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Economic Dispatch of Electrical Power System Based on the Multi-objective Co-evolutionary Algorithm 被引量:1
1
作者 张向锋 杨凤惠 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2016年第4期652-655,共4页
It is important to distribute the load efficiently to minimize the cost of the economic dispatch of electrical power system. The uncertainty and volatility of wind energy make the economic dispatch much more complex w... It is important to distribute the load efficiently to minimize the cost of the economic dispatch of electrical power system. The uncertainty and volatility of wind energy make the economic dispatch much more complex when the general power systems are combined with wind farms. The short term wind power prediction method was discussed in this paper. The method was based on the empirical mode decomposition (EMD) and ensemble empirical mode decomposition (EEMD). Furthermore,the effect of wind farms on the traditional economic dispatch of electrical power system was analyzed. The mathematical model of the economic dispatch was established considering the environmental factors and extra spinning reserve cost. The multi-objective co-evolutionary algorithm was used to figure out the model. And the results were compared with the NSGA-Ⅱ(non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ) to verify its feasibility. 展开更多
关键词 dispatch evolutionary NSGA distribute sorting constraints minimize uncertainty spinning verify
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基于自适应多保真度Co-Kriging代理模型的地下水污染源反演识别 被引量:1
2
作者 安永凯 张岩祥 闫雪嫚 《中国环境科学》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期1376-1385,共10页
为高效率高精度地进行地下水污染源反演识别,综合运用高保真度和低保真度地下水溶质运移数值模拟模型,研究应用集成差分进化算法的Co-Kriging方法建立模拟模型的多保真度代理模型;在此基础上,探索应用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)-DREAM_((... 为高效率高精度地进行地下水污染源反演识别,综合运用高保真度和低保真度地下水溶质运移数值模拟模型,研究应用集成差分进化算法的Co-Kriging方法建立模拟模型的多保真度代理模型;在此基础上,探索应用马尔科夫链蒙特卡洛(MCMC)-DREAM_((D))算法,并采用自适应更新多保真度代理模型策略进行地下水污染源反演识别.为验证上述方法的有效性和可行性,开展了数值算例研究.结果表明:相比仅基于高保真度模型输入-输出样本构建的Kriging代理模型,联合运用高保真度和低保真度模型输入-输出样本构建的Co-Kriging代理模型对模拟模型的逼近精度更高;耦合多保真度Co-Kriging代理模型和MCMC-DREAM_((D))算法能够得到较高精度的污染源反演结果,且能够大幅度减小计算负荷;同时,采用自适应更新多保真度代理模型策略能够进一步提高污染源反演识别精度. 展开更多
关键词 地下水污染源 多保真度代理模型 co-Kriging方法 DREAM((D))算法 自适应
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Hybrid Support Vector Regression with Parallel Co-Evolution Algorithm Based on GA and PSO for Forecasting Monthly Rainfall
3
