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- 基于克隆遗传量子算法的多用户检测北大核心CSCDCSTPCD摘要：基于免疫克隆选择理论和遗传量子算法,提出了一种解决CDMA系统多用户检测问题的克隆遗传量子算法.通过使用克隆选择算子和遗传量子算法的理论,新算法能执行随机搜索和经验学习.所提的算法把随机神经网络嵌入到克隆遗传量子算法的每一代中.通过结合随机神经网络到CGQA中,可以加快CGQA的收敛速度、减少计算复杂度.另外,CGQA所提供的好的初值可以改善SHNN的性能,嵌入的SHNN还提高了CGQA的性能.在讨论了使用新算法设计多用户检测器的性能…查看全部>>
- 基于改进遗传量子算法的FIR数字滤波器设计北大核心
- 基于免疫量子算法的多用户检测技术研究北大核心CSCDCSTPCD摘要：基于免疫算法和新的遗传量子算法,在码分多址通信系统中提出了一种解决多用户检测问题的进化计算方法--免疫量子算法(IQA).在IQA中,随机Hopfield神经网络被用于制作疫苗去提高IQA的收敛速度.另外,IQA为随机Hopfield神经网络提供良好的初始解会提高制作疫苗的性能,进一步改善每一代中量子种群中的适应度.通过在DS-CDMA系统进行Monte Carlo仿真,IQA算法的有效性和可行性被证实.仿真结果表明所提的IQA检测器…查看全部>>
- 遗传量子算法在欠约束和过约束的几何约束求解问题中的应用
- 基于神经网络量子算法的多用户检测器北大核心CSCDCSTPCD摘要：利用遗传量子算法和Hopfield神经网络,提出了一种融合两种算法优点的神经网络量子算法,并将其应用到CDMA通信系统的多用户检测问题中.所提算法把神经网络嵌入到遗传量子算法的每一代中,可进一步提高量子种群的适应度函数值.通过混合神经网络到GQA中,还可加快GQA的收敛速度进而减少算法的计算复杂度.另外,GQA所提供的良好初值改善了HNN的性能,嵌入的HNN也提高了GQA的性能.仿真结果证明了该方法的抗多址干扰能力和抗远近效应能…查看全部>>
- 一种解决组合优化问题的量子遗传算法QGA北大核心CSCDCSTPCD