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  • 【期刊】 基于话题检测的自适应增量K-means算法

    刊名:中文信息学报 作者:李胜东 ; 吕学强 ; 施水才 ; 孙军 关键词:话题检测 ; 增量聚类 ; K-means算法 ; 话题检测与跟踪评测 机构:廊坊燕京职业技术学院计算机工程系 ; 廊坊燕京职业技术学院计算机工程系 ; 北京信息科技大学网络文化与数字传播北京市重点实验室 ; 北华航天工业学院 年份:2014
    摘要:根据话题检测任务的定义和特点,本文分析了传统的增量聚类算法和K-means算法的优缺点,提出了基于话题检测的自适应增量K-means算法,设计了话题检测实验,实验结果证明了该算法提高了话题检测性能,具有良好的应用前景。
  • 【期刊】 面向等维独立多流形的增量学习算法IMM-ISOMAP

    刊名:山西大学学报(自然科学版) 作者:高小方 ; 刘杰飞 关键词:流形学习 ; 增量学习 ; 等维独立多流形 ; 动态邻域 ; 切空间 机构:山西大学计算机与信息技术学院 ; 山西大学计算机与信息技术学院 年份:2017
    摘要:流形学习是机器学习与数据挖掘领域的一个重要研究方向.其经典算法总是假设高维数据批量存在于单一流形,且不能有效处理增量式出现的高维多流形数据.针对等维独立多流形提出一种增量学习算法IMM-ISOMAP.首先在对新样本增量地更新动态邻域时,仅修改关键路径,避免重新计算全部邻域关系,以提高算法整体效率.然后通过扩展切空间的方法将新样本依次划分到各子流形,实现新样本的增量式分类算法.最后对各子流形计算低维嵌入并进行合并.实验结果表明,该算法可以有效地应用于人造多流形数据和实际得多流形图像数据.
  • 【期刊】 一种基于有效向量集的SVDD增量学习算法

    刊名:电信技术研究 作者:刘建 ; 万坚 ; 黄渊凌 关键词:支持向量数据描述 ; KKT条件 ; 增量学习 ; 有效向量集 年份:2013
    摘要:通过对SVDD增量学习中支持向量的变化特性分析,提出一种基于有效向量集的SVDD增量学习算法EISVDD。在算法增量学习过程中,利用原训练样本和新增训练样本中的有效向量集作为更新时的训练样本,舍弃对更新后分类器结构无贡献的远界非支持向量集。实验表明,该算法在有效减少训练时间的同时保持了传统批量式SVDD算法的良好分类性能。
  • 【期刊】 一种基于簇相合性的文本增量聚类算法

    刊名:计算机工程 作者:陶舒怡 ; 王明文 ; 万剑怡 ; 罗远胜 ; 左家莉 关键词:文本聚类 ; 增量聚类 ; 语义相似度 ; 簇相合性 ; 文本再分配 机构:江西师范大学计算机信息工程学院 ; 江西师范大学计算机信息工程学院 ; 江西财经大学网络信息管理中心 ; 江西师范大学初等教育学院 年份:2014
    摘要:传统文本聚类方法只适合处理静态样本,且时间复杂度较高。针对该问题,提出一种基于簇相合性的文本增量聚类算法。采用基于词项语义相似度的文本表示模型,利用词项之间的语义信息,通过计算新增文本与已有簇之间的相合性实现对文本的增量聚类。增量处理完部分文本后,对其中错分可能性较大的文本重新指派类别,以进一步提高聚类性能。该算法可在对象数据不断增长或更新的情况下,避免大量重复计算,提高聚类性能。在20 Newsgroups数据集上进行实验,结果表明,与k-means算法和SHC算法相比,该算法可减少聚类时间,提高聚类性能。
  • 【论文】 平面框架结构弹塑性分析的改进特大增量算法

