区间数线性规划的一种新解

基于区间数两两比较的可能度,提出了区间数线性规划的可能有效解和可能弱有效解的定义. 利用极大极小算子来求区间数线性规划的可能弱有效解,并建立了一种求多组弱有效解的模型.给出了 求可能有效解的方法,并对区间数线性规划进行拓展.数值例子验证了该法的有效性和可行性.     

基于双核范数鲁棒矩阵分解的遮挡图像恢复

低秩矩阵分解是计算机视觉、机器学习和数据挖掘中普遍使用的数据分析工具.矩阵分解方法可用于连续遮挡的图像数据的恢复,而低秩矩阵分解可转化为核范数优化模型.为了增强矩阵分解模型的鲁棒性,提出基于双核范数的鲁棒矩阵分解方法,该方法将每个数据矩阵分解为低秩干净数据、低秩噪声数据和稀疏噪声数据之和.建立最小化矩阵双核范数与L1范...     

不完全信息的多属性决策问题的方案排序法

针对不完全信息条件下的多属性决策问题建立一种模型，基于此模型提出方案排序的算法，且从理论上证明它的合理性。数值例子验证了该算法的有效性。     

具有2n个解的绝对值方程问题

利用矩阵的性质, 得到了绝对值方程存在2ⁿ个解的条件, 并构造了一些具有2ⁿ个解的绝对值方程.     

基于随机方差调整梯度的非负矩阵分解

针对求解非负矩阵分解的乘性更新规则存在计算复杂度高且迭代效率低等缺点,提出一种随机方差参数调整梯度的方法.将方差缩减策略和乘性更新规则相结合,通过引入一个调整随机梯度估计量的参数校正梯度下降方向使其偏差与方差达到平衡,从而能快速、准确地逼近最优解.在真实数据集上进行仿真实验,结果验证了该算法的可行性和有效性.     

不确定性多属性决策的一种新方法

讨论了属性值为区间数的一类不确定性多属性决策问题。将属性值转化为决策者的满意值后,结合决策者的满意值和属性本身的权重,提出了一种不同于简单加权算子(SWA)和有序加权平均算子(OWA)的新的融合算子。通过引入区间数比较的可接受度定义,给出了方案排序的一种算法。实例说明了该方法的有效性。     

含区间系数的多目标线性规划的机会约束方法

利用两个区间比较的可能度，构造了含区间系数的多目标线性规划的maximax和minimax两种机会约束模型，并采用两阶段方法求解这两个模型．数值例子验证了该方法的有效性。     

非负Tucker分解的随机方差缩减乘性更新算法

为了降低乘性迭代算法在求解非负Tucker分解时的计算复杂度,该文在乘性迭代的基础上,提出了一种随机方差缩减乘性更新方法.该方法先将待分解的非负张量n-模式矩阵化,再运用随机方差缩减乘性更新算法对矩阵进行非负分解,得到模式矩阵,最后通过梯度下降思想来更新核心张量.对高维数据进行非负Tucker分解时,加快收敛速度且降低...