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基于启发式深度Q学习的多机器人任务分配算法 被引量:11
1
作者 张子迎 陈云飞 +1 位作者 王宇华 冯光升 《哈尔滨工程大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2022年第6期857-864,共8页
针对多机器人任务分配方法在环境复杂性增加时出现的维度灾难问题,本文提出了一种基于启发式深度Q学习的多机器人多任务分配算法。采用神经网络代替传统强化学习中的Q值,避免了强化学习在高维度空间下的状态-动作空间的局限性问题;将轨... 针对多机器人任务分配方法在环境复杂性增加时出现的维度灾难问题,本文提出了一种基于启发式深度Q学习的多机器人多任务分配算法。采用神经网络代替传统强化学习中的Q值,避免了强化学习在高维度空间下的状态-动作空间的局限性问题;将轨迹池引入深度Q学习算法中启发动作的选择策略,提高了算法的收敛速度;在动作选择决策之中引入动态探索因子,保证算法对环境中的未知空间的充分探索,进而提高算法的学习效率。通过实验证明:基于启发式深度Q学习的任务分配算法成功缓解了复杂环境下多机器人多任务分配的维度灾难问题,通过实验对比,证明基于启发式深度Q学习的任务分配算法在收敛速度和任务分配结果方面存在明显的提升。 展开更多
关键词 任务分配 神经网络 强化学习 Q值 高纬度 启发式深度Q学习 维度灾难 动态探索
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高维面板数据降维与变量选择方法研究 被引量:5
2
作者 张波 方国斌 《统计与信息论坛》 CSSCI 2012年第6期21-28,共8页
从介绍高维面板数据的一般特征入手,在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时,主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型;对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据... 从介绍高维面板数据的一般特征入手,在总结高维面板数据在实际应用中所表现出的各种不同类型及其研究理论与方法的同时,主要介绍高维面板数据因子模型和混合效应模型;对混合效应模型随机效应和边际效应中的高维协方差矩阵以及经济数据中出现的多指标大维数据的研究进展进行述评;针对高维面板数据未来的发展方向、理论与应用中尚待解决的一些关键问题进行分析与展望。 展开更多
关键词 高维 面板数据 降维 变量选择
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基于Logistic混沌映射优化的君主蝶优化算法 被引量:5
3
作者 倪龙雨 符强 吴沧辰 《计算机系统应用》 2021年第7期150-157,共8页
君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是2015年提出的一种模拟君主蝶的迁徙行为的元启发式算法.通过对MBO的研究发现其在处理高维问题时易陷入局部最优与迁移算子产生的子代受父代影响过大的问题,本文提出新算法,Logisti... 君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization,MBO)是2015年提出的一种模拟君主蝶的迁徙行为的元启发式算法.通过对MBO的研究发现其在处理高维问题时易陷入局部最优与迁移算子产生的子代受父代影响过大的问题,本文提出新算法,Logistic混沌映射君主蝶优化算法(Monarch Butterfly Optimization with Logistic Chaotic Map,LCMMBO),使用Logistic混沌映射扰动最优解以增强其跳出局部最优的能力,优化了迁移算子中子代传递的方式以增强其全局搜索的能力.通过仿真实验发现其在处理高维的优化问题时表现出良好的性能,不仅鲁棒性优异,而且跳出局部最优的能力强. 展开更多
关键词 君主蝶优化算法 高维 混沌映射
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基于多元竞争淘汰的自然计算方法
4
作者 胡建暄 马宁 +4 位作者 付伟 季伟东 刁衣非 刘聪 黄鑫宇 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2023年第8期2274-2280,共7页
在自然计算方法中,为解决高维数据优化问题,需提高种群规模以获得更高精度,但同时需要的时间复杂度较大,若种群规模降低又会因种群多样性不足导致算法陷入局部最优。为解决优化过程中种群规模难以平衡、算法收敛速度慢及易陷入局部最优... 在自然计算方法中,为解决高维数据优化问题,需提高种群规模以获得更高精度,但同时需要的时间复杂度较大,若种群规模降低又会因种群多样性不足导致算法陷入局部最优。为解决优化过程中种群规模难以平衡、算法收敛速度慢及易陷入局部最优等问题,提出一种基于多元竞争淘汰(multiple competitive elimination,MCE)策略的自然计算方法,其适用于各类优化算法,而不依赖于算法进化的具体步骤,具有普适性。首先将原始解空间划分为具有竞争关系的两类大空间,每类大空间中细化分解为N元小空间;然后在两类大空间中分别执行反向学习和混合变异两种不同的淘汰方法,淘汰较差个体;最后选取N元小空间的部分较优个体跨两类大空间进行竞争交换以保持整体种群的多样性,提高了算法收敛速度和收敛精度。将该策略分别应用到粒子群算法和遗传算法中,并与标准粒子群算法、遗传算法及目前较先进的改进群智能优化算法对比,利用高维经典测试函数验证其性能。实验结果表明,多元竞争淘汰改进算法较其他对比算法表现出了更好的寻优能力,具有普适性。 展开更多
关键词 自然计算方法 高维 多元空间 反向学习 混合变异
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一种基于PLS的概率神经网络分类算法 被引量:4
5
作者 陈刚 杨志强 刘秉权 《微电子学与计算机》 CSCD 北大核心 2015年第5期73-78,83,共7页
基于PLS的概率神经网络分类算法利用PLS的自变量的部分主成分替代PNN输入,利用因变量的极大无关组替代输出,从而实现降维,同时新算法利用有限数量的模式组合神经元替代大量样本神经元,从而极大地简化了网络,优化了结构;最后将该算法应... 基于PLS的概率神经网络分类算法利用PLS的自变量的部分主成分替代PNN输入,利用因变量的极大无关组替代输出,从而实现降维,同时新算法利用有限数量的模式组合神经元替代大量样本神经元,从而极大地简化了网络,优化了结构;最后将该算法应用于实践,表明新算法以较小的代价就能获得和传统的PNN相当的分类性能. 展开更多
