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基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统
1
作者 朱磊 凌嘉敏 《电子设计工程》 2024年第7期97-100,105,共5页
为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息... 为提升主机元件对大数据的分类准确性,尽可能地避免数据误传,提出基于邻域粗集神经网络的大数据特征分类系统。在邻域粗集神经网络中,完成对邻域系数的粒化处理,通过逼近运算的方式,使神经网络模型快速趋于稳定。选取大数据特征调制信息,借助调制识别器元件控制大数据特征的导出方向,结合关联信道组织完成数据特征的多标合并处理。实验表明,利用该系统可将大数据的单位召回率提升至65%,能够促进主机元件对大数据的准确分类。 展开更多
关键词 邻域 神经网络 大数据特征 粒化处理 调制识别器 多标合并
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基于代数观点的邻域区间集粗糙集模型研究
2
作者 姚红 蒋洁芳 +4 位作者 袁滔 郝宇 朱蓥 杨健 王鹏飞 《科技资讯》 2023年第14期208-212,共5页
描述部分已知概念的区间集粗糙集是对经典粗糙集的拓展,其属性值概念由上下边界集来描述,具有较好的不确定性刻画能力,能够有效促进数据挖掘、信息度量和知识发现等实际应用。现有研究主要针对离散型数据对象,不能很好地处理现实世界中... 描述部分已知概念的区间集粗糙集是对经典粗糙集的拓展,其属性值概念由上下边界集来描述,具有较好的不确定性刻画能力,能够有效促进数据挖掘、信息度量和知识发现等实际应用。现有研究主要针对离散型数据对象,不能很好地处理现实世界中大量存在的连续型数据对象,因此区间集粗糙集具有改进的空间。该文引入邻域关系,通过Hausdorff距离函数定义区间集邻域粒子,由此构造邻域区间集粗糙集模型,并从代数观点研究其相关概念及性质,最后用实例分析验证其有效性。 展开更多
关键词 邻域区间粗糙 三支域 单调性 代数观点
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广义邻域粗集下的集成特征选择及其选择性集成算法 被引量:6
3
作者 马超 陈西宏 +1 位作者 徐宇亮 王光明 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第6期34-39,共6页
针对实际模式识别系统中样本特征常具有的连续值属性、高维性、强相关性和冗余性等影响分类效果的问题,在广义邻域粗集模型下提出一种集成特征选择及其选择性集成算法.该算法先提取样本特征并利用所提出的马氏距离分布熵评估其重要度,... 针对实际模式识别系统中样本特征常具有的连续值属性、高维性、强相关性和冗余性等影响分类效果的问题,在广义邻域粗集模型下提出一种集成特征选择及其选择性集成算法.该算法先提取样本特征并利用所提出的马氏距离分布熵评估其重要度,再基于特征重要度构建广义邻域粗集模型,并在此模型上以特征重要度为启发式信息设计基于蚁群算法的属性约简算法,然后通过改变广义邻域粗集模型参数的方式获得更多具有更大差异性的基分类器,最后利用主成分分析法对产生的基分类器进行选择性集成.模拟电路故障诊断结果表明,该算法比AdaBoost等算法取得的分类精度至少提高了2.6%. 展开更多
关键词 成特征选择 广义邻域 马氏距离分布熵 选择性 模拟电路故障诊断
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关于树的完美邻域集与无冗余集
4
作者 谢挺 钟波 彭涛 《Journal of Mathematical Research and Exposition》 CSCD 北大核心 2007年第1期13-18,共6页
本文首先给出了求树图T的完美邻域的多项式时间复杂度算法(A),并在此基础上证明了当S是T的任一完美邻域且|S|=θ(T),则S是T的一极大无冗余集.然后给出了由T的一极大无冗余集生成完美邻域集的多项式时间复杂度算法(B),并依此算法证明... 本文首先给出了求树图T的完美邻域的多项式时间复杂度算法(A),并在此基础上证明了当S是T的任一完美邻域且|S|=θ(T),则S是T的一极大无冗余集.然后给出了由T的一极大无冗余集生成完美邻域集的多项式时间复杂度算法(B),并依此算法证明了若S为T的任一极大无冗余集,则T存在一独立完美邻域集U且|U|≤|S|. 展开更多
