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由幂剩余构造的合数模上的伪随机子集
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作者 张华 《内蒙古师范大学学报(自然科学汉文版)》 CAS 北大核心 2014年第2期152-155,159,共5页
把由幂剩余构造的素数模上的伪随机子集推广到合数模上.研究由幂剩余构造的合数模上的伪随机子集,给出其一致分布性和k阶相关性.
关键词 随机子集 幂剩余 合数模 特征和
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一类由原根生成的伪随机子集
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作者 景梦谣 刘华宁 《应用数学》 CSCD 北大核心 2021年第4期807-819,共13页
Dartyge和Sárkozy等人提出伪随机子集的概念,并研究基于原根生成的一些子集的伪随机性.本文进一步构造出一类由原根生成的特殊子集,这类子集具有较少的限制条件与更强的伪随机性.
关键词 随机子集 原根 多项式 特征和
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随机生成候选因子集的逐步回归原型匹配算法 被引量:1
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作者 刘路放 冯博琴 谢友柏 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2000年第7期87-90,共4页
为实现符号回归 ,将逐步回归技术引入了一种基于逐步回归技术的符号回归算法 ,通过恰当组织基函数库 ,可以发现为数众多的符号函数 .该算法效率较高 ,且可用于样本数据中含有较大随机噪声的场合 .根据该算法开发的符号回归程序 ,可用于... 为实现符号回归 ,将逐步回归技术引入了一种基于逐步回归技术的符号回归算法 ,通过恰当组织基函数库 ,可以发现为数众多的符号函数 .该算法效率较高 ,且可用于样本数据中含有较大随机噪声的场合 .根据该算法开发的符号回归程序 ,可用于符号微积分、函数方程求解和科学定律的实验发现等智能发现任务 . 展开更多
关键词 符号回归 逐步回归 随机生成候选因子集 算法
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随机样本遗传MLP模型算法 被引量:1
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作者 尤志宁 浦云明 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2015年第21期121-127,143,共8页
提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法... 提出的SSGAMLP(Small Set Genetic Algorithm Multilayer Perceptron)模型,是针对MLP模型易陷入局部最优,且模型泛化性不好,而遗传算法可以跳出局部最优,但是种群个体数较多,却带来运算复杂度的提高,目的是为了克服以上不足,将遗传算法与MLP模型相结合,将MLP模型节点的向下连接权值看成是低层向高层的映射,因此每个节点(包括权值和阈值)可以看成是一个特征表达,即遗传算法的基因表达,同时个体MLP模型训练使用的随机样本子集以及算法的交叉变异,相当于引入随机因子,存在获得未知特征表达的可能性。实验基于MNIST数据集,印证了SSGAMLP模型在性能上的优势。模型降低了个体运算复杂度,提高了泛化性,在一定程度上克服了过拟合性。 展开更多
关键词 多层感知机 遗传算法 随机子集 泛化性
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结合随机属性与集成的软件缺陷预测算法
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作者 王诗博 李勇 米文博 《现代电子技术》 2021年第22期91-96,共6页
软件缺陷预测是提高软件测试效率和保证软件可靠性的重要途径。为了提高软件缺陷预测模型的性能,文中提出一种集成随机属性的朴素贝叶斯算法。该算法通过随机属性子集与若干个朴素贝叶斯基分类器结合后进行集成,实现对软件数据的缺陷预... 软件缺陷预测是提高软件测试效率和保证软件可靠性的重要途径。为了提高软件缺陷预测模型的性能,文中提出一种集成随机属性的朴素贝叶斯算法。该算法通过随机属性子集与若干个朴素贝叶斯基分类器结合后进行集成,实现对软件数据的缺陷预测。首先,构造随机属性子集并将随机属性子集与基模型进行匹配并训练;其次,使用验证集对基模型逐一验证,删除正确率低于随机概率的基模型;最后,将正确率大于随机概率的基模型进行集成,得到最终分类模型。通过使用NASA软件缺陷预测公开数据集进行实验,并与5种常用软件缺陷预测算法进行对比,结果表明,该算法预测率与误报率保持较优的情况下综合评价指标AUC提升0.126。因此,该算法在预测率和误报率保持相对稳定的同时,对缺陷模块的分类效果有大幅提升,具有一定实用价值。 展开更多
关键词 软件缺陷预测 随机属性子集 模型匹配 基模型集成 朴素贝叶斯算法 分类模型
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基于改进的免疫遗传的选择性随机森林优化算法及应用 被引量:1
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作者 刘林慧 《电子技术与软件工程》 2020年第24期148-149,共2页
本文根据选择性集成思想,应用免疫遗传算法完成随机森林子集选择。由于传统的免疫遗传算法存在初始种群多样性差,容易陷入局部最优等问题,本文针对优化随机森林子集问题提出了一种新的生成初始种群的方法,并在UCI数据集上选取四个数据... 本文根据选择性集成思想,应用免疫遗传算法完成随机森林子集选择。由于传统的免疫遗传算法存在初始种群多样性差,容易陷入局部最优等问题,本文针对优化随机森林子集问题提出了一种新的生成初始种群的方法,并在UCI数据集上选取四个数据集进行验证,实验结果表明该方法可以增加种群多样性,提高搜索最优解的效率。接着从UCI数据集中选择一组数据并应用改进的免疫遗传的选择性随机森林优化算法对其进行回归预测,树的压缩率达到60%,模型泛化误差从0.2697降低到0.2679,森林规模缩减,且预测精度有所提高。 展开更多
关键词 选择性集成 免疫遗传算法 随机森林子集优化
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基于SVM混合集成的信用风险评估模型 被引量:28
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作者 陈云 石松 +1 位作者 潘彦 俞立 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第4期115-120,共6页
准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提... 准确的信用风险评估可以降低金融机构的风险。为了进一步提高信用风险评估模型的预测准确率,将基于SVM的集成学习模型应用到信用风险评估问题中,提出了一种混合集成策略,称作RSA。RSA是随机子集模型和Ada Boost两种流行策略的合成,能提高组合成员分类器的多样性,从而提高集成学习模型的预测准确率。模型在两组公开信用数据集上进行了应用,实验结果表明基于RSA的SVM的集成学习模型可以作为信用风险评估的有效模型。 展开更多
关键词 信用风险评估 支持向量机(SVM) 集成学习 ADA BOOST 随机子集模型
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基于RS-SVR的企业信用评分模型 被引量:3
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作者 陈云 杨晓雪 石松 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2016年第11期3378-3382,共5页
针对运用信用评分模型提升银行决策能力进行了研究。将支持向量回归模型应用于企业信用评分问题,并提出基于随机子集的支持向量回归集成模型。首先使用随机子集抽样模型获得大量训练数据集,然后使用不同的训练集子集获得差异化支持向量... 针对运用信用评分模型提升银行决策能力进行了研究。将支持向量回归模型应用于企业信用评分问题,并提出基于随机子集的支持向量回归集成模型。首先使用随机子集抽样模型获得大量训练数据集,然后使用不同的训练集子集获得差异化支持向量回归模型,最后使用简单平均方法整合不同模型的预测结果。基于企业信用评分数据的实验结果证明了支持向量回归模型的有效性。 展开更多
