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浅谈数学建模思想在数学分析教学中的渗透 被引量:26
1
作者 黄敬频 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 2003年第z2期21-24,共4页
把数学建模的思想方法融入数学分析课程教学是培养学生创新能力和实践能力的一条有效途径 ,是当前大学数学课程改革的一个重要方向 .本文从数学分析教学的几个主要环节提出了渗透数学建模思想方法的一些见解 .
关键词 数学建模 数学分析 思想 渗透
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关于Bernoulli数的同余关系 被引量:8
2
作者 王云葵 《广西科学》 CAS 1999年第4期250-251,252,共3页
利用等幂和与判别素数的充要条件, 获得了Bernoulli数的同余关系, 得到了整除Bernoulli数分子的判别方法.
关键词 等幂和 BERNOULLI数 同余关系 判别素数
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基于重心的模糊综合评价系统的设计与实现 被引量:5
3
作者 周永权 《计算机应用与软件》 CSCD 2000年第11期7-11,共5页
本文在分析目前各种综合评价的基础上,提出一种基于模糊集重心的综合评价的新方法,给出了具体设计的思想和实现方法,并就系统设计与实现的主要技术问题和解决方法作了探讨。
关键词 模糊集重心 模糊综合评价系统 模糊数学
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前向傅立叶神经网络系统逼近理论及学习算法
4
作者 周永权 何登旭 谢宁新 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2003年第5期72-75,共4页
定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,... 定义了傅立叶神经元与傅立叶神经网络,将一组傅立叶基三角函数作为神经网络各隐层单元的激合函数,设计出一类单输入单输出三层前向傅立叶神经网络与双输入单输出四层前向傅立叶神经网络,以及奇、偶傅立叶神经网络,基于三角函数逼近论,讨论了前向傅立叶神经网络的三角插值机理及系统逼近理论,且有严格的数学理论基础,给出了前向傅立叶神经网络学习算法,通过学习,它们分别能逼近于给定的傅立叶函数到预定的精度。仿真实验表明,该学习算法效率高,具有极为重要的理论价值和应用背景。 展开更多
关键词 前向傅立叶神经网络系统 逼近理论 学习算法 三角函数逼近 函数逼近 人工神经网络
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代数符号计算的神经网络模型
5
作者 周永权 何登旭 《计算机工程与科学》 CSCD 2001年第4期100-103,共4页
文中给出一种 p- adic数制式非对称连接神经网络模型 ,该网络在整个矢量空间只有唯一平衡点 ,因而可获得问题的最优解 ,且不存在计算误差。这种神经网络保持高度并行结构 ,可用于代数符号计算。本文重点分析了实现神经网络的方法 。
关键词 神经网络 p-adic数制 代数符号 计算
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基于Hensel构造的回归神经网络符号计算模型及算法
6
作者 周永权 刘宣会 《广西科学》 CAS 2003年第3期176-178,182,共4页
将传统意义下 Hensel构造提升的方法与回归神经网络模型有机地结合起来 ,提出一种基于 Hensel构造方法的回归神经网络近似代数符号计算新模型和 PFRNN网络算法 .该模型不但具有回归神经网络的特点 ,而且具有 Hensel构造提升的思想 ,给... 将传统意义下 Hensel构造提升的方法与回归神经网络模型有机地结合起来 ,提出一种基于 Hensel构造方法的回归神经网络近似代数符号计算新模型和 PFRNN网络算法 .该模型不但具有回归神经网络的特点 ,而且具有 Hensel构造提升的思想 ,给人们研究代数符号计算与近似代数符号计算提供一种可视化手段 .通过多元多项式近似因式分解算例分析可以看出 ,新模型刻划出在符号计算意义下精确计算与近似计算的本质与联系 . 展开更多
关键词 回归神经网络 Hensel构造方法 近似分解 代数符号计算
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多项式理想计算的神经网络方法
7
作者 周永权 《广西科学》 CAS 2001年第2期90-92,共3页
提出一种用于多项式理想计算的理想同余神经元 ,其工作方式既不同于过去感知器输入加阈值的激活方式 ,也不同于通常意义下激活函数选取 ,且保持神经元的运算特性 .以 Grobner基计算为例 ,给出利用该神经元计算
关键词 理想同余神经元 多项理论 GROBNER基 描述性学算法 神经网络
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关于丢番图方程x^6±y^6=2pz^2的计算程序
8
作者 陈向阳 王云葵 《贵州师范大学学报(自然科学版)》 CAS 2004年第2期62-65,86,共5页
设p>3是素数,证明了丢番图方程x6-y6=2pz2无正整数解;方程x6+y6=2pz2在p 1(mod24)时无正整数解;并且获得了以上方程在p≡1(mod24)时的全部正整数解通解公式及其计算程序,从而从正面支持了广义Fermat猜想和Tijdeman猜想。
关键词 丢番图方程 计算程序 广义FERMAT猜想 Tijdemtn猜想 正整数解
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关于丢番图方程x^3+y^3=Dz^2 被引量:23
9
作者 王云葵 李树新 《长沙铁道学院学报》 CSCD 北大核心 2002年第1期15-19,25,共6页
设D为无平方因子且不被 6k+ 1形素数整除的正整数 ,获得了方程x2 +y2 =Dz2的全部整数解的简洁表达式及其深刻性质 ,证明了方程x3 +y3 =Dz4仅有有限组整数解 .