关键词 完美邻域集 无冗余 独立
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基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法
5
作者 宋冬梅 王浩 +2 位作者 冯家兴 单新建 王斌 《地震地质》 EI CSCD 北大核心 2024年第3期739-755,共17页
断裂带与地震、滑坡等自然灾害的发生有着密切关系,精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导,还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、连续性差及错误率高等问... 断裂带与地震、滑坡等自然灾害的发生有着密切关系,精准提取断裂带不仅可为地震断层的定量化研究提供指导,还可为地震灾害风险评估及防震减灾决策的制定提供科学依据。针对现有方法中LiDAR点云断裂带提取不完整、连续性差及错误率高等问题,文中提出了一种基于RS-Conv的多尺度神经网络LiDAR点云断裂带提取方法,以便更好地解决复杂地形区域的断裂带自动提取问题。该方法首先构建不同空间尺度的邻域点集,从而更全面地考察点云的局部几何结构特征。考虑到RS-Conv算子能够很好地表征中心点与邻域点的空间关系,文中以RS-Conv算子作为卷积模块构建了多尺度神经网络模型,以提取出LiDAR点云不同尺度的深层次特征,对其进行堆叠并输入到全连接层,以完成对断裂带点的提取。最后,在ISPRS点云数据集、川滇点云数据集和鲜水河数据集上对文中所述方法与张量分解方法和Deep Neural Networks(DNN)方法进行了对比实验,结果表明,文中方法的分类精度最高,分类总误差最低仅为0.3%,较其他方法降低了0.91%~2.79%,证实了该方法在点云断裂带提取方面的优越性。 展开更多
关键词 LIDAR点云 多尺度邻域 深度学习 断裂带提取
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改进的自适应邻域的多目标进化算法 被引量:1
6
作者 薛胜军 杨明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2011年第25期49-53,共5页
提出了一种新的自适应邻域的多目标进化算法,该算法采用自适应邻域的方法维护群体的分布性。探讨了根据当前群体情况进行自适应改变邻域半径,避免了传统邻域策略所引起的邻域半径的取值影响群体分布性的问题。另外,利用自适应邻域半径... 提出了一种新的自适应邻域的多目标进化算法,该算法采用自适应邻域的方法维护群体的分布性。探讨了根据当前群体情况进行自适应改变邻域半径,避免了传统邻域策略所引起的邻域半径的取值影响群体分布性的问题。另外,利用自适应邻域半径和拥挤距离进行密度估计,使密度小的个体得到保留。实验结果表明,所讨论的方法是有效的,在保持群体分布性上优于NSGAII和NMOEA。 展开更多
关键词 自适应邻域半径 多目标进化算法 邻域集 自适应邻域
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一种广义粗糙集精度的新度量 被引量:1
7
作者 胡真 吴根秀 《计算机与现代化》 2010年第9期79-81,共3页
在粗糙集理论中,精度是量化由粗糙集边界引起的不精确性的一种重要数字特征,但传统精度没有考虑到由关系覆盖导出的颗粒大小。本文通过引入独立邻域集的概念,给出一种新的广义粗糙集精度的度量。
关键词 精度 粒度 广义粗糙 独立邻域集
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无线传感器网络中基于滑动邻域的插值算法 被引量:1
8
作者 李彬 林亚平 +2 位作者 周四望 罗卿 尹波 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期1196-1203,共8页
