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基于构造学习的差分进化算法求解部分可分优化问题
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作者 陈作汉 曹洁 +1 位作者 赵付青 张建林 《电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第3期413-422,共10页
复杂优化问题中决策变量之间的依赖性导致函数适应度地形中存在大量的局部最优解,传统进化算法求解此类问题相对困难。提出一种求解部分可分函数优化问题的构造学习差分进化算法CLSHADE。该算法首先利用差分分组技术将复杂问题解耦划分... 复杂优化问题中决策变量之间的依赖性导致函数适应度地形中存在大量的局部最优解,传统进化算法求解此类问题相对困难。提出一种求解部分可分函数优化问题的构造学习差分进化算法CLSHADE。该算法首先利用差分分组技术将复杂问题解耦划分为多个子问题,降低问题复杂程度;然后基于分组结构设计一种构造学习策略,以一定概率向构造的最优解学习以引导种群的搜索方向,提高算法搜索性能。在CEC 2017部分可分测试函数上的实验结果表明了CLSHADE的有效性。 展开更多
关键词 构造学习 差分进化 差分分组 部分可分问题
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一类递归逻辑程序的强构造学习
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作者 陈小平 刘贵全 +1 位作者 刘洁 蔡庆生 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2000年第9期1058-1063,共6页
定义了一类强构造学习问题 ERP;探讨了以数据驱动方式提高强构造学习系统效率的途径 ,特别是学习系统的主动采样方式与系统性能的关系 ;给出了一个效率较高、输入条件基本实用的 ERP(1)学习算法 ,该算法原则上可推广到任意 n>1的 ERP... 定义了一类强构造学习问题 ERP;探讨了以数据驱动方式提高强构造学习系统效率的途径 ,特别是学习系统的主动采样方式与系统性能的关系 ;给出了一个效率较高、输入条件基本实用的 ERP(1)学习算法 ,该算法原则上可推广到任意 n>1的 ERP(n)问题 . 展开更多
关键词 计算理论 构造学习 递归逻辑程序 机器学习
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基于运用迁移方法对于学生建筑识图与构造学习能力的提高 被引量:1
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作者 霍瑛 《湖北函授大学学报》 2014年第11期103-104,共2页
建筑识图与构造是学习建筑物构造组成与构成部分的科目。众多学生在学习过程中都出现了该学科原理、规范、图形较多,并且内容抽象枯燥。针对这种情况可以使用学习迁移理论来进行该学科的教学,可以在一定程度上提高教学质量。本文从迁移... 建筑识图与构造是学习建筑物构造组成与构成部分的科目。众多学生在学习过程中都出现了该学科原理、规范、图形较多,并且内容抽象枯燥。针对这种情况可以使用学习迁移理论来进行该学科的教学,可以在一定程度上提高教学质量。本文从迁移方法的概念与特点入手,具体分析迁移方法的作用,并且介绍迁移方法在"建筑构造"的应用,并且阐述迁移方法的外延,以期帮助学生提高建筑识图与构造能力。 展开更多
关键词 迁移方法 建筑识图 构造学习
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随机权神经网络增量构造学习方法研究进展 被引量:2
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作者 代伟 南静 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2023年第8期2231-2242,共12页
随机权神经网络(random weight neural network,RWNN)在解决数据定性和定量分析方面具有强大的潜力,其最显著的特征是隐含层参数随机生成.这一特征使得RWNN相比于基于梯度下降优化微调节点参数的神经网络具有诸多优势,如结构简单、易于... 随机权神经网络(random weight neural network,RWNN)在解决数据定性和定量分析方面具有强大的潜力,其最显著的特征是隐含层参数随机生成.这一特征使得RWNN相比于基于梯度下降优化微调节点参数的神经网络具有诸多优势,如结构简单、易于实现和低人工干预等.RWNN的隐含层和输入层之间的参数是在一个固定区间内随机生成,而隐含层和输出层之间的输出权值则通过解析法进行求解.增量构造方法从一个小的初始网络开始,逐渐添加新的隐含层节点以提升模型品质,直到满足预期性能目标.基于此,重点从基础理论、增量构造学习方法和未来开放研究方向等方面切入,全面综述增量RWNN的研究进展.首先介绍RWNN的基本结构、理论和分析;进一步重点介绍RWNN在增量构造学习方法上的各种改进及应用;最后指出RWNN增量构造学习未来开放的研究方向. 展开更多
关键词 随机权神经网络 增量构造学习方法 前馈神经网络 随机方法 数据分析 无限逼近性
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基于覆盖的构造性学习算法SLA及在股票预测中的应用 被引量:18
