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基于无约束优化和遗传算法的贝叶斯网络结构学习方法
,张永红
控制与决策 , 2013,
Abstract: 基于无约束优化和遗传算法,提出一种学习贝叶斯网络结构的限制型遗传算法.首先构造一无约束优化问题,其最优解对应一个无向图.在无向图的基础上,产生遗传算法的初始种群,并使用遗传算法中的选择、交叉和变异算子学习得到最优贝叶斯网络结构.由于产生初始种群的空间是由一些最优贝叶斯网络结构的候选边构成,初始种群具有很好的性质.与直接使用遗传算法学习贝叶斯网络结构的效率相比,该方法的学习效率相对较高.
学习贝叶斯网络结构的混合粒子群算法
,吕军成
科技导报 , 2013, DOI: 10.3981/j.issn.1000-7857.2013.22.008
Abstract: 针对直接使用粒子群算法进行结构学习效率较低的缺陷,基于无约束优化,提出一种贝叶斯网络结构学习的混合粒子群算法。该算法首先构造并求解一无约束优化问题,其最优解对应的无向图中的边可为结构学习提供一搜索范围,缩小粒子群算法的搜索空间,然后在缩小的空间中完成对贝叶斯网络的结构学习,从而提高了粒子群算法的学习效率。仿真试验结果表明,该混合粒子群算法可以快速、准确地学习到最优贝叶斯网络结构。
求广义几何规划全局最优解的新的线性化方法求广义几何规划全局最优解的新的线性化方法
,申培萍
四川师范大学学报(自然科学版) , 2009,
Abstract: 针对广义几何规划问题提出了一种确定型的全局优化方法,给出了一种构造目标函数及约束函数下界函数的新方法,从而建立了广义几何规划问题的松弛线性规划.通过对线性规划问题可行域的细分以及一系列的线性规划问题的求解,从理论上证明了该算法全局收敛性,数值实验表明了算法的可行性.
基于单纯形剖分确定非线性比式和问题全局解的新方法
,刘三阳
系统工程理论与实践 , 2013,
Abstract: ?针对经济与金融中出现的一类特殊非线性比式和问题,给出一种基于单纯形剖分的全局优化算法.在算法中,通过构造初始单纯形,以及使用凸包络理论,提出了一个确定原问题最优值下界的新方法.在确定下界的同时,将会得到原问题的n+1可行解,这些可行解可以用于上界的改善.理论上证明了算法的收敛性,数值算例表明算法是有效可行的.
考虑制动盘温度场和应力场的摩擦副匹配性分析
The Matching Analysis of the Friction Pair Considering the Temperature Field and Stress Field of the Brake Disc
 [PDF]

