高层框架-筒体结构弹塑性分析方法的改进 被引量：3

1

作者 章丛俊 高振世 李爱群 《工程抗震与加固改造》 2007年第1期52-56,25,共6页

采用杆系-层间模型,提出多阶变刚度框架-筒体结构的连续-离散化方法,推导出框架-筒体结构的单元刚度矩阵和整体刚度矩阵。编制了考虑框架与筒体协同工作,并且能够分析每根杆件的结构动力时程分析程序,程序中考虑了筒体空间作用、P-Δ效... 采用杆系-层间模型,提出多阶变刚度框架-筒体结构的连续-离散化方法,推导出框架-筒体结构的单元刚度矩阵和整体刚度矩阵。编制了考虑框架与筒体协同工作,并且能够分析每根杆件的结构动力时程分析程序,程序中考虑了筒体空间作用、P-Δ效应等,该程序已应用于一些高层建筑的结构分析。 展开更多

关键词 框筒结构 刚度矩阵 离散化 杆系-层间模型 连续-离散化 协同分析 改进

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考虑框架柱轴向变形的变刚度框剪结构简化分析模型

2

作者 王徽 肖从真 李建辉 《建筑科学》 CSCD 北大核心 2015年第3期20-24,共5页

高层建筑框架剪力墙结构在水平荷载作用下产生的倾覆力矩由剪力墙和框架共同承担,由框架分担的倾覆力矩会引起框架柱的轴向变形。本文利用连续介质理论,将考虑框架柱轴向变形的等刚度框剪结构位移控制微分方程应用到变刚度框剪结构,提... 高层建筑框架剪力墙结构在水平荷载作用下产生的倾覆力矩由剪力墙和框架共同承担,由框架分担的倾覆力矩会引起框架柱的轴向变形。本文利用连续介质理论,将考虑框架柱轴向变形的等刚度框剪结构位移控制微分方程应用到变刚度框剪结构,提出了考虑框架柱轴向变形的变刚度框剪结构简化分析模型。与通用有限元模型计算结果相比,该方法计算精度比未考虑框架柱轴向变形的框剪结构简化分析模型明显提高,可用于高层建筑框架剪力墙结构的初步设计,也可用于定量和定性分析框架剪力墙结构的受力特性。 展开更多

关键词 框架剪力墙结构 层模型 连续介质理论 连续-离散化

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一种基于云模型的决策表连续属性离散化方法 被引量：30

3

作者 李兴生 李德毅 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2003年第1期33-38,共6页

传统Rough集理论只能处理离散属性,所以在对决策表进行处理之前,必须对决策表中的连续属性进行离散化。本文提出了一种基于云模型的、领域独立的决策表连续属性离散化方法,尤其适合大数据量的情形。该方法首先根据数据的实际分布,利用... 传统Rough集理论只能处理离散属性,所以在对决策表进行处理之前,必须对决策表中的连续属性进行离散化。本文提出了一种基于云模型的、领域独立的决策表连续属性离散化方法,尤其适合大数据量的情形。该方法首先根据数据的实际分布,利用云变换将连续属性的定义域划分为多个基于云的定性概念,然后利用决策表不确定性程度的反馈信息合并相邻的定性概念。这种离散化方法是一种软划分,更加符合实际的数据分布和人的思维方式。另外通过合并相邻的定性概念,能够有效提高信息系统中信息的粒度,从而提高所挖掘规则的统计意义和预测强度。 展开更多

关键词 云模型 决策表 连续属性离散化 NP问题 粗糙集理论

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地震区框架-剪力墙结构最优剪力墙数量的研究 被引量：28

4

作者 黄世敏 魏琏 +2 位作者 程绍革 衣洪建 赵斌 《工程抗震》 2003年第1期1-5,共5页

本文从沿高变刚度框剪结构协同分析的连续 离散化分析原理出发 ,提出了确定地震区沿高变刚度框剪结构剪力墙最优数量的简化计算方法。首次提出了采用竖向构件分类的方法确定最优剪力墙数量。本文方法具有较高的精度 。

关键词 框架—剪力墙结构 连续—离散化分析 地震区 剪力墙 竖向构件

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基于遗传算法的Bayesian网中连续变量离散化的研究 被引量：14

5

作者 王飞 刘大有 薛万欣 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 2002年第8期794-800,共7页

