题名 基于可拓理论的描述逻辑扩展
被引量：3
1
作者
王静 贾成伟 张健沛 杨静
机构
哈尔滨工程大学计算机科学与技术学院 哈尔滨师范大学计算机与信息技术系
出处
《计算机应用》
CSCD
北大核心
2008年第8期2071-2073,2076,共4页
基金
国家自然科学基金资助项目(60673131)
文摘
传统描述逻辑不适合于处理信息不全、存在隐性知识甚至存在矛盾前提的问题,所以作为语义Web的逻辑基础它是不充分的,为此引入可拓学中的物元及其发散规则对它进行了扩充。首先给出了物元的语义解释,然后引入物元及其发散规则扩充Tableau算法,生成了Tableau-E算法和Tableau-E′算法,从而实现了对实例断言集Abox的扩展以及一致性检测,弥补了传统描述逻辑的不足。
关键词
语义WEB 描述逻辑 可拓学 物元 发散规则
Keywords
semantic Web description logic extenics matter-element divergence rule
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
题名 关于比较判别法及其极限形式的一点注记
2
作者
周学君
机构
黄冈师范学院数学与计算机科学学院
出处
《黄冈师范学院学报》
2013年第3期29-31,共3页
基金
湖北省教育厅科学研究项目(B20122705)
文摘
在判别无穷积分敛散性的方法中,比较判别法是一种重要而且实用的判别法。对于比较法则和它的极限形式之间的关系,相关文献中谈之甚少。本文论述了比较法则极限形式的证明过程,并揭示两者之间的深层关系。
关键词
无穷积分 收敛 发散 比较法则 极限形式
Keywords
infinite integral convergence divergence comparison rule limiting form
分类号
O172
[理学—数学]
题名 基于改进的FCM算法提取彩色图像有意义区域
被引量：5
3
作者
贲志伟 赵勋杰
机构
苏州大学物理科学与技术学院
出处
《计算机工程与设计》
CSCD
北大核心
2010年第18期4082-4084,4104,共4页
基金
江苏省高校自然科学基金项目(06kja14003)
文摘
针对传统的FCM算法随机获取初始聚类中心与分类类别数的缺陷问题,提出了一种获取初始聚类中心与分类类别数的方法,并采用交叉熵测度准则进行FCM聚类,对彩色图像进行分割,提取有意义区域。实验结果表明,该方法不仅能够提高算法的聚类速度与算法的普适度,而且可以改善图像的聚类效果。与传统的FCM算法相比,该算法更易于实现彩色图像有意义区与背景的分离,分割效果令人满意。
关键词
模糊C均值聚类算法 彩色图像分割 交叉熵距离 特征散度距离 隶属度准则
Keywords
fuzzy C-means clustering algorithm color image segmentation cross-entropy distance feature divergence distancedegree of membership rule
分类号
TN919.8
[电子电信—通信与信息系统]
题名 无穷积分敛散性的一个判别法
被引量：2
4
作者
郑建南 李志伟
机构
福建电力职业技术学院 泉州师范学院
出处
《闽西职业技术学院学报》
2009年第2期104-105,112,共3页
基金
福建省教育厅科研基金资助项目(JA08216)
文摘
研究了无穷积分敛散性的判别法问题,指出了《无穷积分敛散性的一个新的判别法》一文中所给出的判别法的极限性和不足之处,在此基础上推广出新的判别方法,以弥补原判别法的不足。
关键词
无穷积分 敛散性 L'Hospital法则
Keywords
integration for infinity convergence and divergence L＇ Hospital rule
分类号
O173
[理学—数学]
题名 论高等教育分流的三大原则
被引量：2
5
作者
李任
机构
华中师范大学高等教育研究所
出处
《荆门职业技术学院学报》
2007年第7期47-49,共3页
文摘
高等教育的大众化意味着培养渠道的多元化和生源选择的多样化。要构建一个真正面向全体学生,能最大限度地开发其内在潜能之科学合理的高等教育分流体系,核心问题就是在发展高等教育的过程中,始终从宏观层面上遵循高等教育分流的三大原则:适才、适量、自由。
关键词
高等教育 分流原则 适才 适量 自由
Keywords
higher education divergence rule ： for talent by quantity to freedom
分类号
G640
[文化科学—高等教育学]
题名 一种单位化的增量梯度算法
6
作者
钱晓慧 王湘美
机构
贵州大学数学与统计学院
出处
《运筹学学报》
CSCD
北大核心
2021年第2期81-92,共12页
基金
国家自然科学基金(No.11661019) 贵州省科技计划项目(No.20161039) 贵州省数据驱动建模学习与优化创新团队(黔科合平台人才[2020]5016)。
文摘
研究目标函数是若干光滑函数和的可分离优化问题,提出了一种单位化增量梯度算法。该算法每次子迭代只需要计算一个(或几个)分量函数的单位负梯度方向作为迭代方向。在一定条件下,证明了采用发散步长的单位化增量梯度算法的收敛性。作为应用,新算法和Bertsekas D P,Tsitsikils J N提出的(没有单位化)增量梯度算法分别用来求解稳健估计问题和源定位问题。数值例子表明,新算法优于(没有单位化)增量梯度算法。
关键词
可分离优化 单位化增量梯度算法 增量梯度法 发散步长准则
Keywords
separable optimization scaled incremental gradient algorithm incremental gradient algorithm divergence step size rule
分类号
O224
[理学—运筹学与控制论]
