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题名最小支配阈值集问题的降阶回溯算法
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作者
储旭
宁爱兵
胡开元
代苏玉
张惠珍
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机构
上海理工大学管理学院
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出处
《计算机工程与科学》
CSCD
北大核心
2024年第5期897-906,共10页
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基金
国家自然科学基金(71401106)。
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文摘
图论中的最小支配阈值集问题是组合优化中的一个NP-Hard问题,该问题是最小支配集问题的一个扩展问题。基于给定无向图G=(V,E)和阈值r的最小支配阈值集问题进行研究,首先得出一些可以降低问题规模的数学性质并证明,利用这些性质可以减小问题规模,降低问题的求解难度;然后设计出上界子算法、下界子算法和降阶子算法,并基于这些子算法提出了一种可以减小问题规模同时得到最优解的降阶回溯算法BAR;最后,通过一个示例分析和若干随机算例测试验证了降阶回溯算法可有效降低问题的求解难度。
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关键词
最小支配阈值集问题
数学性质
上下界算法
降阶回溯算法
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Keywords
threshold-minimum dominating set problem
mathematical property
upper and lower bound algorithm
backtracking algorithm with reduction
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分类号
TP301.6
[自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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题名小样本目标识别问题下的BN参数学习
被引量：1
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作者
田浩
高晓光
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机构
西北工业大学电子信息学院
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出处
《电光与控制》
北大核心
2014年第8期47-49,共3页
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基金
全国高校博士点基金(20116102110026)
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文摘
目标识别问题中存在大量不确定信息,利用BN可以对不确定信息及其相互关系进行学习与推理。但是,目标识别问题的样本量较小,在参数学习过程中,常因观测数据不足产生误差,需要引入单调性信息等专家经验,针对这一问题,提出最小元算法。首先,利用最小元表达单调性信息,将其转化为参数学习可以直接利用的先验信息;然后,基于保序回归思想,对参数学习结果进行优化,消除误差,得到相对准确的网络参数。以空中目标识别为仿真背景,与最小子集算法比较,验证了该算法在准确度与复杂度等方面的优势。
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关键词
目标识别
参数学习
参数优化
最小子集算法
最小元算法
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Keywords
target recognition
parameter learning
parameter optimization
minimum lower sets （ mls） algorithm
minimum Unit （ MU） algorithm
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分类号
V271.4
[航空宇航科学与技术—飞行器设计]
TP181
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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