极大熵

作品数：258被引量：921H指数：15
导出分析报告
相关领域：理学自动化与计算机技术更多>>
相关作者：方志耕雍龙泉唐焕文张立卫刘思峰更多>>
相关机构：大连理工大学中国矿业大学南京航空航天大学西安电子科技大学更多>>
相关期刊：更多>>
相关基金：国家自然科学基金中央高校基本科研业务费专项资金国家社会科学基金陕西省教育厅自然科学基金更多>>
-
在结果中检索

检索结果分析

结果分析中...
选择条件：
  • 基金=国家重点基础研究发展计划x
共 条 记 录，以下是1-6
全选清除导出
参考文献引证文献引用追踪
视图：
排序：
防洪系统脆弱性的模糊极大熵诊断被引量：6
《系统工程理论与实践》2011年第8期1600-1607,共8页张灵 陈晓宏 王兆礼 
国家自然科学基金(50839005;50909106;40801034);住房与城乡建设部科技计划(2010-K3-40);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2010CB428405);武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室基金(2010B066)
参照可持续系统的特征,将防洪减灾过程分为防灾、承灾及恢复三个阶段,以脆弱性描述承灾阶段中防洪系统面临洪灾时应对、抵御洪水的能力,构建了防洪系统脆弱性诊断指标体系,基于GIS技术建立了基于极大熵原理的模糊诊断模型,提出了降低脆...
关键词：防洪 脆弱性 诊断 地理信息系统 极大熵 模糊性 
遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用被引量：13
《系统仿真学报》2007年第4期890-892,900,共4页何大阔 王福利 毛志忠 李鸿儒 
国家自然科学基金资助项目(60674063;60374003);973子课题资助项目(2002CB312200)
针对考虑阀点效应的电力系统经济负荷分配问题的特点,将遗传算法与传统基于梯度的数学优化方法相结合,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的混合遗传算法。通过极大熵理论将经济负荷分配问题近似为可导问题,并将SQP法引入遗传算法提...
关键词：经济负荷分配 混合遗传算法 极大熵 SQP算子 单纯形交叉算子 
基于改进遗传算法的电力系统经济负荷分配被引量：13
《控制与决策》2007年第2期230-232,237,共4页何大阔 王福利 毛志忠 
国家自然科学基金项目(60674063;60374003);国家973子课题项目(2002CB312200)
针对电力系统经济负荷分配问题,分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性,提出一种求解电力系统经济负荷分配问题的改进遗传算法.利用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题,将BFGS法引入遗传算法,提出了BFGS算子,以提...
关键词：经济负荷分配 遗传算法 极大熵 BFGS算子 单纯形交叉算子 
遗传算法在电力系统经济负荷分配中的应用被引量：3
《东北大学学报（自然科学版）》2006年第11期1181-1184,共4页何大阔 王福利 贾明兴 桑海峰 
国家自然科学基金资助项目(60374003);国家重点基础研究发展规划项目(2002CB312200).
针对电力系统经济负荷分配问题的特点,应用极大熵理论将经济负荷分配问题转化为可微问题·在分析了遗传算法与传统数学优化方法的不同优势与特性的基础上,将遗传算法与传统数学优化方法相结合引入局部搜索算子实现快速搜索,提出了一种...
关键词：电力系统 经济负荷分配 极大熵 遗传算法 局部搜索算子 多点均匀交叉算子 
线性支持向量机优化问题的极大熵方法被引量：2
《小型微型计算机系统》2006年第7期1383-1387,共5页郭崇慧 孙建涛 陆玉昌 唐焕文 
国家自然科学基金项目(10571018)资助;国家"九七三"重点基础研究发展项目(1998030414)资助;中国博士后科学基金项目(2003033153)资助
支持向量机是一种新的机器学习方法,已成功地应用于模式分类、回归分析和密度估计等问题中.本文依据统计学习理论和最优化理论建立了线性支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的近似解法—极大熵方法,为求解支持向量机优化问题...
关键词：机器学习 支持向量机 极大熵方法 
广义支持向量机优化问题的极大熵方法被引量：11
《系统工程理论与实践》2005年第6期27-32,共6页郭崇慧 孙建涛 陆玉昌 
国家自然科学基金(79990580);973国家重点基础研究发展规划(G1998030414);中国博士后科学基金(2003033153)
　依据最优化理论中的KKT互补条件建立了广义支持向量机的无约束优化模型,并给出了一种有效的光滑化近似解法极大熵方法,为求解支持向量机优化问题提供了一种新途径.该方法特别易于计算机实现,理论分析和数值实验结果表明了模型和算法...
关键词：最优化 支持向量机 极大熵方法 
全选清除导出
共1页<1>
检索报告 对象比较 聚类工具 使用帮助 返回顶部