    作者:王旭荣 关键词:特大增量步算法 ; 支座约束 ; 弹塑性 ; 梯度投影法 ; 并行计算 机构:重庆大学 ; 重庆大学 年份:2017
    摘要:当前结构分析中最通用的有限元方法(Finite Element Method)基于矩阵位移法发展而来,力法在结构设计、结构优化、应力集中以及材料非线性问题等方面都有着比位移法更优的一些特点,但其研究和发展却大大落后于矩阵位移法,最根本的原因就是其不适合计算机处理。特大增量算法(Large Increment Method,简写为LIM)是近年提出的一种基于力法和广义逆矩阵理论的有限元方法,其完全克服了力法不适合电算的缺点。对于一般超静定结构,存在无数组解满足通过节点平衡关系得到的平衡方程,但只有同时满足协调方程的解才是真实的解。特大增量算法利用广义逆矩阵原理直接求出平衡方程的一个特解,然后通过最优化方法将问题转化为寻求最优解的优化过程。在材料非线性分析中与传统位移有限元相比,特大增量算法有如下主要优点:(1)计算精度高,特大增量算法无需线性化本构方程,在一个单调荷载步内,无需限制子步的步长,可以仅有一个子步,避免了迭代误差;(2)计算效率高,特大增量算法天然具有很强的可并行性,无需进行子结构划分就可以直接以单元为最小单位并行求解本构方程。这得益于特大增量算法将三大基本方程的使用分为两个层次,在单元层面处理非线性本构方程,在系统层面处理平衡方程和协调方程。现有的特大增量算法研究集中在理论研究和单元库的扩充,对复杂杆系结构的非线性分析应用研究尚不充分,所以本文的主要工作着重于特大增量算法在平面框架弹塑性分析中应用研究,具体有:利用平衡与协调的对偶性,探讨特大增量算法在复杂平面杆系结构中的应用,建立了平面框架结构的特大增量算法基本控制方程,提出了针对典型支座约束以及组合结点的处理方法。该处理方法的线弹性问题算例表明,与位移有限元相比具有同等的精度和计算效率。特大增量算法在平面框架中的弹塑性分析等价于一个带线性等式和非线性不等式约束的最优化问题。结合广义梯度投影法改进特大增量算法迭代流程和塑性铰判断机制,使塑性铰判断更准确,避免在不等式积极约束集边界形成误判,新增加塑性铰时也无须重新计算迭代初始值,该方法大大提高了计算效率。基于Matlab提供的并行计算工具箱(PCT)和分布式计算服务(MDCS)实现LIM在空间域上的并行,最大加速比达到7,计算速度是ANSYS的13倍。本文的主要创新点为提出了特大增量算法典型支座约束和组合结点的处理方法,改进了特大增量算法在平面框架理想弹塑性分析中的应用,计算更高效准确,以及实现了特大增量算法在空间域上的并行化。
  • 【期刊】 一种新的概念格增量维护算法

    刊名:数学的实践与认识 作者:赵青松 ; 高妍方 ; 谭绪 关键词:增量算法 ; 概念格 ; 构造 机构:国防科学技术大学信息系统与管理学院 ; 国防科学技术大学信息系统与管理学院 ; 国防科学技术大学信息系统与管理学院 ; 国防科学技术大学信息系统与管理学院 年份:2007
    摘要:形式概念分析在数据分析以及机器学习领域得到了广泛的应用,作为核心数据结构的概念格的构造算法一直是形式概念分析领域的研究热点.根据概念外延的补集性质,给出并证明了概念的生成定理和超概念的生成定理,并以此为基础提出了一种新的概念格的增量维护算法,包括概念的生成和序关系建立算法,并给出了一个应用示例.
  • 【期刊】 基于神经网络的增量PID算法及仿真研究

    刊名:现代电子技术 作者:王军琴 关键词:神经网络 ; PID ; Matlab ; 在线自整定 机构:西安文理学院机电系 ; 西安文理学院机电系 年份:2010
    摘要:为了解决传统PID控制器对时变系统控制能力不强的弱点。利用神经网络理论与传统PID控制理论相结合。设计了一种基于神经网络的增量PID控制器,实现PID参数的在线自整定。通过实例仿真试验比较,这种控制器比传统的PID具有较强的适应性,可以获得满意的控制效果。
  • 【期刊】 基坑支护土钉力的简化增量算法