由于节点部署不均匀,传感器网络存在覆盖漏洞即监测盲区,监测盲区影响被监测区域环境数据收集的精确性,给无线传感器网络各种应用带来了巨大困难.以往解决这一问题的主要手段之一是从覆盖率出发,部署新节点缩小监测盲区.但随着传感器网... 由于节点部署不均匀,传感器网络存在覆盖漏洞即监测盲区,监测盲区影响被监测区域环境数据收集的精确性,给无线传感器网络各种应用带来了巨大困难.以往解决这一问题的主要手段之一是从覆盖率出发,部署新节点缩小监测盲区.但随着传感器网络的规模增大,这种依赖部署新节点达到全面覆盖监测环境的方法很难实现.另一种方法则是通过盲区邻域节点对盲区插值预测,评价盲区的数据.为此,提出一种新的滑动邻域插值盲区评价算法,该算法基于三角剖分技术,迭代筛选出与预测点空间相关性强的传感节点集,然后利用节点采样值对预测点进行估算,以获取插值点误差最小的估计值.实验结果表明,所提出的滑动邻域插值算法能有效估计监测盲区预测点的数据与缺失数据,具有可靠、稳定的估计性能,并可支持网内任意点的实时估计. 展开更多
关键词 无线传感器网络 DELAUNAY三角剖分 空间相关性 邻域集 插值
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基于邻域粗糙模型的次优决策表约简算法 被引量:1
9
作者 宋晓晓 刘遵仁 彭潇然 《青岛大学学报(自然科学版)》 CAS 2016年第3期102-106,共5页
在度量空间基础上,通过将邻域粒化重新定义了上近似、下近似的概念;根据蚂蚁算法的思想,定义了求解邻域决策表的约简算法(ACSR);根据实验分析,得出了一个求解δ算子的公式。
关键词 邻域粗糙模型 邻域集 决策依赖度 Δ算子 蚁群算法 次优约简算法
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变邻域分解多目标自适应差分进化算法 被引量:7
10
作者 刘志君 高亚奎 +2 位作者 章卫国 王晓光 袁燎原 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 2014年第11期1492-1501,共10页
分解方法是处理复杂问题常用的一种手段,而差分进化算法被广泛地应用于多目标优化问题(multiobjective optimization problems,MOP),为了克服经典差分进化算法和分解方法的缺陷,本文提出了一种自适应差分进化算法和变邻域分解方法相结... 分解方法是处理复杂问题常用的一种手段,而差分进化算法被广泛地应用于多目标优化问题(multiobjective optimization problems,MOP),为了克服经典差分进化算法和分解方法的缺陷,本文提出了一种自适应差分进化算法和变邻域分解方法相结合的新颖算法一ADEMO/D-ENS,该算法采用Tchebycheff方法将多目标优化问题分解成多维标量优化子问题,并利用邻域子问题的信息进行优化,基于邻域种群集依概率自适应选择邻域种群规模;同时采用概率匹配(]probability match,PM)自适应方法从差分策略池中选择差分进化策略;同时分析了算法的复杂度;最后,通过和经典的非支配排序遗传算法(non-dominated sorting genetic algorithmsⅡ,NSGA-Ⅱ)和多目标差分进化算法(multi-objective differential evolution algorithm,MODE)仿真对比,说明ADEMO/D-ENS方法可以更有效的处理多目标优化问题. 展开更多
关键词 分解 邻域种群 概率匹配方法 差分进化 多目标优化 复杂度分析
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新邻域条件与图的上可嵌入性
11
作者 黄益荣 欧阳章东 黄元秋 《湖南文理学院学报(自然科学版)》 CAS 2007年第2期6-9,共4页
用NG(u)表示一个图G中任意点u的邻域集,结合图G的邻域条件,主要证明了如下结果:设G是2-连通图,若对G中任意相邻的点u和v,即uv∈E(G),一定存在ai∈NG(u),bi∈NG(v)且ai≠v,bi≠u,使得aibi∈E(G)(i=1,2),则G是上可嵌入的.
