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《微机发展》 2001年06期
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基于分布理论和遗传算法的多项式求根算法

程锦松  刘锋  
【摘要】:本文提出了一种基于根分布理论和遗传算法的求复系数多项式全部根的算法。
【作者单位】安徽大学计算机系 安徽大学计算机系
【基金】:安徽省教委基金项目子课题
【分类号】:TP301.6

【引证文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 郑一;一元n次多项式根的展开公式及其求根算法[J];计算机应用与软件;2003年10期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 张明;基于进化计算的数值方法研究[D];广西民族大学;2007年
2 刘向虎;基于遗传神经网络的函数求导方法研究[D];广西民族大学;2007年
3 王冬冬;基于人工鱼群算法求解代数方程(组)方法研究[D];广西民族大学;2007年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前1条
1 程锦松;求多项式全部根的遗传算法[J];微机发展;2001年01期
【共引文献】
中国期刊全文数据库 前3条
1 刘锋,陈国良,吴昊;基于遗传算法的方程求根算法的设计和实现[J];控制理论与应用;2004年03期
2 刘锋,陈国良,吴昊;用并行遗传算法求复函数方程根的设计和实现[J];系统工程理论与实践;2004年06期
3 刘锋,陈国良,吴昊;PVM环境下求复函数方程根的并行遗传算法[J];小型微型计算机系统;2003年07期
中国硕士学位论文全文数据库 前3条
1 吴昊;并行遗传算法的研究与应用[D];安徽大学;2001年
2 张明;基于进化计算的数值方法研究[D];广西民族大学;2007年
3 王冬冬;基于人工鱼群算法求解代数方程(组)方法研究[D];广西民族大学;2007年
【同被引文献】
中国期刊全文数据库 前10条
1 廖章钜;牛顿迭代法与剖分相结合的一种多项式求根算法[J];北京联合大学学报;1998年01期
2 李洪兴;数学神经网络(I)──神经网络的插值机理[J];北京师范大学学报(自然科学版);1996年04期
3 钟绍军;矩阵特征值的估计与定位[J];长沙大学学报;2005年05期
4 刘耀年,庞松岭,刘岱;基于人工鱼群算法神经网络的电力系统短期负荷预测[J];电工电能新技术;2005年04期
5 刘耀年;李迎红;张冰冰;李春亮;;基于人工鱼群算法的最优潮流计算[J];电工电能新技术;2006年04期
6 李晓磊,钱积新;基于分解协调的人工鱼群优化算法研究[J];电路与系统学报;2003年01期
7 陈冬芳;刘伟;薛继伟;李国光;;基于区间优化的神经网络实根隔离算法[J];大庆石油学院学报;2005年06期
8 王小华,何怡刚,曾喆昭;三角基函数神经网络算法在数值积分中的应用研究[J];电子与信息学报;2004年03期
9 席育棕;基于遗传算法的PID参数整定与优化[J];工程建设与设计;2005年08期
10 李亮;迟世春;林皋;;禁忌鱼群算法及其在边坡稳定分析中的应用[J];工程力学;2006年03期
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 李晓磊;钱积新;;人工鱼群算法:自下而上的寻优模式[A];过程系统工程2001年会论文集[C];2001年
中国博士学位论文全文数据库 前2条
1 李晓磊;一种新型的智能优化方法-人工鱼群算法[D];浙江大学;2003年
2 向晓林;非线性代数方程组与几何约束问题求解[D];四川大学;2003年
中国硕士学位论文全文数据库 前7条
1 陈慧琴;基于人工神经网络的遗传算法理论及应用[D];武汉理工大学;2003年
2 江务学;改进的遗传算法及其在多目标优化中的应用研究[D];天津工业大学;2005年
3 仇旺令;遗传算法和Hopfield神经网络集成求解运输优化问题[D];武汉科技大学;2005年
4 徐熙君;人脸识别及其遗传算法实现[D];青岛大学;2005年
5 郑晓鸣;人工鱼群算法的改进及应用[D];上海海事大学;2006年
6 王闯;人工鱼群算法的分析及改进[D];大连海事大学;2008年
7 李彬;基于人工鱼群算法的人口迁移算法研究[D];武汉理工大学;2008年
【二级引证文献】
中国博士学位论文全文数据库 前1条
1 周永权;泛函网络理论及其学习算法研究[D];西安电子科技大学;2006年
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
1 焦博;基于联动台操作的岸桥仿真训练系统动态仿真[D];大连理工大学;2008年
【相似文献】
中国重要会议论文全文数据库 前1条
1 唐宇;陈长龄;;数字示波器的程控命令解释程序设计[A];2004全国测控、计量与仪器仪表学术年会论文集(上册)[C];2004年
中国重要报纸全文数据库 前1条
1 冷冰;美味鲜果味[N];中国电脑教育报;2004年
中国硕士学位论文全文数据库 前2条
1 谢美芬;仿生模式识别中的高维空间几何点分布理论与应用的研究[D];浙江工业大学;2007年
2 肖可以;最大熵原理在水文频率分布模型中的应用研究[D];西北农林科技大学;2010年
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