云南高校图书馆联盟文献共享服务平台- 超立方体

超立方体: 作品数：350被引量：382H指数：8; 导出分析报告; 相关领域：自动化与计算机技术理学更多>>; 相关作者：王国军陈建二陈松乔樊建席徐俊明更多>>; 相关机构：中南大学湖南大学西安电子科技大学中国科学技术大学更多>>; 相关期刊：更多>>; 相关基金：国家自然科学基金国家杰出青年科学基金长江学者奖励计划湖南省自然科学基金更多>>

信息素引导的粗糙超立方体并行属性约简算法: 《小型微型计算机系统》2024年第12期2898-2907,共10页姚泓丞丁卫平鞠恒荣黄嘉爽姜舒陈悦鹏; 国家自然科学基金项目(61976120,62006128,62102199)资助;江苏省自然科学基金项目(BK20231337)资助;江苏省双创博士计划项目((2020)30986)资助;江苏省研究生科研与实践创新计划项目(KYCX23_3393)资助;江苏省高等学校自然科学研究重大项目(21KJA510004)资助;江苏省高等学校自然科学研究面上项目(23KJB520031)资助;南通市科技局基础科学研究项目(JC2021122)资助;中国博士后科学基金项目(2022M711716)资助。; 随着数据量的爆炸式增长,传统属性约简算法在处理海量数据时效率低下,评价指标单一且容易陷入局部最优,导致属性子集质量不高.为解决这些问题,本文设计一种适用于大数据场景的高效属性约简算法.首先,本文引入了粗糙超立方体方法的3个评...; 关键词：属性约简粗糙超立方体二进制灰狼算法并行计算 Spark框架

基于改进天鹰优化算法优化LSTM的滚动轴承故障诊断方法: 《振动与冲击》2024年第23期144-154,共11页王妍王新发王延峰顾晓光孙军伟; 国家自然科学基金项目(62272424,62276239);河南省自然科学基金杰出青年基金项目(222300420095);河南省高等学校重点科研项目(24A413011);河南省科技攻关项目(232102220053,242102210004,222102210277,232102210012)。; 针对天鹰优化(Aquila optimizer,AO)算法容易陷入局部最优,长短时记忆(long short-term memory,LSTM)神经网络容易受参数影响的问题,提出了一种基于改进天鹰优化(improved Aquila optimizer,IAO)算法优化LSTM神经网络的模型,并将其应用...; 关键词：故障诊断天鹰优化(AO)算法自适应螺旋搜索超立方体策略长短时记忆(LSTM)神经网络

基于超立方体顶点采样的区间数SVM分类模型研究: 《计算机工程与科学》2017年第11期2131-2138,共8页覃朗朱建军; 国家社会科学基金(14AZD049);国家自然科学基金(71171112;71401064);中央高校基本科研业务费专项资金(NS2014086);南京航空航天大学研究生开放基金(kfjj20150903); 研究了针对区间数样本的支持向量机分类问题。定义了区间数样本与超立方体之间的映射关系,研究了基于区间数样本的超立方体表示框架;提出了基于二叉树完整遍历的满足样本约束的超平面顶点采样方法,建立了通过分类目标函数转换的分类学...; 关键词：区间数支持向量机超立方体顶点采样

关于Boole函数线性可分性基本定理探讨: 《福建广播电视大学学报》2012年第4期94-96,共3页王岚; 本文描述了Boole函数的线性可分性问题,并回顾了Boole函数线性可分性基本定理,通过举例指出了该定理的局限性,最后实验计算结果表明该定理当且仅当维数n小于等于3时成立。; 关键词：Boole函数线性可分性超立方体

基于神经网络求解三值模型下的故障诊断问题: 《计算机技术与发展》2008年第4期16-18,177,共4页孙丽萍杨小帆刘怀义; 教育部新世纪优秀人才资助计划(NCET-05-0759);教育部博士点基金资助项目(20050611001);重庆市自然科学基金资助项目(CSTC2006BB2231;CSTC2005BB2191); 在多处理机系统的系统级故障诊断中,一个重要的研究课题是确定最可能故障处理机集,该问题可以归结为NP-完全的整数线性规划问题。连续Hopfield神经网络能够近似求解最优化问题,因此是解决这类问题的可选路径。文中主要研究如何构建连续H...; 关键词：系统级故障诊断 Hopfidd神经网络三值PMC模型超立方体

一种权重信息完全未知的多属性决策方法被引量：5: 《模式识别与人工智能》2007年第1期69-71,共3页张方伟姚炳学; 教育部科学技术研究重点资助项目(No.206089); 针对权重信息完全未知的多属性决策问题,利用超立方体分割的思想,给出数值模拟决策方法.该方法易于在计算机上实现,并且利用该方法得到的评价结果客观可靠,不具有主观随意性.最后,给出一个实际应用的例子.; 关键词：属性决策模型权重超立方体

基于超立方体与信息熵的离散化方法被引量：4: 《北京科技大学学报》2005年第6期760-763,共4页鄂旭高学东谭文东王莹; 国家自然科学基金(No.70271068)辽宁省教育厅重点科技基金(No.202163345); 针对粗糙集中连续属性需要离散化问题进行了研究．根据数据对象的可分辨性原理构造超立方体，在数据空间上对信息表中的连续属性进行整体离散化处理．根据条件属性与决策属性的一致性关系，依照条件属性在粗糙集边界域中的分类能力来确...; 关键词：粗糙集离散化超立方体信息熵

基于改进算法的多层神经网络的结构优化设计被引量：2: 《大连铁道学院学报》2004年第3期49-52,共4页雷铁安吴作伟杨周妮; 简要地介绍了工程中应用较多的多层前向神经网络(BP网络)的结构和网络的设计.通过采用一种改进的训练算法(参考隐层的输出),并结合科学的样本选择方法("超立方体"法)设计网络,进行网络训练.最后通过数字仿真证明了这个网络模型用于结构...; 关键词：多层神经网络改进算法多层前向神经网络超立方体训练算法网络训练 BP网络证明科学参考

多层前向神经网络的设计及在结构设计中的应用: 《机电工程技术》2003年第3期63-65,共3页王淑青吴作伟陈政南; 本文介绍了工程中应用较多的多层前向神经网络(也称BP网络)的设计,简要介绍了多层前向神经网络的结构,介绍了为神经网络选择训练样本的“超立方体”法,并给出了实例,证明了“超立方体”法的有效性。; 关键词：多层前向神经网络设计“超立方体”法

一类离散Hopfield网络吸引状态的特征分析被引量：1: 《电子与信息学报》2001年第7期677-686,共10页张军英许进保铮; 国家自然科学基金(No.60071026);国家部级科技预研跨行业基金(No.00J1.4.4.DZ0106); 该文首先讨论了超立方体图所对应的连接矩阵的特征向量,进而深入系统地分析了以n维超立方体为大规模局域连接模型的离散Hopfield网络的吸引特性之一,稳定吸引状态的位置、数量及其分布。研究结果表明,网络连接权矩阵的特征向量及其拼接...; 关键词：离散HOPFIELD网络超立方体神经网络吸引状态

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