关键词 BETTI亏数 上可嵌入性 邻域集
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图论领域新概念新方法与问题
12
作者 毛经中 《国际学术动态》 1996年第8期24-25,共2页
第8届图际图论、组合、算法及应用会议于1996年6月2日至7日在美国西密歇根大学(Western Michigan University)召开,约280人与会。
关键词 组合理论 图论 算法 完全邻域集 均匀极大次
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低偏差蒙特卡罗序列的量子遗传算法 被引量:3
13
作者 黄山 苏一丹 +1 位作者 覃华 蒙祖强 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2017年第2期398-404,共7页
针对量子遗传算法存在迭代次数多、计算时间长、容易陷入局部极值的问题,提出一种低偏差蒙特卡罗序列量子遗传算法,利用低偏差序列良好的均匀性,实现量子遗传算法探索与利用的平衡.首先,提出新的低偏差序列Hε量子门来更新量子态形式的... 针对量子遗传算法存在迭代次数多、计算时间长、容易陷入局部极值的问题,提出一种低偏差蒙特卡罗序列量子遗传算法,利用低偏差序列良好的均匀性,实现量子遗传算法探索与利用的平衡.首先,提出新的低偏差序列Hε量子门来更新量子态形式的种群,提高算法探索量子态的能力,减少算法的迭代次数;其次,提出Pareto集邻域搜索,在当前近优解上用低偏差序列在当前解上进行邻域搜索,以寻找更优的解.在5个复杂函数优化问题上验证本文算法,实验结果表明:所提算法的寻优能力较传统量子遗传算法更强,解的质量有两个数量级以上的提高;算法的计算时间和迭代次数亦优于传统量子遗传算法,引入低偏差序列实现量子遗传算法探索与利用的平衡是可行的. 展开更多
关键词 量子遗传算法 低偏差序列 低偏差序列Hg量子门 Pareto邻域搜索
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大规模MIMO系统中全局LAS检测算法 被引量:4
14
作者 张维 周围 《南京邮电大学学报(自然科学版)》 北大核心 2020年第4期37-43,共7页
在大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,现有的非线性检测算法中似然上升搜索(Likelihood Ascend Search,LAS)算法的复杂度较低,但是算法容易陷入局部极值,导致算法性能较差。文中提出一种全局最优的模拟退... 在大规模多输入多输出(Multiple Input Multiple Output,MIMO)系统中,现有的非线性检测算法中似然上升搜索(Likelihood Ascend Search,LAS)算法的复杂度较低,但是算法容易陷入局部极值,导致算法性能较差。文中提出一种全局最优的模拟退火-似然上升搜索(Simulated Annealing-Likelihood Ascend Search,SA-LAS)算法,该算法引入模拟退火算法中的概率因素,以一定概率接收相对更差的解,从而改进算法的局限性。同时还利用加权-对称连续超松弛(Weighted Symmetric Successive Over Relaxation,WSSOR)迭代处理复杂的矩阵求逆运算,降低初始解的求解复杂度;另外,设置多个邻域候选集并行搜索加快搜索的速度;最后设置双阈值控制迭代终止时间,以此降低算法复杂度。理论分析了该算法的复杂度,并通过仿真对不同检测算法的误码率性能和收敛速度进行了研究,结果表明:在复杂度阶数不增加的情况下,文中提出的SA-LAS检测算法的误码率性能明显优于现有的LAS检测算法。 展开更多
关键词 大规模多输入多输出 似然上升搜索 模拟退火 全局最优 WSSOR 邻域候选 双阈值
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Neighborhood Union of Essential Sets and Hamiltonicity of Claw-Free Graphs
15
作者 徐新萍 《Journal of Southeast University(English Edition)》 EI CAS 2002年第2期184-187,共4页
Let G be a graph, an independent set Y in G is called an essential independent set (or essential set for simplicity), if there is {y 1,y 2} Y such that dist (y 1,y 2)=2. In this paper, we wi... Let G be a graph, an independent set Y in G is called an essential independent set (or essential set for simplicity), if there is {y 1,y 2} Y such that dist (y 1,y 2)=2. In this paper, we will use the technique of the vertex insertion on l connected ( l=k or k+1,k≥2 ) claw free graphs to provide a unified proof for G to be hamiltonian or 1 hamiltonian, the sufficient conditions are expressed by the inequality concerning ∑ki=0N(Y i) and n(Y) for each essential set Y={y 0,y 1,...,y k} of G , where Y i={y i,y i-1 ,...,y i-(b-1) }Y for i∈{0,1,...,k} (the subscriptions of y j ’s will be taken modulo k+1 ), b ( 0【b【k+1 ) is an integer, and n(Y)={v∈V(G): dist (v,Y)≤2 }. 展开更多