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作者 张燕平 张铃 +3 位作者 吴涛 徐锋 张 王伦文 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2004年第6期979-984,共6页
覆盖算法是神经网络学习算法中的一个十分有效的方法 ,它克服了基于搜索机制的学习方法和规划学习方法计算复杂性高 ,难以用于处理海量数据的不足 ,为神经网络提供一个构造性的学习方法 但该方法是建立在所有训练样本都是精确的假设上... 覆盖算法是神经网络学习算法中的一个十分有效的方法 ,它克服了基于搜索机制的学习方法和规划学习方法计算复杂性高 ,难以用于处理海量数据的不足 ,为神经网络提供一个构造性的学习方法 但该方法是建立在所有训练样本都是精确的假设上的 ,未考虑到所讨论的数据具有不精确的情况 ,若直接将该方法应用于数据不精确情况 ,所得到效果不理想 主要讨论数据具有不精确情况下的时间序列的预测问题 为此将原有的覆盖算法进行改进 ,引入“覆盖强度”和“拒识样本”的概念 ,并结合这些新概念给出相应的覆盖学习算法 (简称SLA) ,最后将SLA算法 ,应用于金融股市的预测 ,具体应用到以上 (海 )证 (券 )综合指数构成的时间序列的预测 ,取得了较好的结果 。 展开更多
关键词 覆盖算法 构造学习算法(SLA) 股市预测 时间序列
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基于Rough集和构造性学习神经网络的经济预警模型 被引量:3
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作者 朱勇 吴涛 《合肥工业大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第7期836-839,843,共5页
在深入分析人工神经网络(ANN)与粗集(Rough set)理论方法的基础上,将Rough集、构造性神经网络与宏观经济预警研究相结合,尝试建立起基于Rough集-覆盖算法的构造性神经网络宏观经济预警方法体系;结合安徽省经济数据,对该模型预警实证分... 在深入分析人工神经网络(ANN)与粗集(Rough set)理论方法的基础上,将Rough集、构造性神经网络与宏观经济预警研究相结合,尝试建立起基于Rough集-覆盖算法的构造性神经网络宏观经济预警方法体系;结合安徽省经济数据,对该模型预警实证分析。理论和实践证明,基于Rough集-覆盖算法的构造性神经网络预警模型是有效的、可行的,且具有较高的精度,从而为动态经济预警提供一条新的途经。 展开更多
关键词 经济预警 构造学习 覆盖算法 粗糙集
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构造性覆盖方法的增量学习算法 被引量:3
7
作者 张燕平 杜玲 赵姝 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2009年第5期699-704,共6页
构造性机器学习方法——覆盖算法学习速度快、复杂度低、可解释性强,能有效地解决有导师学习问题,并取得了很好的效果,但构造神经元的权值即取新覆盖中心时通常人为地给定一个准则,并未遵循样本的分布特征求得最优解.由此采用佳点集理... 构造性机器学习方法——覆盖算法学习速度快、复杂度低、可解释性强,能有效地解决有导师学习问题,并取得了很好的效果,但构造神经元的权值即取新覆盖中心时通常人为地给定一个准则,并未遵循样本的分布特征求得最优解.由此采用佳点集理论求取覆盖中心,以改进覆盖算法.针对大规模或动态数据集的分类问题,将构造性覆盖方法与增量学习的思想相结合,提出了构造性覆盖方法的增量学习算法.该算法利用改进的覆盖算法作为基础学习器,通过连续地对新增样本进行测试而反复不断地提炼已有模型,体现了对样本的"渐近式"学习.对标准数据集的实验结果表明,这种增量学习算法是有效的. 展开更多
关键词 构造性机器学习方法 覆盖算法 佳点集 增量学习
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协同半监督的构造性学习方法 被引量:1
8
作者 李萍 吴涛 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第3期129-132,207,共5页
利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难。为此,提出了一种协同半监督的构造性学习算法。将已标记样本等分为三个训练集,分别使用构造性学习算法训练三个单分类器,以共同投票的方式对... 利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难。为此,提出了一种协同半监督的构造性学习算法。将已标记样本等分为三个训练集,分别使用构造性学习算法训练三个单分类器,以共同投票的方式对未标记样本进行标记,从而依次扩充三个单分类器训练集直到不能再扩充为止。将三个训练集合并训练出最终的分类器。选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法、Tri-CML算法、NB算法及Tri-NB相比,该方法的分类更为有效。 展开更多
关键词 半监督学习 构造性机器学习 co-training算法 tri-training算法 覆盖算法
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基于Tri-training算法的构造性学习方法 被引量:3
9
作者 吴涛 李萍 王允强 《计算机工程》 CAS CSCD 2012年第6期13-15,共3页
