不平衡最小二乘支持向量机

针对标准的最小二乘支持向量机(LSSVM)没有考虑样本分布不平衡的问题提出一种称为不平衡最小二乘支持向量机的算法.首先用标准的最小二乘支持向量机对原始数据进行初步训练,产生一个分离超平面的法向量.然后把高雏样本投影到该法向量上得到一维数据.最后由该一维数据的标准差以及样本数量差异所提供的信息,给出两类数据惩罚因子比例,再用标准的最小二乘支持向量机进行第二次训练,对分离超平面进行调整.该方法克服传统方法只考虑数量的不平衡的不足,将原有样本集中具有的分类信息充分提取出来,提高了最小二乘支持向量机的泛化能力.实验结果表明,所提方法可以有效提高不平衡数据的分类性能.     

基于改进蚁群算法的QoS单播路由优化

对现代通信网中具有时延和带宽约束的QoS单播路由问题提出了一种基于改进蚁群算法的路由优化.该算法结合蚁群系统的特点对基本蚁群算法进行了三方面的改进:在信息素初始化中考虑食物源(目的节点)向周围散发气味的过程;将时廷和带宽信息加入启发式函数;引入"弱淘汰"法则全局更新信息素.仿真实验表明该算法可以更快地找到满足时延和带宽请求的最小费用路由.     

集值优化的严有效性和标量集值Lagrange映射

研究集值向量优化问题在标量集值Lagrange映射下鞍点的性质. 在近似锥 次类凸假设下, 证明了集值优化问题严有效解为鞍点的充分和必要条件. 利用标量集值Lagrange映射建立了集值优化问题的对偶模型, 并得到严有效性下的弱对偶和强对偶定理.     

一类多层线性规划模型的性质

对一类多层线性规划模型 ,提出了可行解的定义 ,并给出了其可行集的基本性质和数值计算结果 .     

发射系统的模糊可靠性

应用模糊可靠性的基本概念和原理 ,分析了一种发射系统 ,获得了该系统的一些模糊可靠性指标 .并对一个实例进行了计算.     

广义dⅠ-Ⅴ-Ⅰ型一致不变凸条件下的不可微多目标规划问题

利用d_Ⅰ 不变凸性, 提出一类新的广义d_Ⅰ-Ⅴ-Ⅰ型一致不变凸的概念. 考虑带不等式约束的不可微多目标规划问题, 并在广义d_Ⅰ-Ⅴ-Ⅰ型一致不变凸性条件下, 得到了一些最优性充分条件, 同时建立一个Mond-Weir型对偶, 并证明了弱对偶、 逆对偶和严格对偶定理.     

带有单模糊映射的混合变分不等式

本文的目的是在Banach空间中研究带有单模糊映射的混合变分不等式解的存在性。此外，还讨论了两种特殊情况，其结果可从文中主要定理推出。     

基于权重差异度的动态模糊聚类算法

针对传统模糊聚类算法需提前设置参数和初始聚类中心, 导致聚类结果不稳定的问题, 提出一种基于权重差异度的动态模糊聚类算法. 首先引入样本特征权重向量和样本间差异度的概念, 对数据集分布情况进行描述, 并采用新的评价指标获取候选聚类中心; 然后根据最小差异度准则, 对剩余样本点进行分类; 最后结合Davies-Bouldin指数(DBI)评价准则对候选聚类中心做进一步筛选与合并. 实验结果表明, 该算法在不同测试数据集上的性能明显优于传统聚类算法, 具有更高的自适应性和稳定性.     

一种线性规划问题单纯形法的改进算法

目的降低用单纯形法求解线性规划问题时计算机的运算量和存储量。方法基于高斯消元法和试算法的思想,在不用引入人造基的前提下,对算法进行改进。结果提出了一种改进的算法,并对算法进行了详细的分析。结论该算法能有效的避免循环,数值试验表明了该算法的有效性。     

服务质量路由问题的一个新进化算法

针对服务质量路由问题,设计了一种新颖的进化算法QoS_EA.该算法具有以下特点:(1)通过采用一种前向自然教编码方法,使路径不包含圈,节省了进化算法在求解该问题时的圈检查过程;(2)设计了一种散接交叉算子,以防止出现不可行的路径,确保交又操作的有效性和种群的多样性;(3)与交叉算子相对应设计了一种基于局部链路选择性修改的选择性变异算子,以确保路径由任意初始状态进化到满足约束的路径.理论分析证明该算法具有明显的优越性,并以概率1收敛于所求路径.计算机仿真结果表明该算法性能优于其他同类算法.