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QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用

于国龙 赵勇 吴恋 崔忠伟

计算机工程与应用2021,Vol.57Issue(10):154-162,9.
计算机工程与应用2021,Vol.57Issue(10):154-162,9.DOI:10.3778/j.issn.1002-8331.2001-0313

QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用

Improvement of QPSO Algorithm and Its Application in DBN Parameter Optimization

于国龙 1赵勇 2吴恋 1崔忠伟1

作者信息

  • 1. 贵州师范学院 数学与大数据学院,贵阳 550018
  • 2. 北京大学深圳研究生院 信息工程学院,广东 深圳 518000
  • 折叠

摘要

关键词

深度置信网络(DBN)/量子粒子群算法(QPSO)/形状检测/深度学习

分类

信息技术与安全科学

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于国龙,赵勇,吴恋,崔忠伟..QPSO算法的改进及其在DBN参数优化中应用[J].计算机工程与应用,2021,57(10):154-162,9.

基金项目

2018年度贵州省教育厅青年科技人才成长项目(黔教合KY字[2018]257) (黔教合KY字[2018]257)

贵州师范学院"大地论文工程"科研项目(20DDZ001) (20DDZ001)

2016年贵州省科学技术基金计划项目(黔科合基础[2016]1114) (黔科合基础[2016]1114)

2018年度国家科技部和国家自然科学基金奖励补助项目(黔科合平台人才[2017]5790-10,黔科合平台人才[2017]5790-09) (黔科合平台人才[2017]5790-10,黔科合平台人才[2017]5790-09)

贵州省省级重点学科"计算机科学与技术"(ZDXK[2018]007号) (ZDXK[2018]007号)

2016年贵州省省级重点支持学科"计算机应用技术"(黔学位合字ZDXK[2016]20号). (黔学位合字ZDXK[2016]20号)

计算机工程与应用

OA北大核心CSCDCSTPCD

1002-8331

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