文中对如何从含有离散变量和连续变量的混合数据中学习 Bayesian网进行了研究 ,提出了一种基于遗传算法的连续变量离散化算法 .在该算法中给出了兼顾离散模型准确度和复杂度的适应度函数 ;并基于对离散化的实质性分析 ,定义了离散策略... 文中对如何从含有离散变量和连续变量的混合数据中学习 Bayesian网进行了研究 ,提出了一种基于遗传算法的连续变量离散化算法 .在该算法中给出了兼顾离散模型准确度和复杂度的适应度函数 ;并基于对离散化的实质性分析 ,定义了离散策略等价的概念 ,由此制定了离散策略的编码方案 ;进一步设计了变换离散策略的遗传算子 .该算法不存在局部极值问题 ,且不需要事先给定变量序关系 .模拟实验结果表明 ,该算法能有效地对连续变量离散化 ,从而使得从混合数据中学到的 Bayesian网具有较好性能 . 展开更多

关键词 遗传算法 BAYESIAN网 连续变量离散化 离散变量 学习算法

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一种连续属性离散化的新方法 被引量：5

6

作者 凌方 王建东 《数据采集与处理》 CSCD 2002年第2期179-182,共4页

提出了一种基于聚类方法、结合粗集理论的连续属性离散化方法。在粗集理论中有一个重要概念 :属性重要度 (Attribute significance) ,它常用来作为生成好的约简所采用的启发式评价函数。受此启发 ,在连续属性离散化方法中可把它用于属... 提出了一种基于聚类方法、结合粗集理论的连续属性离散化方法。在粗集理论中有一个重要概念 :属性重要度 (Attribute significance) ,它常用来作为生成好的约简所采用的启发式评价函数。受此启发 ,在连续属性离散化方法中可把它用于属性选择 ,即从已离散化的属性集中选择出属性重要度最高的属性 ,再把它和待离散化的连续属性一起进行聚类学习 ,得到该连续属性的离散区间。文中介绍了该方法的算法描述 ,并通过实验与其他算法进行了比较。实验结果表明 ,由于这种方法在离散化过程中结合了粗集理论的思想 ,考虑了属性间的相互影响 ,从而产生了比较合理的划分点 ,提高了规则的分类精度。 展开更多

关键词 连续属性离散化 数据挖掘 粗集 聚类学习 数据库

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Rough Set中基于聚类的连续属性离散化方法 被引量：5

7

作者 韩秋明 赵轶群 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第4期81-82,87,共3页

分析了一些Rough Set中连续属性离散化的方法，指出了其中的某些不足，并给出了一个基于聚类的连续属性离散化的方法。对当前的论域中的例子根据相似性进行聚类， 对每个聚类在各属性轴上的投影的边界设离散断点。该方法考虑了各属性之... 分析了一些Rough Set中连续属性离散化的方法，指出了其中的某些不足，并给出了一个基于聚类的连续属性离散化的方法。对当前的论域中的例子根据相似性进行聚类， 对每个聚类在各属性轴上的投影的边界设离散断点。该方法考虑了各属性之间的相关性，能得到比较合理的离散结果。 展开更多

关键词 聚类 连续属性离散化方法 粗糙集理论 知识表达 数据挖掘

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粗糙集理论中基于属性重要性的离散化方法 被引量：6

8

作者 孟祥萍 鞠传香 +1 位作者 王贤勇 任纪川 《东北电力学院学报》 2005年第1期40-43,共4页

连续属性离散化一直是机器学习领域中亟待解决的关键问题之一。目前已有许多离散化方法 ,存在的主要问题是断点集的选取带有很大的主观性 ,导致大多数的离散化算法难以得到较满意的离散效果。分析了当前研究中常用的离散化方法 ,提出了... 连续属性离散化一直是机器学习领域中亟待解决的关键问题之一。目前已有许多离散化方法 ,存在的主要问题是断点集的选取带有很大的主观性 ,导致大多数的离散化算法难以得到较满意的离散效果。分析了当前研究中常用的离散化方法 ,提出了一种基于属性重要性的离散化方法 ,利用遗传算法 ,把最小断点集作为优化目标 ,利用遗传算法 ,以属性重要性构造适应度函数 ,保证了原决策系统的不可分辨关系 ,避免了决策表信息的损失 。 展开更多

