国家自然科学基金(61170019)

作品数：21被引量：58H指数：5
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相关期刊：《中国科学：信息科学》《Science China(Information Sciences)》《东北师大学报（自然科学版）》《模式识别与人工智能》更多>>
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一类分数阶微分方程边值问题正解的存在性
《东北师大学报（自然科学版）》2018年第4期32-39,共8页冯立杰 
国家自然科学基金资助项目(61170019)
研究了一类带有积分边值条件的分数阶微分方程边值问题.得到了对应的格林函数,并将边值问题转化为积分算子方程.利用格林函数的性质和一些不动点定理得到该边值问题存在正解的充分性条件.最后,举例说明了结果的有效性.
关键词：分数阶微分方程 边值问题 正解 不动点定理 
一类非线性分数阶微分方程边值问题正解的存在性被引量：1
《南开大学学报（自然科学版）》2018年第5期79-84,共6页宋景红 
国家自然科学基金(61170019)
研究一类非线性分数阶微分方程边值问题,通过计算得到相应问题的格林函数,在此基础上,进一步分析格林函数的性质.运用锥上的Krasnosel'skii's不动点定理,证明了该边值问题至少存在一个正解,最后举例说明了此类方程边值问题正解的存在性.
关键词：分数阶微分方程 不动点定理 边值问题 正解 
一类分数阶微分方程边值问题解的存在性
《河北师范大学学报（自然科学版）》2018年第3期198-204,共7页冯立杰 
国家自然科学基金(61170019)
研究一类分数阶微分方程边值问题,其非线性项包含未知函数的Riemman-Liouville分数阶导数.利用格林函数的性质和单调迭代的方法得到该边值问题存在2个解的充分性条件,构造迭代序列来逼近这2个解,并举例说明了结果的有效性.
关键词：分数阶微分方程 边值问题 单调迭代 解 
具有转接条件的非线性分数阶微分方程边值问题正解的存在性被引量：1
《天津理工大学学报》2018年第1期60-64,共5页宋景红 
国家自然科学基金(61170019)
本文主要研究了具有转接条件的非线性分数阶微分方程边值问题.首先,可以得到相应问题的格林函数.然后,利用格林函数的性质和锥上的Krasnosel′skii′s不动点定理证明了正解的存在性.
关键词：分数阶微分方程 转接条件 格林函数 不动点定理 正解 
随机傅里叶特征空间中高斯核支持向量机模型选择被引量：10
《计算机研究与发展》2016年第9期1971-1978,共8页冯昌 廖士中 
国家自然科学基金项目(61170019)~~
模型选择是支持向量机(support vector machines,SVMs)学习的关键问题.标准支持向量机学习本质上是求解一个凸二次优化问题,求解的时间复杂度为数据规模的立方级,而经典的模型选择方法往往需要多次训练支持向量机,这种模型选择方法对于...
关键词：模型选择 支持向量机 随机傅里叶特征 高斯核 交叉验证 
小样本贝叶斯网络参数学习方法被引量：9
《计算机工程》2016年第8期153-159,165,共8页李子达 廖士中 
国家自然科学基金资助项目"机器学习核方法模型选择与组合的核矩阵近似分析方法"(61170019)
当训练数据充分时,极大似然估计方法是贝叶斯网络参数学习典型且有效的方法。但当训练数据量少且领域知识缺乏时,极大似然估计往往无法给出一致无偏的参数估计。为此,提出一种新的贝叶斯网络参数学习方法TL-WMLE。将极大似然估计方法与...
关键词：贝叶斯网络 参数学习 小样本 迁移学习 目标域 
基于多源共享因子的多张量填充
《中国科学：信息科学》2016年第7期819-833,共15页张骁 胡清华 廖士中 
国家自然科学基金重点项目(批准号:61432011);国家自然科学基金(批准号:61170019)资助项目
张量填充在数据挖掘、机器学习、生物信号处理等领域有着广泛的应用.现有的张量填充方法多在低秩假设的前提下对单独的张量进行填充,然而由于张量数据的复杂结构,张量填充的精度通常较低.为此,研究不同来源多个张量同时填充的方法.首先...
关键词：张量填充 Tucker分解 共享因子 非线性共轭梯度法 奇异值分解 
基于积分算子空间显式描述的框架核选择方法被引量：2
《中国科学：信息科学》2016年第2期165-178,共14页刘勇 廖士中 
国家自然科学基金(批准号:61170019)资助项目
积分算子特征值在核方法 (kernel methods)学习理论分析中有重要作用.但对于大多数常用核函数,分析其积分算子特征值十分困难.针对该问题,提出了一种基于积分算子空间显式描述的框架核选择方法.首先,基于框架理论(frame theory)提出一...
关键词：框架理论 框架核 模型选择 核选择 积分算子 特征值 
矩优化Boosting算法被引量：1
《模式识别与人工智能》2015年第12期1067-1073,共7页刘川 廖士中 
国家自然科学基金项目(No.61170019)资助
间隔分布是Boosting算法的关键,现有的间隔分布泛化误差界难以计算,限制Boosting算法的发展.基于此问题,文中提出直接优化间隔分布的矩优化Boosting算法(MOBoost).首先,推导基于间隔分布一阶矩和二阶矩的Boosting泛化误差界(Boosting的...
关键词：BOOSTING 间隔分布 矩 泛化误差 模型选择 
一种大规模支持向量机的高效求解算法被引量：1
《计算机科学》2015年第9期195-198,共4页冯昌 李子达 廖士中 
国家自然科学基金(61170019)资助
现有大规模支持向量机求解算法需要大量的内存资源和训练时间,通常在大集群并行环境下才能实现。提出了一种大规模支持向量机(SVM)的高效求解算法,以在个人PC机求解大规模SVM。它包括3个步骤:首先对大规模样本进行子采样来降低数据规模...
关键词：大规模支持向量机 子采样 随机傅里叶特征 并行线性支持向量机 
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