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题名等式约束的严格凸二次规划问题一个新算法
被引量：1
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作者
朱克强
贺力群
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机构
北方交通大学物资管理工程系
北京理工大学计算机系
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出处
《北方交通大学学报》
CSCD
北大核心
1997年第3期309-315,共7页
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文摘
根据广义乘子法的思想，将等式约束的凸二次规划转化为无约束问题，再利用正交校正共轭梯度法来求解，得到等式约束严格凸二次规划的新算法，不用求逆矩阵，这样可用来解大规模稀疏问题，数值结果表明：在微机４８６／３３上就能解较大规模的随机凸二次规划．
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关键词
共轭梯度法
严格凸二次规划
等式约束
二次规划
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Keywords
conjugate gradient method\ strict convex quadratic programming\ multiplier
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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题名大规模严格凸二次规划问题一个新算法
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作者
贺力群
朱克强
陈开周
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机构
北京理工大学计算机系
北方交通大学经济与工商管理学院
西安电子科技大学数学系
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出处
《高校应用数学学报（A辑）》
CSCD
北大核心
1999年第2期221-228,共8页
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文摘
根据广义乘子法的思想，将具有等式约束和非负约束的凸二次规划问题转化为只有非负约束的简单凸二次规划，通过解简单凸二次规划来得到解等式约束和非负约束的凸二次规划新算法，新算法不用求逆矩阵，这样可充分保持矩阵的稀疏性，用来解大规模稀疏问题．数值结果表明：在微机４８６／３３上就能解较大规模的凸二次规划．
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关键词
广义乘子法
严格凸二次规划
稀疏矩阵
二次规划
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Keywords
Generalized Multipler
Method,Strict Convex Quadratic Program,Sparse Matrix.
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分类号
O221.2
[理学—运筹学与控制论]
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题名基于路径跟随方法的光滑子区间K均值聚类算法
被引量：3
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作者
周平
马景义
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机构
北京信息科技大学理学院
中央财经大学统计与数学学院
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出处
《统计与决策》
CSSCI
北大核心
2022年第12期17-22,共6页
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基金
北京市社会科学基金资助项目(16LJB005)。
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文摘
时间序列聚类是数据挖掘领域的热点问题之一。结合时间序列的特点,光滑子空间K均值聚类算法在进行稀疏型聚类的同时,可以筛选出连续的时间子区间,并基于这些子区间上的观测对时间序列聚类,其复杂度主要取决于更新聚类权重的方法。然而,现有算法中聚类权重的更新是通过凸二次规划问题求解完成的,其计算复杂度较高。文章的理论推导表明,可以通过复杂度较低的严格凸二次规划问题的求解来更新聚类权重。在此基础上,给出了计算复杂度更低的路径跟随方法来更新聚类权重。数据模拟表明了基于路径跟随方法的新算法在聚类中的有效性,及其在计算速度上的优越性。
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关键词
光滑子空间
K均值聚类
严格凸二次规划
路径跟随方法
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Keywords
smooth subspaces
K-means clustering
strict convex quadratic programming
path-following method
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分类号
TP311
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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