关键词 HAMILTONICITY claw free graph neighborhood union vertex insertion essential set
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Schauder不动点定理的推广(Ⅱ)
16
作者 董辰秋 《四川师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 1992年第6期44-48,60,共6页
本文中证明了非线性泛函分析中一个长期未解决的著名猜想:设 X 是 Banach 空间,G 是 X 的闭凸子集,f,:G→G 是连续映射.如果存在正整数 n>1使 f^n 是紧映射,则 f 有一不动点.
关键词 渐近 不动点 连续映射 邻域吸引
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基于建筑物的点云分割与提取技术研究
17
作者 乔周民 侯岳 蒋达 《河南科技》 2018年第17期13-14,共2页
本文对建筑物点云分割与提取的方法和流程进行研究.在研究过程中, 通过对建筑物顶面进行分割, 提取出建筑物各顶面的点云, 精确构建建筑物房顶面片, 进而实现建筑物的三维重建.
关键词 点云数据 法线 曲率 邻域
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Fuzzy Metrics Characterized by Molecules and Sets
18
作者 王戈平 《Chinese Quarterly Journal of Mathematics》 CSCD 1993年第2期78-86,共9页
Erceg in [1] extended the Hausdorff distance function betwen subsets of a set X to fuzzy settheory, and introduced a fuzzy pseudo-quasi-metric(p. q. metric) p: L^x xL^x -[0,∞] where L is acompletely distributive latt... Erceg in [1] extended the Hausdorff distance function betwen subsets of a set X to fuzzy settheory, and introduced a fuzzy pseudo-quasi-metric(p. q. metric) p: L^x xL^x -[0,∞] where L is acompletely distributive lattice, and the associated family of neighborhood mappings {Dr |r>O}. Thefuzzy metric space in Erceg's sense is denoted by (L^x, p, Dr) since there exists a one to one correspondence between fuzzy p. q. metrics and associatcd families of neighborhood mapping, a family{Dr|r>0}satisfying certain conditions is also callcd a (standard) fuzzy p. q metric. In [2] Liang defimed apointwise fuzzy p. q. metric d: P(L^x)×P(L^x)-[0, ∞) and applicd it to the construction of theproduct fuzzy metric. In this paper, we give axiomatic definitions of molcculewise and 展开更多
关键词 moleculewise fuzzy p.q.metric Setwise fuzzy p.q. metric.
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Fuzzifying Topological Linear Spaces Based on Continuous-Valued logic 被引量:9
19
作者 张广济 邹开其 张成 《Journal of Mathematical Research and Exposition》 CSCD 北大核心 2006年第1期77-88,共12页
In this paper, we introduce the concept of fuzzifying topological linear space and discuss the structures and properties of the balanced neighborhood system of zero element. We also give the algebraic properties and t... In this paper, we introduce the concept of fuzzifying topological linear space and discuss the structures and properties of the balanced neighborhood system of zero element. We also give the algebraic properties and the topological properties of fuzzifying convex set in the fuzzifying topological linear space. 展开更多
关键词 continuous-valued logic fuzzifying topological linear spaces balanced set zero element neighborhood system convex set.
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