袁泽旺, 刘振强, 乔启,, 忠海
Open Journal of Transportation Technologies (OJTT) , 2016, DOI: 10.12677/OJTT.2016.56020
Abstract:
对25Cr2MoVA、QT700-2和HT250三种材料的制动盘和粉末冶金、合成材料两种闸片进行配对,采用有限元软件对不同材料组合条件下的制动盘进行温度场和应力场仿真分析。结果表明:100 km/h两次紧急制动工况下25Cr2MoVA制动盘温度最低,HT250制动盘热应力最小。综合考虑材料本身耐受温度的能力和力学性能,25Cr2MoVA制动盘与粉末冶金闸片匹配性最佳。
Three different types of brake discs, 25Cr2MoVA, QT700-2 and HT250 were matched with two different types of brake pads, powder metallurgy and composite material, and the temperature field and thermal stress field simulation analyses of the brake discs were conducted under different combination of materials by using FEA software. The results indicate that the temperature of the 25Cr2MoVA brake disc is the lowest and the thermal stress of the HT250 is the least under twice emergency braking condition in 100 km/h. The matching performance is the best between the 25Cr2MoVA brake disc and the powder metallurgy brake pad through consideration of the temperature resistance and mechanical properties of the material.
基于先验节点序学习贝叶斯网络结构的优化方法
朱明敏, 刘三阳,
自动化学报 , 2011, DOI: 10.3724/SP.J.1004.2011.01514
Abstract: ?针对小样本数据集下学习贝叶斯网络(Bayesiannetworks,BN)结构的不足,以及随着条件集的增大,利用统计方法进行条件独立(Conditionalindependence,CI)测试不稳定等问题,提出了一种基于先验节点序学习网络结构的优化方法.新方法通过定义优化目标函数和可行域空间,首次将贝叶斯网络结构学习问题转化为求解目标函数极值的数学规划问题,并给出最优解的存在性及唯一性证明,为贝叶斯网络的不断扩展研究提出了新的方案.理论证明以及实验结果显示了新方法的正确性和有效性.
浮点遗传算法的收敛性及其在模型参数提取问题中的应用
,杨华中,胡冠章,
电子学报 , 2000,
Abstract: 浮点遗传算法是一种模拟生物进化的最化搜索法,由于其运算简单、稳定性好、不需要计算目标函数的导数、高精度和能处理多维数值问题,浮点遗传算法在科学研究和工程技术中得到了广泛应用.通过对浮点遗传算法收敛性的分析,本文证明了"简单浮点遗传算法不收敛于全局最优解,而每代保留最优个体的浮点遗传算法才收敛于全局最优解".在此基础上,本文设计了一种采用连续突变和每代保留最优个体的改进浮点遗传算法,它克服了精确度与计算量之间的矛盾.本文利用该算法较好地解决了半导体器件模型参数提取问题,使计算量降低了约27%.
集合索引结构及其联接操作
卫?,谢闽,,施伯乐?
软件学报 , 2004,
Abstract: 集合类型是面向对象数据库和对象-关系数据库中的一种重要的数据类型.提出了集合类型数据的一种索引结构set_struc,并提出了基于set_struc的集合联接算法.set_struc通过合并集合数据的公共前缀组织数据.这种方法可以减少重复数据和重复模式的存储空间,并通过基于树的联接算法提高集合数据上的联接操作的性能.其性能优于现有的算法,如psj(partitionbasedjoin).
有限混合Laplace分布回归模型局部估计的EM算法
THE EM ALGORITHM OF LOCAL ESTIMATIONS FOR FINITE MIXTURE OF REGRESSION MODELS WITH LAPLACE DISTRIBUTION

作者,王继霞,,苗雨
- , 2016,
Abstract: 本文研究了一类有限混合Laplace分布回归模型的局部极大似然估计问题. 利用核回归方法和最大化局部加权似然函数的EM算法, 获得了参数函数的局部极大似然估计量, 并讨论了它们的渐近偏差, 渐近方差和渐近正态性. 推广了有限混合回归模型下局部非参数估计的结果.
In this paper, we study the local maximum likelihood estimations for a dinite mix-ture of regression models with Laplace distribution. By using the kernel regression method and the EM algorithm for maximizing the local weighted likelihood functions, we obtain the local maximum likelihood estimations of the parametric functions, and discuss their asymptotic biases, asymptotic variances and asymptotic normality, which extend the results of the local non-parametric estima-tions for the finite mixture of regression models
求极小极大分式规划问题的一个新的分支定界算法
A NEW BRANCH-AND-BOUND ALGORITHM FOR SOLVING MINIMAX LINEAR FRACTIONAL PROGRAMMING

作者,,蒋妍,申培萍
- , 2018,
Abstract: 本文研究在工程、管理等领域应用广泛的极小极大线性分式规划问题(MLFP).为求解MLFP问题,提出一个新的分支定界算法.在算法中,首先给出一个新的线性松弛化技巧;然后,构造了一个新的分支定界算法.算法的收敛性得以证明.数值实验结果表明了算法的可行性与有效性.
This paper considers minimax linear fractional programming (MLFP) problem, which has many applications in engineering, management, and so on. For solving problem MLFP, a new branch and bound algorithm is proposed. In this algorithm, a new linear relaxation technique is presented firstly, and then, the branch and bound algorithm is developed. The convergence of this algorithm is proved, and some experiments are provided to show its feasibility and efficiency
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