基于概念格的web log分布式挖掘算法

提出一种有效的基于概念格的分布式挖掘算法,重点讨论由部分量化规则格提取的部分关联规则的合并技术,由于能对已存在关联规则的再利用,从而更有利于用概念格来挖掘关联规则.该算法根据对局部关联规则挖掘结果的分布式合成,有利于减轻网络频繁的通讯负担,体现并行计算、异步异构数据挖掘的优点.     

混合误差下半变系数模型估计的相合性

讨论了误差序列{εi,1≤i≤n}是α-混合条件下的变系数模型.利用局部多项式方法给出变系数模型系数函数的估计,并在此基础上讨论了系数函数估计的相合性问题,最终证明了该模型系数函数估计是弱相和合的.     

一类带非局部源的退化奇异抛物方程组解的爆破

本文讨论了R^M空间中具有非局部源退化奇异抛物方程组初边值问题。在一定的假设下得到了非负解的整体存在性与有限时刻爆破。     

最大值的几乎处处局部中心极限定理

X1,X2,…为独立同分布随机变量序列,Csaki,E在1993年给出了部分和的几乎处处局部中心极限定理．我们在较弱的条件下首次证明了最大值的几乎处处局部中心极限定理．     

具非零元素链的局部(α,β,γ)-对角占优矩阵

文章给出了局部(α,β,γ)-对角占优矩阵的相关概念,在具非零元素链的局部(α,β,γ)-对角占优矩阵的条件下,通过建立正对角阵X,得出B=Ax为具非零元素链的α-对角占优矩阵,从而获得了A为非奇H矩阵的判别准则.结果表明,提出这种延伸的局部(α,β,γ)-对角占优矩阵的概念,是对矩阵的对角占优理论的完善,是研究H矩阵、M矩阵的有力工具.     

局部坐标排列

基于排列技术,提出一种新的流形学习的方法--局部坐标排列(Local CoordinatesAlignment,LCA).LCA首先计算局部坐标作为每一个局部邻域的表达,然后通过在全局中排列从而得到最优嵌入.实验验证了LCA的有效性.与LE相比,所提出的LCA更贴近于流形学习的局部保存和全局优化的思想.     

基于多种群遗传算法的船舶操纵干扰系数推定

将干扰系数γ和WR0的估算归结为带约束的目标优化问题,并将遗传算法引入到该优化问题中.对干扰系数的估算,提出了一种基于实数编码的多种群遗传算法(RMGA),采用自适应遗传算子和最优保留策略,有效提高了RMGA全局搜索能力和局部快速搜索能力.通过假定真值仿真计算的结果作为观测量来辨识参数γ和WR0.辨识结果令人满意.     

基于多传感器的卫星容错自主导航系统

在由星敏感器、红外地平仪、雷达高度计、紫外敏感器组成的卫星多传感器容错自主导航系统中,采用容错联邦滤波算法,突出了多传感器系统信息冗余的优势,数据处理速度快,算法计算量小,具有较高的工程实用价值.仿真结果表明,该方案能够获得较高的定轨精度,当1个或多个导航子系统出现故障时,系统能够检测并隔离相应的故障子系统,同时还能利用隔离后的子系统获得局部导航最优解,从而有效提高了卫星导航系统的可靠性和精度.     

关于连通空间原像的注记

刻画出仿紧、局部紧、连通空间的等价性质,并举例说明连通的第一可数空间可以不是仿紧、局部紧、连通空间的连续映像,从而否定了连通的七空间是仿紧、局部紧、连通空间的商空间的说法。     

基于粒子群优化的BP神经网络预测方法及其应用研究

本文提出了一种基于粒子群优化的BP神经网络预测方法.该方法利用粒子群优化算法全局搜索BP神经网络的权值和阈值,并利用优化后的BP网络建立预测模型对经济指标进行预测.仿真实验结果表明,该方法克服了传统BP神经网络本身所存在的局部最小值和训练速度慢等不足,能够较好应用于定量经济指标预测,有效提高了预测的精度.