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动态网络结构基于学习自动机的影响力最大化方法及系统: 本发明提供一种动态网络结构基于学习自动机的影响力最大化方法及系统，包括：将动态网络结构{G0,G1,…}映射为一组平稳环境构成的短时平稳的非平稳环境{E0...; 张月国狄冲李生红

一种学习自动机优化FrFT的风电北斗抗干扰方法: 本发明公开了一种学习自动机优化FrFT的风电北斗抗干扰方法，包括以下步骤：1、将含有扫频干扰的北斗信号进行解析表示；2、设置初始阶数p，对解析信号进行分数阶傅里叶变换(FrFT)，形成能量峰值；3、通过比较能量峰值的大小...; 夏娜汪银吴振昊于洋尹本桂

一种学习自动机优化FrFT的风电北斗抗干扰方法: 本发明公开了一种学习自动机优化FrFT的风电北斗抗干扰方法，包括以下步骤：1、将含有扫频干扰的北斗信号进行解析表示；2、设置初始阶数p，对解析信号进行分数阶傅里叶变换(FrFT)，形成能量峰值；3、通过比较能量峰值的大小...; 夏娜汪银吴振昊于洋尹本桂

一种基于学习自动机和时频掩膜进行语音降噪的方法: 本发明公开了一种基于学习自动机和时频掩膜进行语音降噪的方法，应用于语音降噪技术领域。包括以下步骤：训练语音质量判别器D；将语音质量判别器D和连续行为集学习自动机结合为强化学习模型；对含噪语音进行预处理和特征提取；对含噪语...; 葛昊邹超

动态网络结构基于学习自动机的影响力最大化方法及系统: 本发明提供一种动态网络结构基于学习自动机的影响力最大化方法及系统，包括：将动态网络结构{G0,G1,…}映射为一组平稳环境构成的短时平稳的非平稳环境{E0...; 张月国狄冲李生红

基于学习自动机的改进FCM聚类算法及应用: 2023年; 模糊C均值(Fuzzy C-Means,FCM)聚类算法存在过度依赖初始聚类中心,且未充分考虑隶属度矩阵变化趋势对聚类性能影响的缺陷,针对FCM存在的问题,提出了一种基于学习自动机的改进FCM聚类算法。算法改进了目标函数计算方式及隶属度矩阵,根据目标函数值以及平均类内距离的变化对智能体选择的行为进行奖励或者惩罚。通过UCI公共数据集以及工业生产中碳碳复合材料沉积炉生产数据进行实验,实验结果表明,相比K-means、FCM、IEWLFCM、LAC等几种已有聚类算法,在文中采用的实验数据集中,该文提出的基于学习自动机的改进FCM聚类算法在大多数数据集上准确率、FMI系数、JC系数均有所提升。; 张晋义李凤莲张雪英黄丽霞陈桂军; 关键词：FCM 学习自动机奖惩机制聚类效果

基于学习自动机和禁忌搜索求解带冲突的集合覆盖问题: 作为组合优化领域中经典的NP难问题，集合覆盖问题有重要的理论研究意义和工业应用价值。为了求解对时间要求较高的调度问题，如物资运送、机器调度、卫星拍摄，提出了一个带冲突的集合覆盖扩展问题，称为最小最大加权集合覆盖问题（Mi...; 徐志信; 关键词：启发式算法禁忌搜索学习自动机贪心算法组合优化

D2D网络中基于确定性估计器学习自动机的定向天线邻居发现方法: 一种D2D网络中基于确定性估计器学习自动机的定向天线邻居发现方法，该方法利用学习自动机机制，并引入了确定性估计器，将D2D网络中的节点都建模为一个单独的智能体，并采用Generalized Pursuit算法更新扇区概率...; 卢为党翁丽霞李晨凯曹江尹峻松孔德照高原

基于学习自动机与萤火虫算法的链路预测被引量：3: 2021年; 为了探索便携交换网络的演化规律,研究其网络行为预测中的链路预测问题。便携交换网络具有节点移动性、节点间间歇性连接、高延迟等特点,其链路预测面临的挑战是节点相遇的机会性和拓扑的时变性,获得其高质量链路预测的关键是如何较全面地获取节点的属性。作者提出基于学习自动机和萤火虫算法的链路预测方法(link prediction approach for pocket switched network based on firefly algorithm,FA-LP)。采用学习自动机对节点进行自适应聚类,完成网络的社区划分;定义社区属性影响系数和移动行为影响系数,构建反映便携交换网络社区属性、节点移动性和节点间间歇性连接的相似性指标;将该指标与CN、RA、AA等指标融合,得到便携交换网络的相似性指标向量;借助差分整合移动平均自回归模型的时间序列分析能力,提取相似性指标向量序列的演化规律;采用萤火虫算法优化所构建的二分类器,预测节点对下一时刻的连接状态。INFOCOM2006和MIT两个真实数据下的实验结果表明,与受限玻尔兹曼机、弱评估器等方法相比,FA-LP具有更高的准确率和更好的稳定性。; 舒坚李睿瑞熊涛刘琳岚孙利民; 关键词：链路预测学习自动机萤火虫算法

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