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本文讨论根据较一般的目标函数模型(3)建立具有非线性尺度不变性的算法的理论依据。文献[2]研究了F(q)是二次函数的情形,我们可以把它看做是用q的二次函数逼近一般的F(q)。本文研究逼近F(q)的一般问题,对于用高阶多项式逼近和用低阶多项式分段逼近的两种策略,分别导出了计算ρK的解析表达式,并建立了相应的算法。 相似文献
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双聚类的关联规则挖掘方法 总被引:1,自引:0,他引:1
为了使所有关联规则算法都可用于双聚类挖掘,将双聚类问题转化为关联规则的频繁集挖掘问题.在为双聚类挖掘提供大量算法的同时,不但能获得双聚类,而且还能得到额外的双聚类关联信息.基因表达数据的实验结果证明了其有效性. 相似文献
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基于支持向量机的个人信用评估 总被引:9,自引:2,他引:9
银行系统使用许多方法去对个人贷款申请进行评估。支持向量机(SupportVectorMachines,SVMs)是一个很有前途的新技术,文章将支持向量机应用到信用评估中,和古典技术K最近邻法相比得到了比较好的结果。 相似文献
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一个采用新重新开始策略的共轭梯度法 总被引:1,自引:0,他引:1
本文建立了共轭梯度法的一个新的重新开始策略,其特点是当目标函数进入二次区域后,它能从当前的两个共轭方向开始,逐次构造与这两个方向都共轭、而且又彼此共轭的搜索方向。本文最后讨论了相应算法对一般目标函数的收敛性质。 相似文献
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基于新拟牛顿方程的拟牛顿法的全局收敛性分析 总被引:5,自引:0,他引:5
研究了基于新牛顿方程的Broyden类拟牛顿法的全局收敛性,得到了与传统拟牛顿方程的相应结果完全相同的结论. 相似文献
9.
该文研究了当训练点的输出为三角模糊数时,支持向量回归机的构建问题。首先将模糊回归问题转化为模糊分类问题,并将求模糊最优分类超平面问题转化为求解带有模糊决策的机会约束规划问题。利用基于模糊模拟的遗传算法求解带有模糊决策的机会约束规划,得到模糊最优分类超平面(模糊方程),解模糊方程得到模糊回归函数。在此基础上,得出模糊线性支持向量回归机(算法)。从而较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的模糊回归问题。最后,给出显示模糊线性支持向量回归机特点的模糊支持向量集的定义。 相似文献
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模糊支持向量分类机 总被引:6,自引:0,他引:6
研究了当训练点的输出为模糊数时支持向量分类机的构建问题。对于线性模糊分类问题,首先将其转化为模糊系数规划。利用模糊系数规划的λ-最优规划,求解模糊系数规划得到模糊最优解(模糊集合)以及模糊最优分类函数集(取值为最优分类函数而隶属度为λ(0≤λ≤1)的模糊集合),从而构造线性模糊支持向量分类机。对于非线性模糊分类问题,引入核函数,类似干线性模糊分类问题得到非线性模糊支持向量分类机。最后构造显示模糊支持向量分类机特点的模糊支持向量集(取值为模糊训练点,隶属度为λ(0≤λ≤1)的模糊集合)。模糊支持向量分类机较好地解决了支持向量机中含有模糊信息的分类问题。 相似文献