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用于智能城市声学的量子启发式遗传算法在稳健源分离中的应用
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原文中文，约300字，阅读约需1分钟。
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内容提要
本文探讨了智能城市中声源分离的挑战，特别是在有限训练数据下的复杂声景分析。提出的量子启发式遗传算法（p-QIGA）利用量子信息理论提升声源分离能力，实验结果表明其在噪声环境和有限数据条件下表现优异，推动智能城市声学信号处理的发展。
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关键要点
- 本文探讨智能城市中声源分离的挑战。
- 重点关注有限训练数据下的复杂声景分析。
- 提出量子启发式遗传算法（p-QIGA）以提升声源分离能力。
- 实验结果表明p-QIGA在噪声环境和有限数据条件下表现优异。
- 该研究推动了智能城市声学信号处理的发展。
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