孙俊等人从量子力学的角度，提出 一种新的PSO算法一量子粒子群优化（QPSO）算法，认为 在余弦调制滤波器组设计中，基于式（17）的原型滤 粒子具有量子行为，每一个粒子在搜索空间移动时，存在 波器h（k）是...
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基于经济性和可靠性的限制，三层模型嵌套对方，最后改进的量子粒子群优化算法（IQPSO）作为一种新的算法来解决混合模型。一个现实的规划项目的IQPSO算法进行了测试，以验证的有效性和可行性。
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量子微粒群优化算法(QPSO)是改进的微粒群优化算法,具有比PSO算法更强的寻优能力、更快的收敛速度,对目标函数形式没有特殊的要求,需要调整的参数少,容易编程...
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QPSO-FCM 聚类算法
QPSO-IMFI 算法的模糊辨识算法
QPSO-IMCA 算法的聚类方法
hybrid QPSO 最小二乘支持向量机
QPSO algorithm QPSO算法
QPSO-IM Fuzzy Identification 算法的模糊辨识算法
QPSO with Mutation Operator 带变异算子的量子粒子群优化算法
QPSO-IM Clustering Algorithm 算法的聚类方法
QPSO gene clustering algorithm QPSO基因聚类算法
Comparing with the other two algorithms, the QPSO can converge rapidly and search out the global optima most frequently.
跟其它两种算法相比，QP SO收敛的速度快并且最容易找到全局最优解。
Not only QPSO has less parameters to control, but also does its sampling space at each iteration covers the whole solution space.
QP SO不仅参数个数少，其每一个迭代步的取样空间能覆盖整个解空间，因此能保证算法的全局收敛。
Three images results of segmentation are presented and demonstrate the efficiency of QPSO algorithms to automatic and unsupervised texture segmentation.
给出了三幅图像的分割效果，证明了QP SO算法在自动的和无监督的纹理分割上具有很好的效果。
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