排序方式： 共有12条查询结果，搜索用时 15 毫秒
1.
讨论M/M/1非抢占优先权排队模型.该模型可以用一个具有可数位相的拟生灭(QBD)过程来描述.对该过程采用生成函数法得到平稳状态时低优先权顾客数分布的概率母函数,以及其逗留时间分布的LaplaceStieltjes变换.所得结论同时也说明了这两个分布都不是PH分布. 相似文献
2.
将最小二乘支持向量机的思想引入无监督学习,提出一个最小二乘无监督支持向量机.首先假设超平面过样本中心点,再给出线性可分的条件构造目标函数和约束条件,从而得到一个线性规划问题去求解聚类问题. 相似文献
3.
高师数学教育专业课程设置探讨 总被引：1，自引：1，他引：0
为了适应并推进我国基础教育改革与发展,强化高师数学教育专业为基础教育改革发展提供支持的意识,较好地实现师范毕业生与教师岗位的对接,从教师专业发展角度,改革现有高师数学教育专业课程设置,构建动态合理的课程体系,培养新型的数学教师,是当今高师数学教育专业发展的有效途径． 相似文献
4.
概率统计的研究对象是随机现象.概率统计思维的本质在于:对随机事件发生的频繁程度定量化,在不确定的情景中作出良好判断.正是其思维方法别具一格,学生理解概率显得很复杂、很困难.通过对具体概率统计问题常见错误的分析,发现概率统计观念形成中的思维障碍,提出概率统计教学中应关注的方面. 相似文献
5.
一种改进的加权支持向量机 总被引：1，自引：1，他引：0
根据支持向量样本、边界向量样本、噪声样本、中心距离比值、百分位数和加权系数之间的关系,提出了基于中心距离比值的加权支持向量分类机,有效地处理了支持向量样本对加权系数的影响,并能够应用于非均衡数据和噪声数据,从而提高了加权支持向量机的分类能力. 相似文献
6.
为了有效地利用大数据中的无类别标签样本,将最小二乘支持向量机的思想和方法运用到半监督学习中,利用有类别标签和无类别标签样本构造支持向量机模型,通过Lagrange数乘法将其转化为一个线性规划问题,得到了一种适用于大数据的最小二乘半监督支持向量机.该算法有效地提高了支持向量机的测试准确率,具有较好的推广能力. 相似文献
7.
根据支持向量样本、边界向量样本、相对距离和加权系数之间的关系,提出了基于相对距离的加权支持向量机.利用相对距离表示了每个样本的重要性.并构造函数计算出每个样本点的加权系数,体现了支持向量对加权系数的影响,并且有效地处理非均衡数据对分类的影响,从而提高了支持向量机的训练速度和分类能力. 相似文献
8.
支持向量机在分类中的推广能力是非常显著的.通过构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种无监督支持向量机,它能在聚类的同时求出最优分类超平面并保证了支持向量机的推广能力. 相似文献
9.
在模式识别中,采取支持向量机对有类别标签样本分类是非常有效的,但在实际应用中,对样本进行标记并不是一件容易的工作.通过综合利用有类别标签和无类别标签样本信息构造目标函数和约束条件,借助二次规划模型提出了一种新的半监督支持向量机,从而提高了仅依靠有类别标签样本支持向量机的分类准确率. 相似文献
10.
一阶非线性复柯西问题的C~2类复值解的唯一性至今还没有定论,本文在限制了若干条件的情况下,在一点的邻域里讨论了采种超定方程组的C~2类复值解的唯一性。 相似文献