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题名多目标规划在哈尔滨市地下水资源管理中的应用
被引量：5
- 1
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作者
王来生
杨天行
徐红敏
宋丽红
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机构
中国农业大学数学系
吉林大学应用理学院
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出处
《长春科技大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2001年第2期156-159,共4页
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文摘
建立了哈尔滨市地下水资源优化管理模型 ,将求解多目标最优化问题的约束法和线性加权法相结合 ,给出了一种综合解法 ,并将此法应用于所建立的水资源优化管理模型的求解。其结果可为该地区地下水资源的管理提供有参考价值的科学依据。
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关键词
多目标规划
水资源管理
线性加权法
哈尔滨市
地下水
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Keywords
multiobjective programming
water resources management
linear weighting method
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分类号
P641.8
[天文地球—地质矿产勘探]
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题名基于遗传算法对支持向量机模型中参数优化
被引量：19
- 2
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作者
袁玉萍
胡亮
周志坚
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机构
黑龙江八一农垦大学文理学院数学系
中国农业大学工学院
中国农业大学应用数学系
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出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2008年第19期5016-5018,共3页
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文摘
支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原理基础上提出来的一种学习算法,其在理论上保证了模型的最大泛化能力。针对支持向量机结构参数的选取在没有理论支持,选取又比较困难的情况下,对影响模型分类能力的相关参数进行了研究,提出了一种基于遗传算法和十折交叉检验相结合的遗传支持向量机(GA-SVM)算法,利用遗传算法的全局搜索特性得到支持向量机(SVM)的最优参数值,并用算例表明了此算法有效提高了分类的精度和效率。
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关键词
支持向量机
遗传算法
参数优化
十折交叉
核函数
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Keywords
support vector machine
genetic algorithm
parameters optimization
tenfold crossing
kernel function
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于在线学习的目标跟踪方法研究
被引量：4
- 3
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作者
齐志泉
宋野
王来生
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机构
中国农业大学理学院数学系
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2010年第2期770-771,774,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60573158
10771213)
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文摘
针对视频目标跟踪问题,提出了一种基于co-training框架下的在线学习跟踪方法。该方法首先根据两种不同的局部特征,利用在线Boosting算法分别建立模型,然后采用co-training框架来协同训练,有效避免了模型误差累积和跟踪丢帧等问题。实验证明了该方法的有效性。
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关键词
局部特征
在线Boosting
协同训练
目标跟踪
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Keywords
local features
on-line Boosting
co-training
object tracking
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
O221
[理学—运筹学与控制论]
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题名二元复合Poisson风险模型的几个结果(英文)
被引量：4
- 4
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作者
吕同玲
郭军义
张鑫
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机构
中国农业大学数学系
南开大学数学科学学院
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出处
《应用概率统计》
CSCD
北大核心
2011年第5期449-459,共11页
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基金
Supported by Research Fund for the Doctoral Program of Higher Education of China
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文摘
本文研究具有相依关系的一类风险模型.得到了由不同类别的索赔产生的破产时赤字分布的渐近结果以及指数索赔下的精确结果.同时研究了带伽玛过程干扰的古典风险过程.
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关键词
破产时赤字
相依索赔
破产概率
复合POISSON过程
Gamma过程
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Keywords
Deficit at ruin, correlated aggregate claims, ruin probability, compound Poisson, Gamma process.
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分类号
O211.6
[理学—概率论与数理统计]
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