关键词 丢番图方程 整数解 三次丢番图方程
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KDD中基于感觉数据特性抽取的概念提升 被引量:7
10
作者 周永权 冯嘉礼 《计算机科学》 CSCD 北大核心 1999年第9期45-47,共3页
感觉识别和概念的判断分别是直觉思维和逻辑思维的基础,对感觉数据特性的抽取可归纳为一定性映射,本文以感觉数据特性抽取的定性映射为模型,提出一种概念提升的新方法和神经网络学习算法,相比传统的提升方法,该方法更符合人们思维推理... 感觉识别和概念的判断分别是直觉思维和逻辑思维的基础,对感觉数据特性的抽取可归纳为一定性映射,本文以感觉数据特性抽取的定性映射为模型,提出一种概念提升的新方法和神经网络学习算法,相比传统的提升方法,该方法更符合人们思维推理的习惯,对确定每一模糊概念隶属度问题似乎变得简洁,实用直观,通过对基准族学习,实现对感觉概念属性的检测。 展开更多
关键词 KDD 感觉特征抽取 概念提升 人工神经网络
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基于代数神经网络的不确定数据知识获取方法 被引量:2
11
作者 马武瑜 周永权 何登旭 《计算机工程与设计》 CSCD 2001年第2期74-76,共3页
定义了代数神经元、代数神经网络,讨论了不确定数据知识获取的数学机理,设计出一类单输入,单输出的三层前向网络来获取知识的代数神经网络模型,给出一种基于代数神经网络知识获取的方法。通过该网络的学习,能确定任意一组给定数据... 定义了代数神经元、代数神经网络,讨论了不确定数据知识获取的数学机理,设计出一类单输入,单输出的三层前向网络来获取知识的代数神经网络模型,给出一种基于代数神经网络知识获取的方法。通过该网络的学习,能确定任意一组给定数据的目标函数的逼近式. 展开更多
关键词 代数神经元 代数神经网络 知识获取 目标函数 机器学习 不确定数据
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一类运输问题的非线性规划模型 被引量:2
12
作者 何登旭 曹敦虔 +1 位作者 莫永向 宋学强 《广西科学》 CAS 2003年第2期86-91,共6页
针对路费与路线长度的非线性关系、目的地的需求量及货物的未知价格等影响因素 ,建立钢管定购和运输问题的二次规划模型 ,并通过 L INGO6 .0软件 ,成功地求解这一类复杂运输问题 ,从而得到完整的购运计划。该模型具有一般性 。
关键词 非线性规划 运输问题 数学模型 目的地 需求量 路径
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基于HFLANN自组织多项式网络学习算法 被引量:3
13
作者 周永权 赵斌 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2001年第5期587-590,共4页
首先提出一种双曲函数型神经网络 HFL ANN,设计出一类基于 HFL ANN网络的层次双曲型函数网络HHFL ANN,给出了 HHFL AN N的网络学习算法 ,使其在用于非线性的拟合中体现了较强的优越性 ,对于任意的Volterra级数使用 HHFL ANN网络来逼近... 首先提出一种双曲函数型神经网络 HFL ANN,设计出一类基于 HFL ANN网络的层次双曲型函数网络HHFL ANN,给出了 HHFL AN N的网络学习算法 ,使其在用于非线性的拟合中体现了较强的优越性 ,对于任意的Volterra级数使用 HHFL ANN网络来逼近是完全可行的 ,该算法较 GMDH算法和 SOP算法 ,具有快速简单的特性 ,它优于 GMDH算法 ,有规律地选取部分多项式 ;优于 SOP算法 ,在构造 SOP网络不需要太多的中间隐层 ,从而加快了学习过程 ,提高了网络的逼近性能 。 展开更多
关键词 双曲函数网络 层次双典函数型神经网络 GMDH算法 自组织多项式网络 学习算法
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前向代数神经网络的函数逼近理论及学习算法 被引量:14
14
作者 周永权 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第3期264-271,共8页
文中对MP神经元模型进行了推广,定义了多项式代数神经元、多项式代数神经网络,将多项式代数融入代数神经网络,分析了前向多项式代数神经网络函数逼近能力及理论依据,设计出了一类双输入单输出的前向4层多项式代数神经网络模型,... 文中对MP神经元模型进行了推广,定义了多项式代数神经元、多项式代数神经网络,将多项式代数融入代数神经网络,分析了前向多项式代数神经网络函数逼近能力及理论依据,设计出了一类双输入单输出的前向4层多项式代数神经网络模型,由该模型构成的网络能够逼近于给定的二元多项式到预定的精度.给出了在P-adic意义下的多项式代数神经网络函数逼近整体学习算法,在学习的过程中,不存在局部极小,通过实例表明,该算法有效.最后,指出FLANN中函数展开型网络均可由神经元的激发函数变换来实现,为近似符号网络计算提供一新理论和方法. 展开更多