作者 Jiansheng Wu Yongsheng Xie 《Journal of Software Engineering and Applications》 2019年第12期524-539,共16页
Accurate and timely monthly rainfall forecasting is a major challenge for the scientific community in hydrological research such as river management project and design of flood warning systems. Support Vector Regressi... Accurate and timely monthly rainfall forecasting is a major challenge for the scientific community in hydrological research such as river management project and design of flood warning systems. Support Vector Regression (SVR) is a very useful precipitation prediction model. In this paper, a novel parallel co-evolution algorithm is presented to determine the appropriate parameters of the SVR in rainfall prediction based on parallel co-evolution by hybrid Genetic Algorithm and Particle Swarm Optimization algorithm, namely SVRGAPSO, for monthly rainfall prediction. The framework of the parallel co-evolutionary algorithm is to iterate two GA and PSO populations simultaneously, which is a mechanism for information exchange between GA and PSO populations to overcome premature local optimum. Our methodology adopts a hybrid PSO and GA for the optimal parameters of SVR by parallel co-evolving. The proposed technique is applied over rainfall forecasting to test its generalization capability as well as to make comparative evaluations with the several competing techniques, such as the other alternative methods, namely SVRPSO (SVR with PSO), SVRGA (SVR with GA), and SVR model. The empirical results indicate that the SVRGAPSO results have a superior generalization capability with the lowest prediction error values in rainfall forecasting. The SVRGAPSO can significantly improve the rainfall forecasting accuracy. Therefore, the SVRGAPSO model is a promising alternative for rainfall forecasting. 展开更多
关键词 Genetic algorithm Particle Swarm Optimization RAINFALL Forecasting PARALLEL co-EVOLUTION
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基于Co-CEM的柔性车间调度优化算法
4
作者 张政 徐鹏 +2 位作者 孟宇龙 卢中玉 邹家睿 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第3期480-488,共9页
为解决船舶制造中的柔性作业车间调度问题,本文提出一种基于协同进化策略的交叉熵算法来提高船舶制造过程的效率。协同进化策略弥补了交叉熵算法局部搜索能力较弱的问题,提高解的质量;提出基于主动调度的遗传解码算法,保证得到的解属于... 为解决船舶制造中的柔性作业车间调度问题,本文提出一种基于协同进化策略的交叉熵算法来提高船舶制造过程的效率。协同进化策略弥补了交叉熵算法局部搜索能力较弱的问题,提高解的质量;提出基于主动调度的遗传解码算法,保证得到的解属于活动调度;遗传操作将相关调度信息保存在基因中,有效提高算法的搜索效率。本文通过实验对比遗传解码与常用的插入式解码算法,验证了解码算法的有效性及其提升能力,与现有具有竞争力的算法进行对比,证明了基于协同进化策略的交叉熵算法的高效性与优越性,给出了优质的甘特图。 展开更多
关键词 组合优化 柔性作业车间调度 进化算法 交叉熵算法 PARETO支配 协同进化 主动调度 船舶制造