关键词 属性重要性 粗糙集理论 离散化算法 连续属性离散化 机器学习 不可分辨关系 决策表 离散化方法 点集 遗传算法

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样本信息处理中一种属性约简方法的研究 被引量：11

9

作者 夏克文 沈钧毅 李昌彪 《西安交通大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2005年第6期558-561,602,共5页

为了剔除样本信息中存在的冗余成分和不相容性,同时提取关键信息等,根据样本信息的特点和信息具有粒度的思想,基于粗糙集的2个近似精度科学地定义了条件属性重要性,进而提出一种对样本信息进行属性约简的有效、简便方法.该方法主要包括... 为了剔除样本信息中存在的冗余成分和不相容性,同时提取关键信息等,根据样本信息的特点和信息具有粒度的思想,基于粗糙集的2个近似精度科学地定义了条件属性重要性,进而提出一种对样本信息进行属性约简的有效、简便方法.该方法主要包括信息核的求取、可省条件属性的重要性计算和相对属性约简集的确定.其中,为连续属性的离散化处理提供了一种基于模糊相似比原理的快速离散化算法,它能起到剔除模糊噪声的作用.典型实例计算和在油水层识别系统中的实际应用表明,这种属性约简方法的识别准确率可达90%以上,应用效果显著. 展开更多

关键词 属性约简 样本信息 近似精度 连续属性离散化 模糊相似比

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一种基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 被引量：2

10

作者 吉根林 孙志挥 《东南大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2001年第2期31-34,共4页

研究了数量关联规则挖掘过程中的连续属性离散化问题 ,描述了连续属性离散化方法 ,包括连续属性区间划分算法和数据库样本大小的确定 ,提出了基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 .该算法首先利用等深度划分算法对连续属性进行离散化 ... 研究了数量关联规则挖掘过程中的连续属性离散化问题 ,描述了连续属性离散化方法 ,包括连续属性区间划分算法和数据库样本大小的确定 ,提出了基于可信度最优的数量关联规则挖掘算法 .该算法首先利用等深度划分算法对连续属性进行离散化 ,然后利用凸包处理技术提取强规则中可信度最高的数量关联区间 ,它对于数量关联规则的优化有着重要的应用价值 .应用该算法对股票行情进行了数量关联分析 ,提取股票涨跌与股票价格之间可信度最高的关联规则 .实验表明该算法是非常有效的 . 展开更多

关键词 数量关联规则 数据挖掘 连续属性离散化 可信度最优

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一种基于进化算法的连续属性离散化方法 被引量：7

11

作者 姚望舒 商琳 陈兆乾 《计算机应用与软件》 CSCD 北大核心 2005年第3期37-39,85,共4页

连续属性离散化是知识系统中的一个重要环节 ,一个好的离散化方法能够起到简化知识的描述和便于对知识系统的处理。而求取连续属性值的最优断点集合是一个NP难题 ,本文把连续属性值离散化问题作为一种约束优化问题 ,采用遗传算法来获得... 连续属性离散化是知识系统中的一个重要环节 ,一个好的离散化方法能够起到简化知识的描述和便于对知识系统的处理。而求取连续属性值的最优断点集合是一个NP难题 ,本文把连续属性值离散化问题作为一种约束优化问题 ,采用遗传算法来获得最优解 ,并针对离散化问题设计了相应的编码方式、交叉算子和变异算子。实验结果表明 。 展开更多

关键词 数据库 数据挖掘 知识发现 进化算法 连续属性离散化方法

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基于改进离散粒子群优化的连续属性离散化 被引量：8

12

作者 张荣光 胡晓辉 宗永胜 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第18期108-114,235,共8页

为了解决数据挖掘和机器学习领域中连续属性离散化问题,提出一种改进的自适应离散粒子群优化算法。将连续属性的断点集合作为离散粒子群,通过粒子间的相互作用最小化断点子集,同时引入模拟退火算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样... 为了解决数据挖掘和机器学习领域中连续属性离散化问题,提出一种改进的自适应离散粒子群优化算法。将连续属性的断点集合作为离散粒子群,通过粒子间的相互作用最小化断点子集,同时引入模拟退火算法作为局部搜索策略,提高了粒子群的多样性和寻找全局最优解的能力。利用粗糙集理论中决策属性对条件属性的依赖度来衡量决策表的一致性,从而达到连续属性离散化的目的,最后采用多组数据对此算法的性能进行了检验,并与其他算法做了对比实验,实验结果表明此算法是有效的。 展开更多

