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周永权 《系统工程与电子技术》2001,23(11):84-86
定义了多项式感知器,分析了多项式感知器的逼近能力及特性,给出了多项式感知器用于求解多项式胡尔维茨可满足问题的神经网络学习算法.算例表明,该算法简单可行,易于实现,在稳定性问题中有着广泛的应用前景. 相似文献
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GF(P)上多元多项式的因式分解 总被引:3,自引:0,他引:3
周永权 《贵州师范大学学报(自然科学版)》1997,15(3):79-83
本文将文[1]中复数域C上多元多项式近似因式分解算法改进到有限域GF(P)上,给出GF(P)上多元多项式精确因式分解算法;算法切实可行,易于实现。 相似文献
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基于属性稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法 总被引:3,自引:0,他引:3
针对高属性维稀疏数据聚类问题,提出高属性维稀疏信息系统概念,给出一种新的基于稀疏特征差异度的动态抽象聚类方法。该方法的优势在于可伸缩性强,是一种面向属性稀疏特征,通过稀疏特征差异度可动态地、有效地实现对属性的归并,且具有一定容错性。该方法将在高属性维稀疏数据挖掘中起重要的作用。 相似文献
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改进型人工鱼群算法及复杂函数全局优化方法 总被引:5,自引:0,他引:5
在分析人工鱼群算法存在不足的基础上,对人工鱼群算法加以改进,提出了一种改进型人工鱼群算法。该算法提高了全局搜索能力和收敛速度,并用于求解具有变量边界约束的非线性复杂函数最优化问题。仿真结果表明,改进后的人工鱼群算法具有精度高、搜索速度快等特点,是一种求解复杂函数全局最优化的智能算法。 相似文献
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把感知器作为数学模型,充分利用神经元的运算特性,以二元多项式近似求根神经网络模型为基础,设计一类多元多项式不可约判定的神经网络模型,它是单输入多输出三层前向神经网络,给出神经网络学习算法,这种学习算法在p-adic意义下,通过调整隐层与输出层的权值Ci,j完成学习,可确定出多元多项式不可约,通过算例表明,该算法有效,相比传统的判定算法,可操作性强。 相似文献
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周永权 《广西民族大学学报》2000,6(3):190-192,196
结合目前估计前向三层神经网络隐层神经元数目的方法,提出一种向量不交关系来确定多层前向代数神经网络隐层神经元的数目,该方法只须估计出第一隐层神经元的数目,其余各层神经数目利用不交关系的算法随之确定,通过多项式代数函数实例表明,该方法具有效。 相似文献
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周永权 《广西民族大学学报》2000,6(3):190-196
对象及其关系的表示是推理、求解的基础 ,而对象的感觉特征的抽取可归结为一个定性映射 .本文以此为基础并将群体中的研究对象统称为“事物”,给出了群体中事物属性的数学表达及基于属性的事物关系的数学表达模型 ;由此引出了一般事物的属性及属性值的判定规则和“归约”“细化”的推理方法 ,将其用在 KDD中的概念提升中显得自然而方便 ,并得到基于属性的事物分类的数学方法 相似文献