一些问题: 1。非支配排序的时NSGA2主要是对NSGA算法的改进。NSGA是N. Srinivas 和 K. Deb在1995年发表的一篇名为 《Multiobjective function间复杂的很大,为O(MN3)。其中M为目标函数的数量,N为种群规模。 2。不支持精英策略。精英策略在保持好的个体及加速向Pareto前沿收敛方面都有很好的表现。 3。需要自己指定共享参数。该参数将对种群的多样性产生很大的影响。 NSGA2算法将在以下方面进行改进: 1。快速的非支配排序     在NSGA进行非支配排序时,规模为N的种群中的每个个体都要针对M个目标函数
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