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用遗传算法研究Co_n(n=3-60)团簇的结构特性 被引量:1
5
作者 张蓓 段海明 张军 《新疆大学学报(自然科学版)》 CAS 2006年第2期141-147,155,共8页
我们采用半经验的Gupta多体势结合遗传算法,系统地研究了Con(n=3-60)团簇的几何结构特性.我们发现在钴团簇的生长中存在一个类fcc构型与类Ih构型之间的竞争,从n=39开始,钴团簇呈现出明显的Ih生长模式.Con(n=3-60)团簇的幻数为13,19,23,3... 我们采用半经验的Gupta多体势结合遗传算法,系统地研究了Con(n=3-60)团簇的几何结构特性.我们发现在钴团簇的生长中存在一个类fcc构型与类Ih构型之间的竞争,从n=39开始,钴团簇呈现出明显的Ih生长模式.Con(n=3-60)团簇的幻数为13,19,23,38,55,结合钴团簇的平均最近邻原子间距和平均配位数,分析了钴团簇幻数序列存在的原因.我们发现团簇内部原子具有增强团簇对称性和加强团簇稳定性的显著作用. 展开更多
关键词 GUPTA势 co团簇 遗传算法
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具有最大输出功率的CO_2激光器谐振腔 被引量:4
6
作者 程成 马养武 《激光技术》 CAS CSCD 北大核心 2002年第5期346-349,共4页
提出了一种优化设计激光器谐振腔参数的新方法。应用遗传算法 ,以最大输出激光功率为目标函数 ,对典型CO2 激光器谐振腔和放电管参数进行了优化 ,给出了谐振腔的 3个优化参数 :放电管直径、谐振腔凹面反射镜曲率半径和出射镜透射率。对... 提出了一种优化设计激光器谐振腔参数的新方法。应用遗传算法 ,以最大输出激光功率为目标函数 ,对典型CO2 激光器谐振腔和放电管参数进行了优化 ,给出了谐振腔的 3个优化参数 :放电管直径、谐振腔凹面反射镜曲率半径和出射镜透射率。对于 1 .2m长谐振腔 ,优化设计的基模激光功率可从原先的 55W提高到 89W ,实际测量提高到 74W。 展开更多
关键词 最大输出功率 co2激光 谐振腔 遗传算法 优化
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基于co-occurrence相似度的聚类集成方法 被引量:3
7
作者 凌光 王明春 冯嘉毅 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2011年第2期441-445,461,共6页
首先提出了一种基于属性值的co-occurrence相似度概念,通过对其进一步的研究,提出了3个等价性表述;然后对属性值之间的co-occurrence相似度进行引申,给出了数据对象之间co-occurrence相似度的定义,并将其成功应用到聚类集成方法中。利用... 首先提出了一种基于属性值的co-occurrence相似度概念,通过对其进一步的研究,提出了3个等价性表述;然后对属性值之间的co-occurrence相似度进行引申,给出了数据对象之间co-occurrence相似度的定义,并将其成功应用到聚类集成方法中。利用co-occurrence相似度在计算某个初始聚类结果中数据对象之间的相似度时,充分考虑了其他初始聚类结果和该初始聚类结果之间的相互影响和联系。实验表明,基于co-occurrence相似度的聚类集成(CSCE)方法能有效识别数据之间的细微结构,有助于提高聚类集成的效果。 展开更多
关键词 聚类集成 binary相似度 co-occurrence相似度 基于簇相似的划分算法 基于co-occurrence相似度的聚类集成
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基于两相电压sin/cos变换的i_p-i_q检测改进算法 被引量:3
8
作者 姚新丽 罗隆福 +2 位作者 许加柱 张志文 李晓芳 《电工电能新技术》 CSCD 北大核心 2013年第1期76-79,84,共5页
针对传统ip-iq检测算法在三相不平衡系统中存在延时、干扰放大、计算量大等不足,本文提出了一种适用于三相不平衡系统的ip-iq改进检测算法。该改进算法通过对AB两相电压进行sin/cos变换,再结合基于负荷突变的改进滑动平均值滤波方法获... 针对传统ip-iq检测算法在三相不平衡系统中存在延时、干扰放大、计算量大等不足,本文提出了一种适用于三相不平衡系统的ip-iq改进检测算法。该改进算法通过对AB两相电压进行sin/cos变换,再结合基于负荷突变的改进滑动平均值滤波方法获得与电网基波电压对应的直流分量,通过数学计算求得电压基波同步旋转角ψ1u;然后在PSIM中建立三相不平衡系统仿真模型,在此模型上对该算法进行验证分析,结果显示该改进算法响应速度快,并能够准确检测到基波正序和基波负序分量,适用于在逆变器中的应用。 展开更多
关键词 ip-iq检测算法 改进 SIN cos变换 滑动平均值
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CO-OFDM系统中融合迫零与自消除算法的新颖相位噪声补偿算法 被引量:1
9
作者 袁建国 南蜀崇 +3 位作者 刘书涵 范福卓 袁梦 辛雪琪 《半导体光电》 CAS 北大核心 2019年第2期285-290,共6页
