您当前的位置:
首页 >
文章列表页 >
基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进CSA算法
学术论文 | 更新时间:2025-07-16
    • 基于变因子加权学习与邻代维度交叉策略的改进CSA算法

    • Improved Crow Search Algorithm Based on Variable-Factor Weighted Learning and Adjacent-Generations Dimension Crossover Strategy

    • 赵世杰 ,高雷阜 ,于冬梅 ,徒君
    • 电子学报 2019年47卷第1期 页码:40-48
    • DOI: 10.3969/j.issn.0372-2112.2019.01.006     

      中图分类号:

    移动端阅览

  •  
  •  
  • HTML全文

  • 参考文献

  • 出版信息

  • 数据统计

论文导航
icon
试读结束,您可以激活您的VIP账号继续阅读。
去激活 >
icon
试读结束,您可以通过登录账户,到个人中心,购买VIP会员阅读全文。
已是VIP会员?
去登录 >

223

浏览量

364

下载量

13

CSCD

文章被引用时,请邮件提醒。
提交
工具集
  • BibTeX下载
  • Endnote下载
  • RefMan 下载
  • NoteExpress下载
  • NoteFirst下载

相关文章

GWO与ABC的混合优化算法及其聚类优化
大型阵列降维-和差多波束形成的联合优化算法
一种基于多样性信息和收敛度的多目标粒子群优化算法
一种基于离散Fréchet距离的磁场相似性度量方法
基于自适应权重和模拟退火的鲸鱼优化算法

相关作者

程金凤
康强
王霞
张新明
吕红丽
王莹
陶海红
孙晨伟

相关机构

河南师范大学计算机与信息工程学院
河南省高校计算智能与数据挖掘工程技术研究中心
西安电子科技大学雷达信号处理国防科技重点实验室
中国电子科技集团公司西安导航技术研究所