面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法

一般的在线学习算法对不平衡数据流的分类识别会遇到较大困难,特别是当数据流发生概念漂移时,对其进行分类会变得更困难.文中提出面向不平衡数据流的自适应加权在线超限学习机算法,自动调整实时到达的训练样本的惩罚参数,达到在线学习不平衡数据流的目的.文中算法可以适用于不同偏斜程度的静态数据流的在线学习和发生概念漂移时数据流的在线学习.理论分析和在多个真实数据流上的实验表明文中算法的正确性和有效性.     

关于正矩阵最大特征值的一种算法

给出了估计正矩阵最大特征值的一种算法,对于非亏损的正矩阵,则给出了计算其最大特征值的一种平滑算法,该算法已编成M文件在Matlab 7.0上运行通过,验证了该算法是稳定有效的.     

关于求鳞状循环因子矩阵m次根的一种快速算法

利用快速傅里叶变换给出求鳞状循环因子矩阵m次根一种快速算法,同时证明了n阶鳞状循环因子矩阵的m次根中仍为鳞状循环因子矩阵的个数为m^n。该算法已编成M文件在Matlab 7.0上运行通过,验证了该算法是稳定有效的。