针对激光器的相位噪声会严重影响相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统的性能问题,提出了一种将迫零算法与自消除算法相结合的新颖相位噪声补偿算法。该算法利用导频信息,通过迫零算法将每个OFDM符号的相位噪声补偿到较小的范围内,再通过自... 针对激光器的相位噪声会严重影响相干光正交频分复用(CO-OFDM)系统的性能问题,提出了一种将迫零算法与自消除算法相结合的新颖相位噪声补偿算法。该算法利用导频信息,通过迫零算法将每个OFDM符号的相位噪声补偿到较小的范围内,再通过自消除算法进一步补偿相位噪声。仿真结果表明,与迫零算法相比,该补偿算法不但能有效补偿相位噪声,也能补偿部分加性高斯白噪声,改善系统的误码性能,降低系统对激光器线宽的要求。 展开更多
关键词 相位噪声 迫零算法 自消除算法 相干光正交频分复用
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基于Co-training的图像自动标注
10
作者 柯逍 李绍滋 陈国龙 《厦门大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第4期486-492,共7页
图像自动标注是图像理解与模式识别等领域中具有挑战性的关键研究问题.目前图像自动标注领域存在着一些问题,如未标注数据规模要远大于标注数据规模,只能单独使用某种图像分割策略与某类图像表示方法.针对上述问题,提出了基于Co-trainin... 图像自动标注是图像理解与模式识别等领域中具有挑战性的关键研究问题.目前图像自动标注领域存在着一些问题,如未标注数据规模要远大于标注数据规模,只能单独使用某种图像分割策略与某类图像表示方法.针对上述问题,提出了基于Co-training的图像自动标注方法,通过构建4个独立的特征属性进而建立4个子分类器,将不同的图像分割方法与特征表示方法整合到一个统一框架中,利用提出的基于投票与一致性相结合的自适应算法扩展原始训练集.该方法通过使用Co-training算法,利用大量未标注数据来提升图像自动标注的性能.通过在Corel 5K数据库上进行实验,验证了提出方法的有效性. 展开更多
关键词 图像自动标注 co—training算法 统一框架 相关模型
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从不确定数据集中挖掘频繁Co-location模式 被引量:20
11
作者 陆叶 王丽珍 张晓峰 《计算机科学与探索》 CSCD 2009年第6期656-664,共9页
把挖掘频繁co-location模式的经典算法Join-based算法扩展到了UJoin-based算法,解决了从不确定数据集中挖掘频繁co-location模式的问题。针对UJoin-based算法中ED(expected distances)计算开销大的问题,介绍了两种剪枝技术:边界矩形剪... 把挖掘频繁co-location模式的经典算法Join-based算法扩展到了UJoin-based算法,解决了从不确定数据集中挖掘频繁co-location模式的问题。针对UJoin-based算法中ED(expected distances)计算开销大的问题,介绍了两种剪枝技术:边界矩形剪枝技术和三角不等式剪枝技术,其中,在三角不等式剪枝部分,分别讨论了取1个锚点、5个锚点和9个锚点的不同情况。通过大量实验证明了剪枝策略有效避免了大量的ED计算,提高了算法的效率。 展开更多
关键词 不确定数据 co—location模式 UJoin—based算法 边界矩形剪枝 三角不等式剪枝
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基于遗传算法的CO_2激光器三气体组份优化 被引量:2
12
作者 程成 《光子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第6期748-753,共6页
应用遗传算法和数值求解 CO2 激光动力学方程 ,以输出激光功率为目标函数 ,优化了典型封离型 CO2 激光器三种主要工作气体 ( CO2 、N2 、He)的气体压强 .对 1 .2 m长谐振腔 ,在放电电压 1 5 k V条件下 ,三种气体的优化压强分别为 PCO2 =... 应用遗传算法和数值求解 CO2 激光动力学方程 ,以输出激光功率为目标函数 ,优化了典型封离型 CO2 激光器三种主要工作气体 ( CO2 、N2 、He)的气体压强 .对 1 .2 m长谐振腔 ,在放电电压 1 5 k V条件下 ,三种气体的优化压强分别为 PCO2 =1 .1 5× 1 33.3Pa、PN2 =7.36× 1 33.3Pa、PH2 =1 3.33× 1 33.3Pa.优化后激光功率可提高 0 . 展开更多
关键词 co2激光器 三气体组份 优化 遗传算法 二氧化碳激光器 气体压强
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特征3有限域上椭圆曲线的co-Z Montgomery算法 被引量:8
13
作者 于伟 李宝 +2 位作者 王鲲鹏 李维晅 田松 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2017年第5期1121-1133,共13页