构造性机器学习(CML)算法在训练分类器时需要大量有标记样本,而获取这些有标记样本十分困难。为此,提出一种基于Tri-training算法的构造性学习方法。根据已标记的样本,采用不同策略构造3个差异较大的初始覆盖分类网络,用于对未标记数据... 构造性机器学习(CML)算法在训练分类器时需要大量有标记样本,而获取这些有标记样本十分困难。为此,提出一种基于Tri-training算法的构造性学习方法。根据已标记的样本,采用不同策略构造3个差异较大的初始覆盖分类网络,用于对未标记数据进行标记,再将已标记数据加入到训练样本中,调整各分类网络参数,反复进行上述过程,直至获得稳定的分类器。实验结果证明,与CML算法和基于NB分类器的半监督学习算法相比,该方法的分类准确率更高。 展开更多
关键词 半监督学习 构造性机器学习 Tri-training算法 覆盖 分类网络
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一种集成构造性分类学习方法 被引量:1
10
作者 李萍 赵莎莎 《湖南城市学院学报(自然科学版)》 CAS 2015年第4期122-123,共2页
构造性学习算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法通常不能给出"拒认状态"样本的正确类别。提出了一种集成构造性分类方法,在测试阶段,通过多个分... 构造性学习算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法通常不能给出"拒认状态"样本的正确类别。提出了一种集成构造性分类方法,在测试阶段,通过多个分类器的最终打分,对"拒认状态"样本进行分类标记。同时,选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法相比,该方法的分类更为有效。 展开更多
关键词 构造性机器学习 集成学习 覆盖算法
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基于构造性学习方法的车牌定位 被引量:2
11
作者 段震 姚芳兵 张铃 《微机发展》 2004年第8期41-43,46,共4页
汽车牌照的定位是智能交通系统中的重要组成部分之一,其定位效果直接关系到后期的识别工作,应用前景广阔。为了有效实现车牌的准确定位,文中首先在灰度图像中基于提取部分怀疑区域,然后使用基于构造性学习的交叉覆盖算法,对区域样本进... 汽车牌照的定位是智能交通系统中的重要组成部分之一,其定位效果直接关系到后期的识别工作,应用前景广阔。为了有效实现车牌的准确定位,文中首先在灰度图像中基于提取部分怀疑区域,然后使用基于构造性学习的交叉覆盖算法,对区域样本进行学习后构造出对应的神经网络,然后使用该网络对新进样本进行定位,从怀疑区域中确定出牌照的位置。对不同背景和光照条件下的大量实验结果表明定位准确率较高,从而该方法可行有效,有较强的实用价值。 展开更多
关键词 构造性机器学习 交叉覆盖算法 汽车牌照 定位
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基于领域搜索的构造性学习算法
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作者 李萍 张德然 +1 位作者 程向阳 李林国 《微计算机信息》 2012年第10期486-487,490,共3页
构造性机器学习在构造覆盖领域时覆盖中心点的选择对覆盖领域的个数有直1接影响。针对这一问题,应用领域搜索算法,提出了一种新的构造性学习方法。把某个中心点和半径作为初始解,在邻近解中迭代,使覆盖网络逐步优化,直至不能再优为止。... 构造性机器学习在构造覆盖领域时覆盖中心点的选择对覆盖领域的个数有直1接影响。针对这一问题,应用领域搜索算法,提出了一种新的构造性学习方法。把某个中心点和半径作为初始解,在邻近解中迭代,使覆盖网络逐步优化,直至不能再优为止。实验结果表明基于领域搜索的构造性学习算法可以使覆盖个数得到明显减少,不但可行而且行之有效。 展开更多
关键词 领域搜索 构造学习 覆盖算法
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人脑分类机理的构造性学习方法
13
作者 李萍 赵莎莎 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2016年第1期45-47,共3页
构造性学习(CML)算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法(HB-CML)... 构造性学习(CML)算法训练分类器对有些样本会有"拒认状态",构造性学习算法中对这一状况的处理使用就近原则,然而,这种方法无法体现数据之间的联系.为了能更好地体现数据间的联系,提出了人脑分类机理的构造性学习方法(HB-CML).在测试阶段,把测试样本、训练样本都考虑进来,利用人脑对数据的自动分类机理,对"拒认状态"样本进行分类标记.同时,选取UCI数据集进行实验.结果表明:与CML算法相比,该方法的分类更为有效. 展开更多
关键词 构造性机器学习 人脑分类 覆盖算法
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人脑半监督的构造性学习方法
14
作者 李萍 吴涛 《西安文理学院学报(自然科学版)》 2014年第3期70-73,92,共5页
