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基于支持向量机的福建省GDP预测研究 被引量:4
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作者 陈珊 向小东 《价值工程》 2008年第2期18-20,共3页
采用1981~2002年的福建省GDP数据作为支持向量机(SVM)的训练目标,以各期前三年的GDP作为输入向量构成训练样本。首先利用格子搜索法获得支持向量机模型中的参数(C,γ,ε)对样本进行训练。然后用训练所得模型对2003、2004、2005三年的... 采用1981~2002年的福建省GDP数据作为支持向量机(SVM)的训练目标,以各期前三年的GDP作为输入向量构成训练样本。首先利用格子搜索法获得支持向量机模型中的参数(C,γ,ε)对样本进行训练。然后用训练所得模型对2003、2004、2005三年的福建省GDP进行测试,平均测试精度达98.12%。可以认为支持向量机具有较强的泛化能力,在宏观经济预测中具有较高的精度,从而可用于未来实际GDP的预测。 展开更多
关键词 支持向量机 格子搜索 GDP
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Identity-Based Encryption with Keyword Search from Lattice Assumption 被引量:6
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作者 Xiaojun Zhang Chunxiang Xu +1 位作者 Liming Mu Jie Zhao 《China Communications》 SCIE CSCD 2018年第4期164-178,共15页
Public key encryption scheme with keyword search (PEKS) enables us to search the encrypted data in a cloud server with a keyword, and no one can obtain any infor- mation about the encrypted data without the trapdoor... Public key encryption scheme with keyword search (PEKS) enables us to search the encrypted data in a cloud server with a keyword, and no one can obtain any infor- mation about the encrypted data without the trapdoor corresponding to the keyword. The PEKS is useful to keep the management of large data storages secure such as those in a cloud. In this paper, to protect against quantum computer attacks, we present a lattice-based identity-based encryption scheme with key- word search. We have proved that our scheme can achieve ciphertext indistinguishability in the random oracle model, and our scheme can also achieve trapdoor security. In particular, our scheme can designate a unique tester to test and return the search results, therefore it does not need a secure channel. To the best of our knowledge, our scheme is the first iden- tity-based encryption scheme with keyword search from lattice assumption. 展开更多
关键词 public key encryption keywordsearch ciphertext indistinguishability latticeassumption.
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一种改进的动态格子算法在Au团簇基态结构预测中的应用
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作者 漆学志 许如初 +1 位作者 汪光炼 陈超 《中国科学:物理学、力学、天文学》 CSCD 北大核心 2016年第3期1-8,共8页
借助计算机强大的计算能力通过数学的方法预测团簇的最低能量结构,是本文的主要思想和工作.针对Au团簇的结构优化问题,本文提出了一种改进的动态格子搜索算法.将该算法用于Gupta势能建模的Au团簇对其进行优化求解,在若干国际已知算例上... 借助计算机强大的计算能力通过数学的方法预测团簇的最低能量结构,是本文的主要思想和工作.针对Au团簇的结构优化问题,本文提出了一种改进的动态格子搜索算法.将该算法用于Gupta势能建模的Au团簇对其进行优化求解,在若干国际已知算例上,找到了它们其中许多新的最低能量结构.为了用Gupta势能描述Au团簇原子之间的相互作用,本文采用了两组不同的参数.利用参数一(A=0.11844,B=1,p=10.15,q=4.13),优化了原子数N=38?100的Au团簇.其中,对于原子数N=38,55这两个算例,本文算法的结果优于此前文献中的最好结果.另外,利用参数二(A=0.2061,B=1.79,p=10.229,q=4.036),优化了原子数N=100?200的Au团簇,其中对于原子数N=100,110,120,130,140,150,160,170,180,190,200的Au团簇,本文算法所达到的势能均优于此前文献中的最好结果.结果表明了本文算法对于团簇结构优化问题求解的高效性. 展开更多
关键词 全局优化 Gupta势能 动态格子搜索 表面操作
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模糊SVM在股市预测中的算法研究与应用 被引量:2
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作者 马法尧 《西南民族大学学报(人文社会科学版)》 北大核心 2006年第10期184-186,共3页
针对现有模糊支持向量机(SVM)使用中直接选择模糊隶属度存在的不足,本文提出了一种对模糊隶属度进行优化的新方法。该方法通过选取曲率变化大、形式简单的幂函数作为候选隶属度函数,并采用格子搜索法寻找最优参数,从而可以确定出最优模... 针对现有模糊支持向量机(SVM)使用中直接选择模糊隶属度存在的不足,本文提出了一种对模糊隶属度进行优化的新方法。该方法通过选取曲率变化大、形式简单的幂函数作为候选隶属度函数,并采用格子搜索法寻找最优参数,从而可以确定出最优模糊隶属度。仿真实验表明:在利用模糊SVM训练时间序列数据集时,采用本文方法确定最优模糊隶属度,比目前常用选择模糊隶属度的方法效果好。 展开更多
关键词 模糊支持向量机 模糊隶属度 格子搜索 最优模糊隶属度 选择模糊隶属度
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