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1. 基于改进的粒子群算法和信息熵的知识获取方法

许翔张东波黄辉先刘子文

计算机应用 2009, 29 (08): 2245-2249.

摘要（1633）

PDF （714KB）（1296）

针对粒子群优化算法（PSO）易陷入局部优化的问题，在PSO算法加入交叉变异算子，克服了标准PSO算法易陷入局部最优的不足；并将改进的PSO算法和模糊C均值聚类相结合，提出了一种新的模糊聚类算法CMPSOFCM，该算法具有良好的搜索能力和聚类效果。进而将聚类得到的属性隶属矩阵用于属性约简，并提出一种基于信息熵的模糊粗糙集知识获取的方法。实验和实例分析表明该方法的正确性和有效性。

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2. 基于交互式马尔可夫链的模型检验

许翔吴尽昭林连南陈剑锋

计算机应用

摘要（1464）

PDF （591KB）（926）

研究了基于交互式马尔可夫链（IMC)的模型检验，IMC是集功能描述和性能刻画为一体的并发系统模型，模型检验是一种自动功能验证与性能评价技术。文中提出的模型检验算法结合了传统的功能验证与性能评价的功能，并且与现有的算法相一致。实验分析表明，该算法具有较高的性能，适用于大型复杂系统的验证和评价。