椭圆曲线公钥密码是公钥密码体制的主流方向之一.由于密钥短、计算速度快,该体制在智能卡和手机存储卡等受限的环境中得到了广泛的应用.椭圆曲线密码体系中最耗时的运算是标量乘.标量乘需要安全、有效、快速的实现算法.Montgomery算法... 椭圆曲线公钥密码是公钥密码体制的主流方向之一.由于密钥短、计算速度快,该体制在智能卡和手机存储卡等受限的环境中得到了广泛的应用.椭圆曲线密码体系中最耗时的运算是标量乘.标量乘需要安全、有效、快速的实现算法.Montgomery算法是计算椭圆曲线标量乘的算法之一,它能够有效地抵抗简单能量分析.在Montgomery算法结构的基础上,文中首次利用统一Z坐标技巧和循环中间阶段不计算Y坐标的技巧,改进了有限域GF(3~m)上椭圆曲线的点加和倍点公式,构造了抵抗简单能量攻击的co-Z Montgomery算法.设I,M,C分别表示有限域上的求逆、乘法、立方.当域上的平方和乘法使用相同的算法时,理论分析表明每轮循环中,co-Z Montgomery算法比仿射Montgomery算法快I+C-5 M,比射影Montgomery算法快C+2 M,比使用"Selected Areas in Cryptography"2012上快速点加、倍点公式的Montgomery算法快2C+M.在文章"特征3有限域上椭圆曲线的Montgomery算法"的模拟实验环境下,结果表明该算法比上述算法分别快26.3%、19.0%、20.6%;Sage云平台的实验结果表明该算法比上述算法分别快24.1%、20.1%、23.1%. 展开更多
关键词 椭圆曲线 MONTGOMERY算法 标量乘 简单能量攻击 co-Z
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加权共表达网络分析与机器学习识别类风湿关节炎滑膜中的关键基因
14
作者 武英楷 史高龙 谢宗刚 《中国组织工程研究》 CAS 北大核心 2025年第2期294-301,共8页
背景:类风湿关节炎是一种全身的免疫相关性疾病,主要病理特点是关节滑膜炎性增生及关节软骨的破坏,其发病机制目前尚不明确,迫切需要发现新的具有高度敏感性和特异性的诊断标志物。目的:联合使用生物信息学技术及计算机学习算法,识别并... 背景:类风湿关节炎是一种全身的免疫相关性疾病,主要病理特点是关节滑膜炎性增生及关节软骨的破坏,其发病机制目前尚不明确,迫切需要发现新的具有高度敏感性和特异性的诊断标志物。目的:联合使用生物信息学技术及计算机学习算法,识别并筛选类风湿关节炎患者滑膜中的关键基因,构建类风湿关节炎预测模型并进行验证。方法:从基因表达综合数据库中下载3个包含类风湿关节炎患者滑膜的数据集(GSE77298、GSE55235、GSE55457),GSE77298和GSE55235作为训练集,GSE55457作为测试集,共纳入66个样本,其中类风湿关节炎患者滑膜样本39个,正常滑膜样本27个。应用R语言筛选训练集中的差异基因,然后使用加权共表达网络将训练集中的基因模块化,选出关键模块中的特征基因,将差异表达基因和特征基因取交集,交集基因进入下一步机器学习。采用3种机器学习方法:最小绝对值收敛和选择算子算法、支持向量机-递归特征消除和随机森林算法对交集基因进一步分析获得枢纽基因,将枢纽基因再次相交即得到类风湿关节炎滑膜中的关键基因。以关键基因为变量构建预测类风湿关节炎的列线图模型,推测患者发生类风湿关节炎的危险程度,使用受试者工作特征曲线确定类风湿关节炎预测模型及其关键基因的诊断价值。结果与结论:①通过差异分析,训练集中共筛选出差异基因730个,加权共表达网络分析得到特征基因185个,两者交集基因159个;②最小绝对值收敛和选择算子发现枢纽基因4个,支持向量机-递归特征消除发现枢纽基因11个,随机森林发现枢纽基因5个,取交集后获得关键基因2个(TNS3、SDC1);③基于2个关键基因,在训练集及测试集种构建列线图,其校准预测曲线与标准曲线贴合较好,且预测类风湿关节炎发生的临床效能良好;④上述结果证实,基于生物信息及机器学习算法获得的TNS3和SDC1有可能成为类风湿关节炎诊断和治疗的关键靶点。 展开更多
关键词 加权基因共表达网络 机器学习算法 类风湿关节炎 关键基因 预测模型
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CO_2激光器五种混合气体压强优化 被引量:3
15
作者 程成 《强激光与粒子束》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第1期49-52,共4页
应用遗传算法 ,以输出激光功率为目标函数 ,优化确定了普通 CO2 激光器五种工作气体( CO2 ,N2 ,He,Xe,H2 )的最佳充气量。对 1 .2 m长谐振腔 ,在 1 5 k V放电条件下 ,优化的充气量分别为p CO2 =1 .1 5× 1 33.3Pa,p N2 =7.32× ... 应用遗传算法 ,以输出激光功率为目标函数 ,优化确定了普通 CO2 激光器五种工作气体( CO2 ,N2 ,He,Xe,H2 )的最佳充气量。对 1 .2 m长谐振腔 ,在 1 5 k V放电条件下 ,优化的充气量分别为p CO2 =1 .1 5× 1 33.3Pa,p N2 =7.32× 1 33.3Pa,p He=1 2 .95× 1 33.3Pa,p Xe=0 .36× 1 33.3Pa和 p H2 =0 .0 1× 1 33.3Pa。优化后激光功率比未优化前可提高 1 .2 展开更多
关键词 co2激光器 混合气体 优化 遗传算法 二氧化碳激光器 压强
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Co-training机器学习方法在中文组块识别中的应用 被引量:8
16
作者 刘世岳 李珩 +1 位作者 张俐 姚天顺 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2005年第3期73-79,共7页