利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难.为此,提出了一种人脑半监督的构造性学习算法(HPSS-CML).根据已标记样本,通过覆盖算法构造分类网络,对未标记样本进行有选择的标记,并将其加入... 利用构造性学习(CML)算法训练分类器需要大量已标记样本,然而获取大量已标记的样本较为困难.为此,提出了一种人脑半监督的构造性学习算法(HPSS-CML).根据已标记样本,通过覆盖算法构造分类网络,对未标记样本进行有选择的标记,并将其加入训练集,调整分类网络参数.重复进行上述过程,直到没有新标记的样本为止,得到最终的分类器.测试阶段再次利用未标记样本对"拒认状态"的测试样本进行标记.最后选取UCI数据集进行实验,结果表明,与CML算法及Tri-CML算法相比,该方法的分类更为有效. 展开更多
关键词 构造性机器学习( CML) 人脑半监督学习( HPSS) Tri-training算法 覆盖算法
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基于构造性学习算法的开放式基金评价
15
作者 李萍 《商情》 2010年第36期93-93,142,共2页
开放式基金评估是对基金运行状况的认识和判断,其研究结果直接或间接的影响宏观调控政策的合理制定,不仅是经济学的重要研究领域,而且得到公众的普遍关注。但是,传统评估方法主要建立在专家经验或简单的统计学模型,难以反映高度非... 开放式基金评估是对基金运行状况的认识和判断,其研究结果直接或间接的影响宏观调控政策的合理制定,不仅是经济学的重要研究领域,而且得到公众的普遍关注。但是,传统评估方法主要建立在专家经验或简单的统计学模型,难以反映高度非线性的经济系统的本质无法满足基金评估的客观要求。本文利用覆盖算法对股票型基金进行评价并得到较好的结果。这种方法为我们评价开放式基金带来了方便。 展开更多
关键词 开放式基金评估 构造学习算法(SLA) 覆盖算法
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构造性神经网络在煤矿瓦斯预测中的应用
16
作者 张月琴 朱宇 《微计算机信息》 2010年第31期121-122,89,共3页
在商空间粒度计算理论框架下,用构造性神经网络学习方法进行瓦斯浓度预测。采用商空间粒度计算理论,可以通过对问题进行宏观分析——研究不同粒度商空间之间的转换、运动、依存的关系,并对数据库中的原始特征信息进行粒度构建,采用多种... 在商空间粒度计算理论框架下,用构造性神经网络学习方法进行瓦斯浓度预测。采用商空间粒度计算理论,可以通过对问题进行宏观分析——研究不同粒度商空间之间的转换、运动、依存的关系,并对数据库中的原始特征信息进行粒度构建,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的瓦斯数据信息使得学习样本的特征更加明显,以更好地满足机器学习的要求。构造性神经网络学习方法则可以从微观上对具有不同粒度结构的商空间进行数据挖掘。最后将该方法应用于瓦斯浓度预测,取得了较好的结果.这表明了基于商空间的构造性神经网络学习方法的可行性和应用前景。 展开更多
关键词 商空间 粒度计算 构造性神经网络学习方法 煤矿瓦斯预测
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基于商空间的气象时间序列数据挖掘研究 被引量:5
17
作者 石扬 张燕平 +3 位作者 赵姝 张玲 田福生 汪小寒 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2007年第1期201-203,共3页
论文从一种新的角度,针对气象时间序列的特点,在商空间粒度计算理论框架下,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的气象数据信息,利用商空间的合成技术,和多侧面递进算法进行综合信息处理。并提出了一种灰色模型GM(1,1)与构造性机器学习方... 论文从一种新的角度,针对气象时间序列的特点,在商空间粒度计算理论框架下,采用多种粒度,从不同的层次分析复杂的气象数据信息,利用商空间的合成技术,和多侧面递进算法进行综合信息处理。并提出了一种灰色模型GM(1,1)与构造性机器学习方法(交叉覆盖算法)结合的模型对气象时间序列进行数据挖掘(产量预测)。最后,通过该模型在真实数据上的实验(冬小麦产量预测),取得了令人满意的结果。 展开更多
关键词 商空间 粒度计算 构造性机器学习方法 气象时间序列 灰色模型
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基于超立方体覆盖的构造性网络学习算法 被引量:2
18
作者 谌卫军 林福宗 +1 位作者 李建民 张钹 《清华大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2003年第1期97-100,共4页
该文提出了一种基于超立方体覆盖的构造性神经网络学习算法,以解决二值型输入变量的K分类问题。该算法分两步来动态地构造一个三层前馈网络。首先,对于每一类的所有训练样本,用尽可能少的超立方体来覆盖它们,并为每一个超立方体构造一... 该文提出了一种基于超立方体覆盖的构造性神经网络学习算法,以解决二值型输入变量的K分类问题。该算法分两步来动态地构造一个三层前馈网络。首先,对于每一类的所有训练样本,用尽可能少的超立方体来覆盖它们,并为每一个超立方体构造一个隐层单元;其次,用"或"操作把这些隐单元连接到相应的输出单元上。文章给出了相应的理论分析和一个具体的实现。实验结果表明,该算法优于常用的一些归纳学习算法。 展开更多
关键词 构造性网络学习算法 人工神经网络 构造 超立方体覆盖 BP算法 K分类 二值型输入变量
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基于概率的覆盖算法的模型及仿真研究