关键词 多项式代数 函数逼近 学习算法 神经网络
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基于代数神经网络的分圆多项式判定及学习算法 被引量:3
15
作者 周永权 马武瑜 《系统工程与电子技术》 EI CSCD 2000年第5期79-82,共4页
首先对MP神经元进行推广 ,给出了一元多项式代数神经元、一元多项式代数神经网络 ,设计出一类用于一元多项式二元运算的神经元模型 ,它是单输入单输出的 3层多项式神经网络 ,给出了两种用于判定一多项式为分圆多项式的神经网络模型及学... 首先对MP神经元进行推广 ,给出了一元多项式代数神经元、一元多项式代数神经网络 ,设计出一类用于一元多项式二元运算的神经元模型 ,它是单输入单输出的 3层多项式神经网络 ,给出了两种用于判定一多项式为分圆多项式的神经网络模型及学习算法 ,把判定一多项式为分圆多项式转化成线性方程组求解问题 ,通过算例说明了该方法的有效性。 展开更多
关键词 代数神经网络 分圆多项式判定 学习算法
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抽样分布定理的推广 被引量:3
16
作者 张荣基 张树美 《河北科技大学学报》 CAS 1999年第4期36-39,共4页
将基于简单随机样本的抽样分布定理,推广到异方差样本和常相关样本的情形,为研究非简单随机样本的统计推断理论与应用作基础。
关键词 异方差 常相关 抽样分布 随机抽样
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多项式函数型回归神经网络模型及应用 被引量:9
17
作者 周永权 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2003年第9期1196-1200,共5页
文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计... 文中利用回归神经网络既有前馈通路又有反馈通路的特点 ,将网络隐层中神经元的激活函数设置为可调多项式函数序列 ,提出了多项式函数型回归神经网络新模型 .它不但具有传统回归神经网络的特点 ,而且具有较强的函数逼近能力 .针对递归计算问题 ,提出了多项式函数型回归神经网络学习算法 ,并将该网络模型应用于多元多项式近似因式分解 ,其学习算法在多元多项式近似分解中体现了较强的优越性 .通过算例分析表明 ,该算法十分有效 ,收敛速度快 ,计算精度高 ,可适用于递归计算问题领域 . 展开更多
关键词 多项式函数型回归神经网络模型 反馈通路 学习算法 近似因式分解 神经网络
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基于代数神经网络的多元多项式近似因式分解模型及学习算法 被引量:14
18
作者 周永权 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 1999年第6期668-674,共7页
文中从首一无平方多项式F(x,y)有根x=φi(y)(i=1,2,…,degx(F)),其中φi(y)=Ci,0+Ci,1y+Ci,2y2+…,入手,设计了一类二元多项式求根及近似因式分解的神经网络模型,它们分别是双... 文中从首一无平方多项式F(x,y)有根x=φi(y)(i=1,2,…,degx(F)),其中φi(y)=Ci,0+Ci,1y+Ci,2y2+…,入手,设计了一类二元多项式求根及近似因式分解的神经网络模型,它们分别是双输入单输出4层前向网络与单输入多输出3层前向网络,给出了神经网络学习算法,这种学习算法在p-adic意义下,通过选定隐层与输出层的待求权值Ci,j完成学习,可确定出其不可约因式及不可约因式个数r,通过算例表明,该算法十分有效. 展开更多
关键词 因式分解 代数神经网络 多元多项式
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等幂和与Bernoulli数的通解公式 被引量:11
19
作者 王云葵 《广西大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1999年第4期318-320,共3页
获得了等幂和组合表示与M N 表示的简洁计算公式,得到了Bernoulli数的几个新的通解公式.
关键词 等幂和 M-N表示 BERNOULLI数 通解
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Bernoulli数与素数的判别 被引量:7
20
作者 王云葵 《广西科学》 CAS 2000年第3期180-182,共3页
利用等幂和与判别素数的充要条件 ,获得了 Bernoulli数与判别素数的充要条件 ,得到了整除 Bernoulli数分子的判别方法 .
关键词 等幂和 BERNOULLI数 充要条件 素数 判别
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