单隐层神经网络输入权值的新算法

针对传统极端学习机输入权值与隐层阈值随机设定的问题,提出了输出值反向分配算法。算法在传统极端学习机的基础上,通过优化方法得到最优输出值分配系数,并利用最小二乘法确定网络输入参数。将该算法应用到常用数据集进行实验,并与其他极端学习机改进算法进行比较,显示该算法有良好的学习以及泛化能力,能够得到简单的网络结构,证明了算法的有效性。     

一种新的线性规划问题的神经网络解法

１　引言单纯形法是解线性规划问题的最常用方法,可它不是一种多项式算法［１］．椭圆算法［２］的提出,使人们认识到线性规划问题存在多项式解法．但椭圆算法本身在实际中的应用却并不成功．内点法［３－５］是新的一类多项式算法,尽管它在求解大规模线性规划问题方面显示了相当的潜力,其算法的精度和软件的开发都有待完善和发展．神经网络方法展示了一种新的计算思想．由于固有的并行性和学习、联想能力,其应用和发展前景未可估量．对线性规划问题而言,Ｈｏｐｆｉｅｌｄ和Ｔａｎｋ提出的ＴＨ算法［６］是这种方法的代表,然而,ＴＨ…     

数据库营销响应建模的一种新的数据挖掘方法

提出了一个新的响应建模方法,这种方法更好地识别出那些对营销活动积极响应的客户,可以在数据挖掘的常用的有指导学习算法中实现,可通过逻辑回归的例子实现此方法。     

Bertrand竞争下二级供应链信息共享的价值分析

针对由1个原材料供应商和2个生产制造商构成的供应链,探讨在制造商之间存在Bertrand竞争的情况下,系统中信息共享的价值问题。通过建立博弈模型,分析比较了在以下3种信息共享条件下供应商、制造商以及供应链的利润:1)2个制造商共享成本信息;2)一方共享、另一方不共享成本信息;3)两者都不共享成本信息。最后讨论了如何进行利益补偿以促进供应链成员之间的信息共享。     

关于单位成本信道容量的注记

针对单位成本信道容量的计算问题,首先将一个联系单位成本信道容量与容量成本函数的基本定理推广到一般凸函数的情况,并证明了推广的单位成本容量函数具有单峰性,然后给出了一个利用单峰函数的性质计算单位成本信道容量的算法.同时,针对信道容量成本函数的计算问题,证明了这类带约束的信道容最的计算问题可以化为一个目标函数具有自协调性的凸优化问题,并给出了具体的算法和算法的计算量.     

对偶性和线性规划问题的神经网络解法

通过一种新的对偶形式,得到一种新的易于实现的解线性规划问题的神经网络,证明了 网络具有全局指数收敛性,使得线性规划问题的神经网络解法趋于完善.     

基于SVM的中文文本自动分类研究

详细介绍了进行文本分类的过程,并着重介绍了一种新的基于结构风险最小化理论的分类算法——支持向量机,通过实验比较支持向量机算法和传统的KNN算法应用于文本分类的效果,证实了支持向量机在处理文本分类问题上的优越性。     

基于修正参数简化标准的 ID3改进算法

ID3算法是数据挖掘分类中的一种重要算法,它是以信息增益作为属性选择的标准。针对 ID3算法存在的一些不足,提出一种基于修正参数简化标准的 ID3改进算法：1）在信息熵中引入修正参数;2）对引入修正参系数后的信息熵进行简化。实验数据结果表明,改进后的算法能得到更合理、更有效的规则,不仅在一定程度上克服了取值偏向问题,同时减少计算量。     

线性规划问题熵障碍对偶法的推广

熵障碍对偶法是继内点法之后,又一解线性规划问题的新的算法．本文讨论了熵障碍时偶法的推广形式及其梯度类算法的收敛性.     

关于文《一类线性时变大系统的平稳振荡》的一个注记

文献〔1〕讨论了线性时变大系统的平稳振荡,给文中的ε规定了一个上界。本文对这个上界作了一定的改善。