书目信息 |
| 题名： |
生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用
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| 作者： | 康强 ， 张新明 著 | |
| 分册： | ||
| 出版信息： | 北京 科学出版社 2019 |
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| 页数： | 228页, [6] 页图版 | |
| 开本： | 24cm | |
| 丛书名： | ||
| 单 册： | ||
| 中图分类： | TN911.73 ， TP301.6 ， TN911.73 | |
| 科图分类： | ||
| 主题词： | 生物地理学--sheng wu di li xue--最优化算法--应用--图象分割--研究 , 通信理论 | |
| 电子资源： | ||
| ISBN： | 978-7-03-060381-4 | |
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| 330 | @a本书以优化问题开篇，逐渐引入群智能优化算法的概念，由群智能优化算法逐步引入BBO，对BBO背景、原理、存在的缺陷及改进动机进行了详细介绍，对BBO目前国内外研究现状进行了综述，对BBO各步骤代表性改进研究进行了简述，并详细描述了6项作者课题组对BBO的创新性改进研究。6项研究分别为”差分迁移和趋优变异的BBO算法(DGBBO)”、“差分变异和交叉迁移的BBO算法(DCBBO)”、“混合交叉的BBO算法(HCBBO)”、“高效融合的BBO算法(EMBBO)”、“GWO与BBO的混合算法(HBBOG)”和“SFLA与BBO的混合算法(HBBOS)”。在本书第4至9章内容中，描述了这些算法的原理，并通过大量基准函数实验对比了当前最先进的算法，验证对BBO的改进效果。 | |
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| 生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用/张新明, 康强著.-北京：科学出版社，2019 |
| 228页, [6] 页图版：图；24cm |
| 河南师范大学学术专著出版基金资助 2019年河南省高等学校重点科研项目计划（项目编号：19A520026）资助 |
| ISBN 978-7-03-060381-4：CNY98.00 |
| 本书以优化问题开篇，逐渐引入群智能优化算法的概念，由群智能优化算法逐步引入BBO，对BBO背景、原理、存在的缺陷及改进动机进行了详细介绍，对BBO目前国内外研究现状进行了综述，对BBO各步骤代表性改进研究进行了简述，并详细描述了6项作者课题组对BBO的创新性改进研究。6项研究分别为”差分迁移和趋优变异的BBO算法(DGBBO)”、“差分变异和交叉迁移的BBO算法(DCBBO)”、“混合交叉的BBO算法(HCBBO)”、“高效融合的BBO算法(EMBBO)”、“GWO与BBO的混合算法(HBBOG)”和“SFLA与BBO的混合算法(HBBOS)”。在本书第4至9章内容中，描述了这些算法的原理，并通过大量基准函数实验对比了当前最先进的算法，验证对BBO的改进效果。 |
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正题名：生物地理学优化算法的改进及其在图像分割上的应用
索取号：TN911.73/74
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| 2 | 1824477 | 218244772 | 理科库/3111320203/ [索取号:TN911.73/74] | 在馆 | |
| 3 | 1824478 | 218244781 | 理科库/3111320203/ [索取号:TN911.73/74] | 在馆 |