关键词 信用评分 随机子集 支持向量回归
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Random Hypergraphs and Subset Systems
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作者 陈德强 郑洁 吴笑千 《Journal of Donghua University(English Edition)》 EI CAS 2008年第2期222-224,共3页
Suppose to toss an independent coin with equal probability of success and failure for each subset of [n] = {1, 2, ..., n}, and form the random hypergraph H(n) by taking as hyperedges the subsets with successful coin t... Suppose to toss an independent coin with equal probability of success and failure for each subset of [n] = {1, 2, ..., n}, and form the random hypergraph H(n) by taking as hyperedges the subsets with successful coin tosses. It is proved that H(n) is almost surely connected. By defining a graph G(S) according to a subset system S, it is shown that the intersecting problem is NP-complete. 展开更多
关键词 HYPERGRAPH subset system intersecting
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Effects of functionally graded materials on dynamics of molecular bond clusters 被引量:3
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作者 ZHANG WenLiang QIAN Jin +2 位作者 YAO HaiMin CHEN WeiQiu GAO HuaJian 《Science China(Physics,Mechanics & Astronomy)》 SCIE EI CAS 2012年第6期980-988,共9页
Unlike nonspecific adhesion of conventional hard materials in engineering commonly described by JKR and DMT type models,the molecular adhesion via specific receptor-ligand bonds is stochastic by nature and has the fea... Unlike nonspecific adhesion of conventional hard materials in engineering commonly described by JKR and DMT type models,the molecular adhesion via specific receptor-ligand bonds is stochastic by nature and has the feature that its strength strongly depends on the medium stiffness surrounding the adhesion.In this paper,we demonstrate in a stochastic-elasticity framework that a type of materials with linearly graded elastic modulus can be designed to achieve "equal load sharing" and enhanced cooperative rebinding among interfacial molecular bonds.Upon modulus gradation,multiple molecular bonds can be elastically decoupled but statistically cooperative.In general,uniform molecular adhesion can be accomplished by two strategies:homogeneous materials with sufficient stiffness higher than a threshold or heterogeneous materials satisfying the criterion on modulus gradation.These results not only provide a theoretical principle for possible applications of functionally graded materials in quantitatively controlling cell-matrix adhesion,but also have general implications on adhesion between soft materials mediated by specific molecular binding. 展开更多
关键词 graded material adhesion molecular bond stiffness gradation
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I.I.D.STATISTICAL CONTRACTION OPERATORS AND STATISTICALLY SELF-SIMILAR SETS 被引量:2
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作者 HU DIHECollege of Mathematics and statistics, Wuhan University, Wuhan 430072, China. E-mail: dhhu@whu.edu.cn. 《Chinese Annals of Mathematics,Series B》 SCIE CSCD 2002年第4期461-468,共8页
I.i.d. random sequence is the simplest but very basic one in stochastic processes, and statistically self-similar set is the simplest but very basic one in random recursive sets in the theory of random fractal. Is the... I.i.d. random sequence is the simplest but very basic one in stochastic processes, and statistically self-similar set is the simplest but very basic one in random recursive sets in the theory of random fractal. Is there any relation between i.i.d. random sequence and statistically self-similar set? This paper gives a basic theorem which tells us that the random recursive set generated by a collection of i.i.d. statistical contraction operators is always a statistically self-similar set. 展开更多
关键词 Hausdorff metric Statistical contraction operator Statistically self-similar set Statistically self-similar measure
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