极大熵

作品数：258被引量：921H指数：15
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具有动态特性的聚类弹性网络算法研究被引量：4
《计算机工程与应用》2019年第8期102-109,共8页雍巧玲 衣俊艳 
国家自然科学基金(No.61402032);北京市自然科学基金(No.4144072);北京市优秀人才项目(No.2013D005017000017);北京建筑大学科研基金(No.00331613002)
聚类分析是一种非常重要的聚类工具,被广泛应用在各科学领域的聚类问题中。其中,弹性网络是一种较好的聚类分析算法,尤其在高维空间有很大优势。提出了一种新的聚类弹性网络算法CENA(Clustering Elastic Net Algorithm)。该算法将一个...
关键词：聚类分析 弹性网络 极大熵 自由能 
一种基于信息熵的专家随机挑选算法
《计算机工程与应用》2016年第5期119-121,178,共4页吴斌 马继涛 邬平 
云南省公共科技服务平台建设项目(No.2013DA006)
为合理、公平地从备选库均匀抽取评审专家,根据专家挑选规则引入信息熵测度作为体系中专家挑选的有序度量,依据规则建立基于信息熵的计算约束条件,利用极大熵理论构造专家挑选概率分布函数,并利用拉格朗日算子计算专家挑选的全概率分布...
关键词：非均衡 极大熵 熵增加 约束条件 拉格朗日 
非线性l-1模极小化问题的极大熵差分进化算法被引量：3
《计算机工程与应用》2011年第8期41-43,92,共4页李超燕 秦晓明 赖红辉 
国家自然科学基金(No.60875043)~~
针对一类非线性l-1模极小化问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用差分进化算法并结合极大熵函数法给出了解决此类问题的一种有效算法。利用极大熵函数将l-1模极小化问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,利用差分进化算...
关键词：差分进化算法 l-1模极小化问题 极大熵方法 
一类非线性极大极小问题的极大熵社会认知算法被引量：7
《计算机工程与应用》2010年第26期36-37,42,共3页雍龙泉 孙培民 张建科 
陕西省教育厅自然科学研究项目(No.09JK381)
针对一类非线性极大极小问题目标函数非光滑的特点给求解带来的困难,利用社会认知算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新的有效算法。首先利用极大熵函数将原问题转化为一个光滑无约束优化问题,然后利用社会认知算法对其进行求...
关键词：社会认知算法 极大极小问题 极大熵方法 
非线性互补问题的粒子群算法被引量：5
《计算机工程与应用》2009年第27期43-45,共3页张建科 
陕西省教育厅自然科学研究项目(No.07JK376);陕西省自然科学研究项目(No.2007A21)
针对非线性互补问题求解的困难,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了该类问题的一种新的有效算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性互补问题转化为一个无约束最优化问题,将该函数作为粒子群算法的适应值函数;然后应用粒子群算法...
关键词：粒子群算法 进化算法 非线性互补问题 极大熵函数 
非线性l-1模极小化问题的极大熵粒子群算法被引量：4
《计算机工程与应用》2009年第13期62-64,共3页张建科 
陕西省自然科学基金No.2007A21;陕西省教育厅自然科学研究项目(No.07JK376)~~
针对非线性l-1模极小化问题,利用粒子群算法并结合极大熵函数法给出了此类问题的一种新混合算法。该算法首先利用极大熵函数将非线性l-1模极小化问题转化为一个光滑函数的无约束最优化问题,将此光滑函数作为粒子群算法的适应值函数;然...
关键词：粒子群算法 进化算法 l-1模极小化问题 极大熵函数 
非线性约束规划的极大熵多目标进化算法被引量：2
《计算机工程与应用》2007年第21期40-42,共3页刘淳安 
国家自然科学基金资助项目(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60374063);陕西省自然科学基础研究计划项目(the Natural Science Foundation of Shaanxi Province of China under Grant No.2006A12);陕西省教育厅科学技术研究计划项目(No.07JK180);宝鸡文理学院重点科研项目(No.ZK0619)。
解非线性约束规划的困难在于如何处理问题的约束,从问题的约束条件出发构造了一个新的极大熵函数,利用此函数将原非线性约束规划问题转化成了两个目标的多目标优化问题。通过对搜索操作和参数的合理设计给出了一种新的极大熵多目标进化...
关键词：非线性规划 约束规划 进化算法 极大熵 
基于辅助空间与极大熵的半监督聚类方法被引量：2
《计算机工程与应用》2007年第1期173-177,188,共6页罗晓清 王士同 
教育部新世纪优秀人才计划;教育部科学研究重点项目;模式识别国家重点实验室开放基金资助。
将极大熵原理引入半监督聚类方法中,提出基于辅助空间与极大熵的半监督聚类算法AMESC,针对该算法中的代价函数进行迭代优化,实现聚类。AMESC的优势在于它依据模拟退火过程,使算法避开局部极小而得到全局极小,提高算法性能。通过实验证实...
关键词：极大嫡 模拟退火 辅助空闻 半监督聚类 
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