2) coevolution
[英][,kəui:və'lju:ʃən] [美][,koɛvə'luʃən, -ivə-]
协同进化
1.
Ecological Niches of Sucking Lice (Phthiraptera: Anoplura) and Their Coevolution Relationship with Small Mammal Hosts in Yunnan, China;
吸虱的生态位及其与小兽宿主的协同进化关系
2.
A new coevolutionary genetic algorithm for job-shop scheduling problems;
一种求解作业车间调度问题的协同进化算法
3.
Effects of coevolution between herbivores and herbages on range management;
草地植物和草食动物的协同进化在草地管理上的作用
3) co-evolution
协同进化
1.
Prospect analysis of application of co-evolution to water resources field;
协同进化在水资源领域的应用前景
2.
Distribution of figs(Ficus) in China and its significance in the issues for interspecific co-evolution;
榕树(Ficus)在中国的分布及其在协同进化研究上的意义
3.
Co-evolution of Entomophilous Plants and Pollination Insects(Ⅱ)——the Adaptation of Features of Entomophilous Flowers to Insect Pollination;
虫媒植物与传粉昆虫的协同进化(二)——虫媒花的性状对昆虫传粉的适应
4) collaborative evolution
协同进化
1.
Parallel collaborative evolutionary genetic algorithm for multi-workshop planning and scheduling problems;
基于并行协同进化遗传算法的多协作车间计划调度
2.
Hybrid collaborative evolutionary algorithm for integrated production planning;
一种求解集成生产计划的混合协同进化算法
3.
A study on the mechanism of team s collaborative evolution with product innovation;
研发团队与产品创新的协同进化机制研究
5) co-evolutionary
协同进化
1.
Fuzzy-PI optimization control based on hybrid immune co-evolutionary algorithm;
基于混合免疫协同进化算法的模糊-PI优化控制
2.
Study of Co-evolutionary in Multi-agent Systems;
多Agent系统中的协同进化研究
3.
Human-Computer Cooperative Co-Evolutionary Design Method and Its Applications;
人机结合协同进化设计方法及其应用
6) cooperative evolution
协同进化
1.
Multicast QoS routing algorithm based on cooperative evolution ant colony optimization;
基于协同进化蚁群算法的多播QoS路由算法
2.
This paper proposes a cooperative evolution particle swarm optimization(PSO) algorithm to preserve the variety of particle swarms and to avoid "premature" problem.
提出一种协同进化PSO算法,用于保持粒子种群的多样性并避免发生"早熟"的问题。
3.
By this means,the neural network s structure parameter can be a sign to split the particl swarm to form subswarm of cooperative PSO,and the cooperative evolution of neural netwark s structure and weight parameters is processed automatically.
在分析前向神经网络结构的基础上,定义了一个与随机数对应的布尔向量,实现了前向神经网络的网络结构与权值联合编码;将网络结构参数作为协同进化微粒群算法子群的划分标志,构造了一种用于神经网络进化设计的协同进化微粒群算法,实现了神经网络的结构和权值协同自适应进化设计,应用于神经网络噪声消除系统,取得了比较好的效果。
补充资料:拟态(见协同进化)
拟态(见协同进化)
拟态见协同进化
说明:补充资料仅用于学习参考,请勿用于其它任何用途。
参考词条