关键词 离散粒子群 模拟退火 粗糙集 连续属性离散化

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一种基于改进粒子群的连续属性离散化算法 被引量：8

13

作者 汪凌 《计算机工程与应用》 CSCD 2013年第21期29-32,共4页

提出一种基于改进粒子群的连续属性离散化算法。该算法结合集群智能优化理论和粗糙集理论,将各属性离散化分割点初始化为粒子群体,通过粒子间的相互作用寻求最优离散化分割点。将提出的离散化算法应用于UCI数据集实验中,实验结果表明,... 提出一种基于改进粒子群的连续属性离散化算法。该算法结合集群智能优化理论和粗糙集理论,将各属性离散化分割点初始化为粒子群体,通过粒子间的相互作用寻求最优离散化分割点。将提出的离散化算法应用于UCI数据集实验中,实验结果表明,该算法能使决策系统的信息损失降低到最小,并可获取更为简洁的决策规则。 展开更多

关键词 改进粒子群 智能优化 粗糙集 连续属性离散化

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基于改进粒子群优化的粗糙集连续属性离散化 被引量：8

14

作者 汪凌 胡培 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2010年第15期115-117,158,共4页

提出一种基于改进粒子群优化的连续属性离散化算法。在算法优化方面,采用改进粒子群优化算法。为了克服传统粒子群优化的不足,对种群初始化和自适应调整粒子的惯性权重,提高了粒子群优化算法的全局寻优能力。在粗糙集属性离散化方面,主... 提出一种基于改进粒子群优化的连续属性离散化算法。在算法优化方面,采用改进粒子群优化算法。为了克服传统粒子群优化的不足,对种群初始化和自适应调整粒子的惯性权重,提高了粒子群优化算法的全局寻优能力。在粗糙集属性离散化方面,主要是通过将最小断点集作为优化目标,粗糙集属性依赖度作为约束条件。仿真结果表明,该方法能有效地解决决策表连续属性离散化问题,计算速度快,收敛性好。 展开更多

关键词 改进粒子群优化 粗糙集 连续属性离散化

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基于人工鱼群算法的离散化方法 被引量：7

15

作者 曾建武 张建明 王树青 《模式识别与人工智能》 EI CSCD 北大核心 2006年第5期611-616,共6页

针对连续属性离散化过程中由于区间分割不当所造成的病态问题,提出一种最优离散化方法.将离散化中的分割点划分问题转化为一个指标寻优问题,采用人工鱼群算法进行优化求解.通过引入虚拟分割点,利用鱼群算法的聚群行为对离散区间实现有... 针对连续属性离散化过程中由于区间分割不当所造成的病态问题,提出一种最优离散化方法.将离散化中的分割点划分问题转化为一个指标寻优问题,采用人工鱼群算法进行优化求解.通过引入虚拟分割点,利用鱼群算法的聚群行为对离散区间实现有效合并.实例分析结果表明,用人工鱼群算法寻优得到的离散区间数目较少,最后得到的决策规则更为精简并具有较强的数据抗干扰能力. 展开更多

关键词 粗糙集 连续属性离散化 人工鱼群算法

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一种基于聚类的粗糙集连续属性的离散化算法(英文) 被引量：5

16

作者 项新建 Stolle.M 《浙江科技学院学报》 CAS 2003年第3期154-157,共4页

粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。粗糙集理论只能对离散属性进行处理 ,而不能处理连续属性。文中针对这一缺陷 ,利用连续数值属性有序性的性质和统计方差理论 ,提出了一种基于聚类的连续属性离散化算法... 粗糙集理论是一种新的处理不精确、不完全与不相容知识的数学工具。粗糙集理论只能对离散属性进行处理 ,而不能处理连续属性。文中针对这一缺陷 ,利用连续数值属性有序性的性质和统计方差理论 ,提出了一种基于聚类的连续属性离散化算法。运用典型数据将本算法与现有方法进行了比较分析 ,得到了满意的结果。 展开更多

关键词 连续属性离散化 离散化算法 聚类 粗糙集理论 数值属性 数据 数学工具 方差 相容 性质

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一种基于粗糙集理论的连续属性离散化新算法 被引量：7

17

作者 李慧 闫德勤 韩丽 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2010年第1期77-78,共2页

