增量式

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基于图属性拓扑的增量式等势概念计算
《控制与决策》2024年第10期3328-3336,共9页张涛 薛在发 卢辉斌 李少泽 张菁 刘学君 
国家自然科学基金项目(62176229);河北省重点实验室项目(202250701010046);河北省在读研究生创新能力培养项目(CXZZBS2023046)。
等势概念是形式概念分析和概念认知学习的一个新兴课题,为社交网络分析提供了新的思路.现有的等势概念计算方法先搜索所有的形式概念再对其进行过滤,降低计算效率.随着增量式计算的发展,实现增量式等势概念的计算是一项重要的研究课题....
关键词：形式概念分析 概念认知学习 等势概念 增量计算 属性拓扑 极大完全多边形 
一种基于模特征的增量式张量Tucker分解方法
《控制与决策》2024年第7期2431-2437,共7页渠超洋 韩建军 
随着数据量的爆炸式增长,边缘计算在大数据处理中的作用愈加重要.现实应用中产生的数据通常建模表示成高阶增量式张量的形式,增量式张量Tucker分解是一种高效挖掘高阶海量数据中隐藏信息的方法.针对传统增量式张量分解忽视张量模特征对...
关键词：大数据 增量式张量 Tucker分解 模特征 模长增量 模熵 
基于增量式Q学习的固定翼无人机跟踪控制性能优化
《控制与决策》2024年第2期391-400,共10页赵振根 程磊 
国家自然科学基金项目(62003161);江苏省自然科学基金项目(BK20190399);中国博士后科学基金项目(2021M701701)。
针对固定翼无人机纵向控制的高性能需求,提出一种控制系统性能优化结构.该结构包括一个使系统稳定的标称控制器和一个参与性能优化的增量式控制器.控制系统增量式的实现不会改变原有的控制系统,而是仅对标称控制系统做控制输入的补偿与...
关键词：强化学习 Q学习 增量式控制 性能优化 跟踪控制 无人机 
基于矩阵的混合型邻域决策粗糙集增量式更新算法被引量：11
《控制与决策》2022年第6期1621-1631,共11页苑红星 卓雪雪 竺德 刘辉 
赛尔网络下一代互联网技术创新项目(NGII20180612,NGII20180624,NGII20190617)。
决策粗糙集模型是当前粗糙集理论最为重要的研究分支之一.然而,由于现实环境下数据类型的复杂多样以及数据的动态更新,使得传统的决策粗糙集模型面临着一定的局限和不足,针对这一问题,提出一种混合型信息系统的邻域决策粗糙集模型,并设...
关键词：决策粗糙集 混合型信息系统 邻域 矩阵 增量式更新 效率 
基于增量式学习的正则化回声状态网络被引量：4
《控制与决策》2022年第3期661-668,共8页王磊 苏中 乔俊飞 赵静 
国家重点研发计划项目(2020YFC1511702);国家自然科学基金项目(61771059)。
针对回声状态网络(ESN)的结构设计问题,提出增量式正则化回声状态网络(IRESN).该网络由相互独立的子储备池模块构成,首先,子储备池根据奇异值分解方法生成,且可以保证每个子储备池权值矩阵的奇异值都小于1;其次,利用问题复杂度或者残差...
关键词：回声状态网络 增量式学习 奇异值分解 正则化 留一交叉验证 
基于矩阵的双论域模糊概率粗糙集增量更新算法被引量：7
《控制与决策》2021年第3期553-564,共12页刘丹 李敬伟 
河南省高等学校重点科研项目(19B520005)。
双论域模糊概率粗糙集是针对双论域信息系统的一种新的数据挖掘模型,现实应用中的双论域信息系统总是处于动态更新中,针对该问题提出一种基于矩阵的双论域模糊概率粗糙集增量式更新方法.首先,通过矩阵方法重新对双论域模糊概率粗糙集进...
关键词：粗糙集 双论域信息系统 模糊关系 概率 增量式学习 矩阵 
混合信息系统的动态变精度粗糙集模型被引量：10
《控制与决策》2020年第2期297-308,共12页杨臻 邱保志 
国家自然科学基金项目(U1304614);河南省基础与前沿技术研究项目(152300410191);河南省科技攻关项目(162102310238).
粗糙集是一种针对不确定性数据的数据挖掘理论,邻域粗糙集是处理混合型数据的常用模型.为了提高对混合型数据的抗噪能力,提出一种混合信息系统的变精度粗糙集模型;由于现实环境下信息系统的动态性,进一步提出对象增加和减少时的动态变...
关键词：信息系统 混合属性 变精度粗糙集 对象变化 动态更新 增量式学习 
基于邻域粒化条件熵的增量式属性约简算法被引量：18
《控制与决策》2019年第10期2061-2072,共12页赵小龙 杨燕 
安徽省高校自然科学研究重点项目(KJ2016A107,KJ2017A645);安徽省高校质量工程项目(2016JXTD019,2015GXK123.)
增量式属性约简是针对动态型数据的一种重要的数据挖掘方法,目前已提出的增量式属性约简算法大多基于离散型数据构建,很少有对数值型数据进行相关的研究.鉴于此,提出一种数值型信息系统中对象不断增加的增量式属性约简算法.首先,在数值...
关键词：增量式学习 粒计算 属性约简 数值型数据 邻域粒化 条件熵 
基于多代表点的大规模数据模糊聚类算法被引量：9
《控制与决策》2016年第12期2122-2130,共9页陈爱国 王士同 
国家自然科学基金项目(61272210);江苏省杰出青年基金项目(BK20140001);江苏省自然科学基金项目(BK20130155)
针对传统模糊聚类在大规模数据场景下,由于内存的限制不能一次装载所有数据,以及在通过聚类捕捉数据的潜在结构和描述各个类时仅使用单个代表点存在信息量不足的问题,提出一种基于多代表点的大规模数据模糊聚类算法.该算法通过对大规模...
关键词：大规模数据 模糊聚类 增量式聚类 多代表点 
一种增量式模块化回声状态网络被引量：4
《控制与决策》2016年第8期1481-1486,共6页李凡军 乔俊飞 
国家自然科学基金项目(61203099;61225016;61533002);北京市自然科学基金项目(Z141100001414005);北京市教委基金项目(km201410005001;KZ201410005002);中国博士后基金项目(2014M550017)
针对传统回声状态网络(ESN)难以解决多振荡子叠加(MSO)问题,提出一种增量式模块化回声状态网络(IM-ESN).该网络储备池由多个相互独立的子储备池组成.利用矩阵的奇异值分解(SVD)构造每个子储备池的权值矩阵,并依据分块对角矩阵原理,将子...
关键词：回声状态网络 储备池 多振荡子叠加问题 奇异值 预测 
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