采用半指导机器学习方法co training实现中文组块识别。首先明确了中文组块的定义,co training算法的形式化定义。文中提出了基于一致性的co training选取方法将增益的隐马尔可夫模型(TransductiveHMM)和基于转换规则的分类器(fnTBL)组... 采用半指导机器学习方法co training实现中文组块识别。首先明确了中文组块的定义,co training算法的形式化定义。文中提出了基于一致性的co training选取方法将增益的隐马尔可夫模型(TransductiveHMM)和基于转换规则的分类器(fnTBL)组合成一个分类体系,并与自我训练方法进行了比较,在小规模汉语树库语料和大规模未带标汉语语料上进行中文组块识别,实验结果要比单纯使用小规模的树库语料有所提高,F值分别达到了85 34%和83 4 1% ,分别提高了2 13%和7 2 1%。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 co-training算法 中文组块 分类器
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基于Co-training的用户属性预测研究
17
作者 金玉 王霞 +2 位作者 琚生根 孙界平 刘玉娇 《四川大学学报(工程科学版)》 CSCD 北大核心 2017年第S2期179-185,共7页
针对当前基于第三方应用数据进行用户属性预测算法研究,其较少考虑应用前台实际使用时长问题,由此,本文在应用的使用频率及使用时长的基础上,构造了应用前台均使用时长特征,该特征能进一步刻画用户对应用的兴趣度;同时,为充分利用大量... 针对当前基于第三方应用数据进行用户属性预测算法研究,其较少考虑应用前台实际使用时长问题,由此,本文在应用的使用频率及使用时长的基础上,构造了应用前台均使用时长特征,该特征能进一步刻画用户对应用的兴趣度;同时,为充分利用大量未标注数据,从多角度特征对用户属性进行预测,由此本文采用了Co-training框架,该框架包含两个均由栈式自编码器与神经网络相结合的网络结构。实验过程中,对于栈式自编码算法,先利用未标注的数据对网络进行参数初始化,使得网络参数处于一个较优的位置,再利用有标注的数据,采用基于准确率的梯度下降算法,对网络参数进行更新,最终达到收敛。实验结果表明,本文算法在准确率、召回率、F1值上均有所提高。 展开更多
关键词 用户属性 co-TRAINING 栈式自编码 梯度下降算法
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用于在线产品评论质量分析的Co-training算法 被引量:6
18
作者 靳健 季平 《上海大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2014年第3期289-295,共7页
在线评论广泛存在于电子商务网站平台,其中包含着客户对产品的评价及偏好.高效分析在线评论数据并满足客户需求,对许多谋求立足于竞争激烈的国际化市场的企业来说至关重要.但因在线评论的质量不一,使得如何分析在线评论的质量成为一项... 在线评论广泛存在于电子商务网站平台,其中包含着客户对产品的评价及偏好.高效分析在线评论数据并满足客户需求,对许多谋求立足于竞争激烈的国际化市场的企业来说至关重要.但因在线评论的质量不一,使得如何分析在线评论的质量成为一项重要工作.从两个方面提取特征对在线评论进行描述,并构建了一种Co-training算法来判断评论的质量.通过对比实验验证了该算法相对于单一分类算法的优势. 展开更多
关键词 数据质量 co-training算法 在线产品评论 评论质量 文本挖掘 产品设计
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空间高效用Co-location模式挖掘技术初探 被引量:9
19
作者 杨世晟 王丽珍 +1 位作者 芦俊丽 高源 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第10期2302-2307,共6页
空间Co-location模式是一个空间特征集,集合中各个特征的实例在邻近区域内频繁并发出现.在经典的频繁模式挖掘研究中,最近的突破之一是将效用概念作为新的兴趣度量,它允许事务中同一个项可以有多个实例出现且不同的项可以具有不同价值.... 空间Co-location模式是一个空间特征集,集合中各个特征的实例在邻近区域内频繁并发出现.在经典的频繁模式挖掘研究中,最近的突破之一是将效用概念作为新的兴趣度量,它允许事务中同一个项可以有多个实例出现且不同的项可以具有不同价值.本文将效用概念引入到空间Co-location模式挖掘中,定义了模式效用、模式效用率等概念,提出一种基础算法挖掘空间高效用Co-location模式.接着定义了扩展模式效用,并根据它的反单调性提出一种剪枝策略:完全剪枝算法,加快了空间高效用Co-location模式的产生.最后通过大量实验来说明完全剪枝算法的效果和效率. 展开更多
关键词 高效用模式挖掘 空间co—location模式 完全剪枝算法 模式效用
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高Co-Ni二次硬化钢性能预测及多指标优化 被引量:2
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作者 张国英 刘贵立 +1 位作者 曾梅光 钱存富 《钢铁》 CAS CSCD 北大核心 2000年第9期56-59,共4页
将人工神经网络用于建立高 Co- Ni二次硬化钢的性能预测模型。对此类钢合金含量改变时的性能进行了预测 ,并将其与实验结果相比较 ,获得了满意的结果。采用模拟退火算法对高 Co- Ni二次硬化钢的性能进行了多指标优化。
关键词 co-Ni二次硬化钢 性能预测 多指标优化
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