国家自然科学基金(70672088)

作品数：17被引量：58H指数：5
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相关作者：马义中周晓剑汪建均刘利平朱嘉钢更多>>
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相关期刊：《系统管理学报》《数理统计与管理》《计算机研究与发展》《河南大学学报（自然科学版）》更多>>
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考虑调整随机误差的设置调整问题研究被引量：3
《数理统计与管理》2011年第5期896-903,共8页刘利平 马义中 汪建均 周晓剑 
国家自然科学基金(70672088)
针对存在设置偏差的小批量离散制造过程,研究了每次调整成本固定且调整存在随机误差情形下的质量控制问题。在建立过程状态空间方程模型的基础上,通过贝叶斯方法估计过程的未知参数,利用动态规划的方法得到了边界形式的过程最优调整策...
关键词：统计过程控制 边界调整 贝叶斯方法 状态空间模型 
基于Jeffreys非信息超先验的贝叶斯变量选择算法被引量：1
《系统仿真学报》2011年第9期1801-1805,1818,共6页邓海松 马义中 邵文泽 
国家自然科学基金(70672088)
在计算机试验中,复杂现象的仿真拥有数目庞大的输入变量,因此,筛选出对输出影响重要的输入变量是至关重要的。我们通过Jeffreys非信息超先验,提出了一种新的贝叶斯变量选择算法。不同于计算机试验中存在的变量选择算法,我们的方法不需...
关键词：计算机试验 变量的选择 元模型 稀疏性 插值 
基于梯度信息的最小二乘支持向量回归机被引量：5
《南京理工大学学报》2011年第1期138-143,共6页周晓剑 马义中 刘利平 汪建均 
国家自然科学基金重点项目(70931002);国家自然科学基金(70672088)
为了解决传统最小二乘支持向量回归机(LS-SVR)对训练样本量要求过高的问题,提出了基于梯度信息的支持向量回归机(GE-LS-SVR)模型。通过修改目标函数及约束条件,将梯度信息引入模型的构建中,重新构造了决策函数。采用了三个基准函数对模...
关键词：支持向量机 最小二乘支持向量回归机 梯度信息 计算机试验 
基于JGLM-RM模型的动态稳健设计及其应用被引量：2
《数理统计与管理》2010年第6期1001-1008,共8页汪建均 马义中 程志强 刘利平 
国家自然科学基金资助课题(编号:70672088;70931002);国家自然科学基金国际交流项目资助课题(编号:70711140386)
根据动态稳健设计的基本思想和方法,结合联合广义线性模型(Joint Generalized linearmodel)和响应模型(Response model)各自的特点和优势,构建出基于JGLM-RM的动态稳健设计模型。利用新模型对具体工业案例进行了实证研究,结果表明新模...
关键词：广义线性模型 响应模型 稳健设计 动态响应 
SMO算法的简化及其在非正定核条件下的应用被引量：10
《计算机研究与发展》2010年第11期1962-1969,共8页周晓剑 马义中 朱嘉钢 
国家自然科学基金重点项目(70931002);国家自然科学基金项目(70672088)~~
SMO算法是求解大型支持向量机(SVM)的有效算法.已有的算法都必须判定4个Lagrange乘子位于哪个象限,从而使算法的实现更为复杂.此外,现有算法都假定核矩阵是正定的或半正定的,因此使其应用受到了限制.考虑到传统算法的不足,提出了一种用...
关键词：非正定核 SMO算法 ε-支持向量回归机 支持向量机 拉格朗日乘子 
求解非半正定核Huber-支持向量回归机问题的序列最小最优化算法被引量：9
《控制理论与应用》2010年第9期1178-1184,共7页周晓剑 马义中 朱嘉钢 刘利平 汪建均 
国家自然科学基金重点资助项目(70931002);国家自然科学基金资助项目(70672088)
序列最小最优化(SMO)算法是求解大型支持向量机(SVM)问题的有效算法.已有的算法都要求核函数是正定的或半正定的,从而使其应用受到限制.针对这种缺点,本文提出一种新的的SMO算法,可求解非半正定核Huber-SVR问题.提出的算法在保证收敛的...
关键词：支持向量机 非半正定核 序列最小最优化算法 Huber-支持向量回归机 
基于梯度信息的支持向量回归机被引量：2
《系统工程》2010年第3期87-92,共6页周晓剑 马义中 朱嘉钢 
国家自然科学基金资助项目(70672088);国家自然科学基金重点资助项目(70931002)
传统的支持向量回归机(Support Vector Regression,SVR)都没有考虑到样本点处的梯度信息,因此必须通过加大训练样本的数目来提高回归精度,但由此导致的开销在计算机试验中有时是非常巨大的,从而影响了其在计算机试验中的广泛应用。针对...
关键词：支持向量机 支持向量回归机 梯度 计算机试验 
参数未知自相关过程的自适应边界调整策略被引量：2
《系统管理学报》2010年第3期356-360,共5页刘利平 马义中 周晓剑 汪建均 
国家自然科学基金资助项目(70672088)
针对参数未知的自相关过程的质量控制问题,研究了每次调整成本固定下的自适应调整策略。建立了过程的状态空间方程模型以及未知参数的贝叶斯模糊先验分布,利用序贯蒙特卡洛法估计未知参数值进而得到了过程每个阶段的调整边界线,从而确...
关键词：序贯蒙特卡洛法 自相关过程 统计过程控制 边界调整 
两种求解非正定核Laplace-SVR的SMO算法被引量：5
《控制与决策》2009年第11期1657-1662,1672,共7页周晓剑 马义中 
国家自然科学基金项目(70672088);国家自然科学基金国际交流项目(70711140386);国家自然科学基金重点项目(70931002)
提出2种用于求解非正定核Laplace-SVR的序列最小最优化(SMO)算法.第1种算法仅针对Laplace-SVR而设计;第2种算法将Laplace-SVR作为所要解决问题的一种特殊情况,使算法更具通用性.所提出的算法在保证收敛的前提下,使非正定Laplace-SVR能...
关键词：非正定核 序列最小最优化算法 支持向量回归机 
广义线性模型的贝叶斯分析及稳健参数设计应用被引量：6
《系统工程》2009年第4期71-77,共7页汪建均 马义中 汪新 
国家自然科学基金资助项目(70672088);国家自然科学基金国际交流项目(70711140386)
讨论了非正态响应稳健参数设计中应用最为广泛的广义线性模型。针对广义线性模型在稳健参数设计中普遍存在的估计性问题,对广义线性模型的参数采用相对客观的Jeffreys先验分布,运用基于ARMS抽样算法的MCMC方法动态模拟出各参数后验分布...
关键词：贝叶斯分析 MCMC模拟 Jeffreys先验 ARMS抽样 稳健参数设计 非正态响应 
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