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杂交水稻优化算法及其在机器学习优化中的应用 读者对象:本书可作为计算机科学与技术相关专业研究生及高年级本科生的教材,也可作为相关科研人员的参考用书
自然计算(natureinspiredcomputation),通常是一类具有自适应、自组织、自学习能力的模型与算法,能够解决传统计算方法难以解决的各种复杂问题,是计算机科学与人工智能领域中重要的研究内容之一。遗传算法等经典自然计算方法从诞生至今已经各自演变成相对独立的人工智能研究领域,半个多世纪以来不断得到改进,衍生出众多新方法,并且在不同的科学和工程领域得到了成功的应用。杂种优势是遗传基础不同的两个亲本杂交产生的杂种在某些性状上优于其亲本的生物学现象。根据杂种优势的原理,通过育种手段的改进和创新,可以使产品获得显著增长。受杂交优势理论和著名三系法杂交水稻育种技术的启发,著者团队提出了一种新型的自然计算方法——杂交水稻优化算法,并将其用于部分经典机器学习算法优化问题求解,以获得性能更为优良的算法。
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