作者：张小惠斯托克斯变分法深度计算动态大规模环境
摘要：提出了一种面向斯托克斯变分法的动态大规模机器学习算法(Dynamiclargescalemachinelearningalgorithm,DLSMLA),利用该算法,能够实现0-1编码基础上的机器学习。而且在所提出的方法中,使得个体被动适应学习方式转变成为了机器学习,此时,系统与周边环境的交互实现是利用斯托克斯变分法进行的,故此,对于动态大规模环境具有更好的适应能力,对于环境发生的变化是能够及时进行侦测的,最后通过仿真结果表明:与同类方法相比,具有更强的动态搜索能力,而且极值点跟踪能力也是较为优越的。
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