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搜索结果: 1-6 共查到人工智能 程序设计相关记录6条 . 查询时间(0.305 秒)
讨论了递归程序设计的公式化方法,指出现有方法的不足,并提出了一种新的基于求解状态的递归程序设计公式化方法,在一定程度上达到了递归程序设计公式化、简单化的目的。最后通过两个具体例子,说明了如何使用这种新的公式化方法进行递归程序设计
介绍基因表达式程序设计方法的基本原理,针对股票指数分析与预测问题,在经典的GEP算法基础上,提出一种基于动态变异算子的改进的GEP算法——IGEP算法,动态变异算子随着进化代数和染色体所含基因数目不同而变化,从而加快了GEP的收敛速度和精确度,对算法进行了复杂度和收敛性分析。设计一种基于IGEP的股票指数分析与预测算法,数值实验结果表明,该算法优于经典GEP算法,具有较广泛的通用性。
将神经网络与逻辑推理统一到面向对象理论中,建立了同时具备神经网络和专家系统特性、融合连接机制和符号机制的智能神经元模型。提出了一种新的程序设计语言——智能神经网络程序语言(NIPL),实现了神经计算、逻辑推理和数值计算的统一。定义了NIPL的语法,设计并实现了智能神经网络程序设计语言NIPL编译器,从而为开发智能神经网络应用系统提供了有效的手段。

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