粗糙集理论中要求离散化保持原有决策系统的不可分辨关系,但以往的一些算法在离散过程中会使近似精度控制在可以接受的范围,即允许一定的错分。针对此不足,在保证决策属性绝对不改变的情况下,提出一种新的区间拆分方法,更合理有效地对... 粗糙集理论中要求离散化保持原有决策系统的不可分辨关系,但以往的一些算法在离散过程中会使近似精度控制在可以接受的范围,即允许一定的错分。针对此不足,在保证决策属性绝对不改变的情况下,提出一种新的区间拆分方法,更合理有效地对连续属性进行离散化。实验通过C4.5和支持向量机分别对离散化后的数据进行识别与分类预测,实验结果证明了算法的有效性。 展开更多

关键词 连续属性离散化 粗糙集 决策表 离散区间 数据挖掘

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基于离散模型的二维水波实时动态模拟方法 被引量：6

18

作者 庞明勇 《水利学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第11期1358-1363,共6页

从小振幅二维水波的偏微分运动方程出发,通过建立水面模型的离散点栅格结构,从时间和空间两个方面对连续的水波运动过程进行离散化处理,推导出水波微分方程的差分逼近系统,得出在任意离散时刻的水波曲面上,任一采样点处的垂直偏移与法... 从小振幅二维水波的偏微分运动方程出发,通过建立水面模型的离散点栅格结构,从时间和空间两个方面对连续的水波运动过程进行离散化处理,推导出水波微分方程的差分逼近系统,得出在任意离散时刻的水波曲面上,任一采样点处的垂直偏移与法矢量的迭代计算方法,以及保证离散系统迭代计算具有稳定性的系统参数约束条件。试算结果表明,在计算机图形硬件支持下,离散模型系统可以对点振源和线振源引起的水波进行实时真实感动态绘制。该算法可用于三维水环境模拟、动态水面仿真等领域。 展开更多

关键词 动态模拟 二维水波 连续系统离散化 仿真计算

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高层框筒和筒中筒结构动力特性的简化分析 被引量：2

19

作者 李恒增 徐新济 李晞来 《同济大学学报（自然科学版）》 EI CAS CSCD 北大核心 2002年第8期916-921,共6页

用连续 -离散化方法分析高层建筑筒体结构的动力特性 .在导出的等效筒体层间段单元的刚度矩阵中 ,所采用的位移函数能反映筒体结构的剪力滞后效应 .采用筒体的这种等效单元和刚性楼面及结构质量集中于楼面的假定 ,可使筒体结构的动力特... 用连续 -离散化方法分析高层建筑筒体结构的动力特性 .在导出的等效筒体层间段单元的刚度矩阵中 ,所采用的位移函数能反映筒体结构的剪力滞后效应 .采用筒体的这种等效单元和刚性楼面及结构质量集中于楼面的假定 ,可使筒体结构的动力特性分析大大简化 .与有限单元法比较 ,具有计算简捷和应用方便的优点 .计算表明 。 展开更多

关键词 筒中筒结构 动力特性 弯扭耦联振动 筒体结构 高层框筒结构 刚度矩阵 连续-离散化方法

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基于信息论的连续属性离散化 被引量：1

20

作者 徐如燕 鲁汉榕 郭齐胜 《计算机工程与设计》 CSCD 2002年第2期62-64,共3页

使用信息论的方法进行连续属性的离散化。引入 Ｈｅｌｌｉｎｇｅｒ偏差 ＨＤ（Ｈｅｌｌｉｎｇｅｒ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）作为每个区间对决策的信息量度量，从而定义切分点的信息熵，最终的离散化结果是使各区间的信息量尽可能平均。... 使用信息论的方法进行连续属性的离散化。引入 Ｈｅｌｌｉｎｇｅｒ偏差 ＨＤ（Ｈｅｌｌｉｎｇｅｒ Ｄｉｖｅｒｇｅｎｃｅ）作为每个区间对决策的信息量度量，从而定义切分点的信息熵，最终的离散化结果是使各区间的信息量尽可能平均。分析了ＨＤ度量在两种离散化方法中的作用，说明它在划分算法中运用比较理想，而在归并算法中则有局限。 展开更多

关键词 连续属性离散化 信息论 知识发现 机器学习

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