    刊名:岩土力学 作者:杨光华 ; 黄宏伟 关键词:基坑支护 ; 土钉力 ; 增量计算方法 机构:广东省水利水电科学研究院 ; 广东省水利水电科学研究院 ; 同济大学地下建筑与工程系 ; 广东广州510610同济大学地下建筑与工程系 年份:2004
    摘要:针对目前基坑土钉支护中土钉力的计算提出一个增量算法,结果表明,该方法计算的土钉力较符合工程实际。
  • 【期刊】 有序不可区分串的属性约简增量更新算法

    刊名:计算机科学与探索 作者:梁宝华 ; 严小燕 关键词:属性约简 ; 有效元素对 ; 不可区分串 ; 增量更新 机构:巢湖学院信息工程学院 ; 巢湖学院信息工程学院 年份:2017
    摘要:当有新增对象加入到决策表时,已有的属性约简将会发生变化,为保证约简结果的正确性,需对其进行动态更新.差别矩阵算法通常以可区分元素的多少作为属性重要性的依据,每次选择可区分信息最多的属性加入约简集,导致有较高的时间复杂度.为此,提出了有效比较元素对及不可区分串定义,以不可区分串长短为属性重要性选择的依据,并证明了其有效性;然后分析了增量更新的不同情况,将新增对象加入简化决策表,按相应条件动态变化约简集,由此设计了基于有序不可区分串的增量更新算法;最后通过实验比较和实例分析了增量更新算法的可行性和有效性.
  • 【期刊】 基于增量式PID算法的气体流量控制方法

    刊名:鱼雷技术 作者:高慧中 ; 路骏 ; 马小录 关键词:鱼雷动力系统 ; 气体流量控制 ; 增量式比例-积分-微分(PID)算法 ; 自适应 机构:中国船舶重工集团公司第705研究所 ; 中国船舶重工集团公司第705研究所 ; 西北工业大学航海学院 年份:2016
    摘要:气体流量控制回路因其动态特性复杂、响应速度受限等现象给控制器的设计带来了挑战。文中在分析鱼雷气体燃料动力系统动态流量控制特性的基础上,使用增量式比例-积分-微分(PID)算法来实现气体流量的动态控制,给出了控制系统动态特性的数学描述。在气体流量自适应控制器的设计阶段,首先在Ziegler-Nichol初始化基础上,试凑出一组具有良好控制效果的PID参数,并通过阶跃试验确认了该控制器的性能。仿真试验证明了该控制器在动态环境下的自适应能力。
  • 【期刊】 一种基于Mahalanobis距离的增量聚类算法

    刊名:计算机应用与软件 作者:郑宏亮 ; 王建英 关键词:模糊c均值聚类 ; Mahalanobis距离 ; 增量学习 机构:辽宁师范大学计算机与信息技术学院 ; 辽宁师范大学计算机与信息技术学院 ; 辽宁师范大学数学学院 年份:2011
    摘要:经典的模糊c均值聚类算法对非球型或椭球型分布的数据集进行聚类效果较差。将经典的模糊c均值聚类中的欧氏距离用Mahalanobis距离替代,利用Mahalanobis距离的优点,将其用于增量学习中,提出一种基于马氏距离的模糊增量聚类学习算法。实验结果表明该算法能较有效地解决模糊聚类方法中的缺陷,提高了训练精度。
  • 【期刊】 基于核心树的增量聚类算法研究

    刊名:湖北师范学院学报(自然科学版) 作者:丁一 ; 付弦 关键词:增量聚类 ; 核心树 ; 中心点 ; 聚类特征 机构:湖北师范学院计算机科学与技术学院 ; 湖北师范学院计算机科学与技术学院 年份:2011
    摘要:传统的聚类分析方法一般都没有考虑大容量数据集合的问题,而数据挖掘技术的研究重点之一就是如何从海量数据中高效率地获取知识。结合基于分类方法的K-means中心点算法以及基于层次方法的BIRCH增量算法提出核心树(Core-Tree)的思想来弥补两个算法的缺点,使用中心点的思想来表示BIRCH算法中汇总信息,利用类核心的思想来提高确定中心点的效率。因此,提出一种聚类算法,主要集中在如何提高大型数据集合的聚类效率、如何处理具有各种特征的数据集合。
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