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分布式数据挖掘体系结构及任务分配算法 被引量:2
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作者 朱玲湘 邹亮 《华南理工大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第z1期151-154,共4页
随着现代社会信息化的加速。数据和数据库的使用量迅猛上升,要求广泛应用能够并行且及时得出结果的分布式数据挖掘方法.文中针对分布式数据挖掘在不同服务器问的数据传输代价最小化这一问题,提出了相应的分布式数据挖掘体系结构、任务... 随着现代社会信息化的加速。数据和数据库的使用量迅猛上升,要求广泛应用能够并行且及时得出结果的分布式数据挖掘方法.文中针对分布式数据挖掘在不同服务器问的数据传输代价最小化这一问题,提出了相应的分布式数据挖掘体系结构、任务分配模型及其算法.并利用遗传算法对任务分配算法的结果进行进一步优化.结果表明,文中所提出的分布式数据挖掘体系结构、任务分配模型及其算法对于求解数据传输代价最小化问题是有效的. 展开更多
关键词 分布式数据挖掘 体系结构 遗传算法
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周期系数高阶线性微分方程的次正规解 被引量:1
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作者 黄志波 李倩 《华南师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2010年第1期5-8,共4页
考虑周期系数高阶线性微分方程f^((n))+∑j=1 n[P_(n-j)(e^z)+Q_(n-j)(e^(-z))]f^((n-j))=R_1(e^z)+R_2(e^(-z)),其中n≥2,P_j(z),Q_j(z)(j=0,1,2,…,n-1),R_1(z)和R_2(z)均是关于z的多项式,且Pj(z),Qj(z)(j=0,1,2,…,n-1)不全为常数.... 考虑周期系数高阶线性微分方程f^((n))+∑j=1 n[P_(n-j)(e^z)+Q_(n-j)(e^(-z))]f^((n-j))=R_1(e^z)+R_2(e^(-z)),其中n≥2,P_j(z),Q_j(z)(j=0,1,2,…,n-1),R_1(z)和R_2(z)均是关于z的多项式,且Pj(z),Qj(z)(j=0,1,2,…,n-1)不全为常数.在条件degPj<degP0(j=1,2,…,n-1)下,获得方程的次正规解的表示. 展开更多
关键词 高阶线性微分方程 次正规解 周期系数
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矩阵特征值估计的粒子群优化算法 被引量:2
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作者 袁利国 宋涛 +1 位作者 邱华 聂笃宪 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2009年第9期2249-2253,共5页
利用Gerschgorin圆盘定理与矩阵特征值的性质,将特征值的求解问题转化为最优化问题。借助粒子群优化算法与二分法思想,精确地估计了实(复)方矩阵的全体特征值,并与Matlab软件中基于QR算法设计的特征值求解函数的计算结果作对比,绝对误... 利用Gerschgorin圆盘定理与矩阵特征值的性质,将特征值的求解问题转化为最优化问题。借助粒子群优化算法与二分法思想,精确地估计了实(复)方矩阵的全体特征值,并与Matlab软件中基于QR算法设计的特征值求解函数的计算结果作对比,绝对误差达到10-7数量级以上。同时,也解决了特征值分离度的估计问题。 展开更多
关键词 Gerschgorin圆盘定理 特征值估计 特征值分离度 粒子群优化算法 适应度函数
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Cohen-Grossberg神经网络的全局指数稳定性分析(英文) 被引量:2
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作者 万安华 王绵森 +1 位作者 彭济根 毛卫华 《应用数学》 CSCD 北大核心 2006年第2期381-387,共7页
本文研究了CohenGrossberg神经网络模型的指数稳定性.为避免构造Lyapunov函数的困难,我们采用广义相对Dalquist数方法来分析神经网络的稳定性.借助这一方法,我们不但得到了CohenGrossberg神经网络模型平衡解的存在性、唯一性和全局指数... 本文研究了CohenGrossberg神经网络模型的指数稳定性.为避免构造Lyapunov函数的困难,我们采用广义相对Dalquist数方法来分析神经网络的稳定性.借助这一方法,我们不但得到了CohenGrossberg神经网络模型平衡解的存在性、唯一性和全局指数稳定性的新的充分条件,而且给出了神经网络的指数衰减估计.所获结论改进了已有文献的相关结果. 展开更多
关键词 指数稳定性Cohen—Grossberg神经网络 广义相对Dalquist数 指数衰减估计
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基于支持向量回归的光谱反射率重建方法 被引量:2
5
作者 张伟峰 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2010年第12期241-242,269,共3页
提出了一种基于支持向量回归和小框架核的光谱反射率重建方法。光谱反射率重建是光学研究的一个重要问题,其目的是通过各种成像设备所获取的与设备相关的RGB三色值重建出物体本身固有的与设备和光照都无关的光谱反射率。回归方法已经在... 提出了一种基于支持向量回归和小框架核的光谱反射率重建方法。光谱反射率重建是光学研究的一个重要问题,其目的是通过各种成像设备所获取的与设备相关的RGB三色值重建出物体本身固有的与设备和光照都无关的光谱反射率。回归方法已经在这一领域取得了广泛应用,如基于多项式模型的正则化最小二乘方法、基于核的正则化最小二乘方法等。提出了一种新的光谱反射率重建方法,这种方法采用了一种可以减弱样本不规则噪音影响的小框架核函数,并将其用于支持向量回归来重建光谱反射率函数。实验表明,新方法可以提高光谱反射率重建的精度和稳定性。 展开更多
关键词 支持向量回归 光谱反射率重建 小框架核
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本原图的局部极指数
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作者 魏福义 曾文才 刘木伙 《中山大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期22-24,共3页
设G是n阶本原无向图,k(G)表示G中局部本原指数等于G的本原指数的总数。确定了k(G)的最大值和次大值,刻画了k(G)达到最大值和次大值的所有本原无向图。
关键词 本原指数 本原图 伴随矩阵 局部本原指数
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