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作者 周瑛 谢阳群 张铃 《系统仿真学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2008年第17期4609-4612,4617,共5页
提出的基于概率的覆盖算法——PBCA是一种新的分类算法,它利用学习所得到的样本的概率分布信息,通过投票的方式来决定覆盖边界中样本的类别。从网络结构上看,它是一种混合型的神经网络,由下面三层的前馈网络和上层的反馈网络组成。通过... 提出的基于概率的覆盖算法——PBCA是一种新的分类算法,它利用学习所得到的样本的概率分布信息,通过投票的方式来决定覆盖边界中样本的类别。从网络结构上看,它是一种混合型的神经网络,由下面三层的前馈网络和上层的反馈网络组成。通过在覆盖中加入一定数量的异类样本和使用概率的方法来扩大覆盖半径,减少拒识的样本数,提高识别率。计算机仿真实验表明,这种方法有效地提高了学习的精度。 展开更多
关键词 构造学习算法 神经网络 覆盖算法 概率
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Creative Imitation: An Answer to the Fundamental Issue of L2 Learning 被引量:4
20
作者 Xiao ZHOU 《Chinese Journal of Applied Linguistics》 2021年第3期351-365,431,共16页
This paper reports on a study on the effects of reading-writing integrated tasks on vocabulary learning and explored the differential roles of creative construction and non-creative construction in promoting lexical l... This paper reports on a study on the effects of reading-writing integrated tasks on vocabulary learning and explored the differential roles of creative construction and non-creative construction in promoting lexical learning. Participants were 90 first-year English majors, randomly assigned to two experimental groups(continuation and retelling) and one control group, with 30 students in each group. Results showed that the continuation group generated a substantial amount of creative construction and produced significantly more instances of creative imitation than the retelling group. The continuation group outperformed the retelling group for both receptive and productive vocabulary knowledge gain and retention, but differences were only significant in terms of productive vocabulary retention. Finally, productive vocabulary knowledge retention among the continuation group was significantly and positively correlated with creative imitation(meaning creation coupled with language imitation), but not with linguistic alignment per se. As productive vocabulary knowledge constitutes the learner ’s ability to use lexical knowledge to express ideas in dynamic contexts, the findings afforded evidence that creative imitation could be the answer to the fundamental issue of L2 learning(i.e., mapping static language onto dynamic idea expression). The pedagogical implications as well as future research directions are also discussed. 展开更多
关键词 creative imitation non-creative construction CONTINUATION RETELLING lexical learning
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