关键词 概率神经网络 偏最小二乘法 残差矩阵 主成分 高维
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结合最近邻与闭模式子空间聚类方法 被引量:3
6
作者 宋奎勇 王念滨 +1 位作者 王红滨 寇香霞 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2017年第16期134-137,198,共5页
针对传统距离度量在高维数据上效果不明显问题,提出一种共享最近邻子空间聚类算法(SNN_SC),按照维把数据集转变为多个最近邻事务数据库,挖掘事务数据库中最大共现对象集,即一维上聚类。在一维聚类集上进一步挖掘闭频繁项集,包含闭频繁... 针对传统距离度量在高维数据上效果不明显问题,提出一种共享最近邻子空间聚类算法(SNN_SC),按照维把数据集转变为多个最近邻事务数据库,挖掘事务数据库中最大共现对象集,即一维上聚类。在一维聚类集上进一步挖掘闭频繁项集,包含闭频繁项集的维是子空间,闭频繁项集是子空间上聚类。实验对比结果表明,SNN_SC能够更准确定位子空间,并在子空间上产生完整聚类。 展开更多
关键词 高维 共享最近邻 子空间聚类 闭频繁项集
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基于spike-and-slab先验分布的贝叶斯变量选择方法 被引量:3
7
作者 张宪友 李东喜 《山东大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2021年第12期84-93,共10页
针对超高维数据,提出一种基于spike-and-slab先验分布的超高维线性回归模型的贝叶斯变量选择方法。该方法继承了弹性网方法和EM算法的优点,以较快的收敛速度来获得稀疏的预测模型。特别地,针对系数的spike-and-slab先验分布设置上,该方... 针对超高维数据,提出一种基于spike-and-slab先验分布的超高维线性回归模型的贝叶斯变量选择方法。该方法继承了弹性网方法和EM算法的优点,以较快的收敛速度来获得稀疏的预测模型。特别地,针对系数的spike-and-slab先验分布设置上,该方法允许系数从不同坐标借力、自动适应已知数据的稀疏信息以及进行多重调整。通过与常用方法的比较,证明了该方法的准确性和有效性。 展开更多
关键词 变量选择 超高维 spike-and-slab先验分布 弹性网 稀疏模型
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基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法 被引量:2
8
作者 陈启买 周海晴 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2009年第9期3314-3317,共4页
从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发,将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中,提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法,通过构造不同结构神经元结合的神经网络,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几... 从BP神经元模型和RBF神经元模型几何意义出发,将仿生模式识别理论引入到神经网络分类中,提出了一种基于仿生模式识别的构造型神经网络分类方法,通过构造不同结构神经元结合的神经网络,实现了对不同类样本在高维空间中形成的不同形状几何体的覆盖。实验证明该算法是非常有效的。 展开更多
关键词 仿生模式识别 神经元 构造型神经网络 高维空间 分类
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High-Dimensional Spatial Standardization Algorithm for Diffusion Tensor Image Registration 被引量:1
9
作者 Tao Guo Quan Wang +1 位作者 Yi Wang Kun Xie 《Journal of Beijing Institute of Technology》 EI CAS 2018年第4期604-616,共13页
Three high dimensional spatial standardization algorithms are used for diffusion tensor image(DTI)registration,and seven kinds of methods are used to evaluate their performances.Firstly,the template used in this paper... Three high dimensional spatial standardization algorithms are used for diffusion tensor image(DTI)registration,and seven kinds of methods are used to evaluate their performances.Firstly,the template used in this paper was obtained by spatial transformation of 16 subjects by means of tensor-based standardization.Then,high dimensional standardization algorithms for diffusion tensor images,including fractional anisotropy(FA)based diffeomorphic registration algorithm,FA based elastic registration algorithm and tensor-based registration algorithm,were performed.Finally,7 kinds of evaluation methods,including normalized standard deviation,dyadic coherence,diffusion cross-correlation,overlap of eigenvalue-eigenvector pairs,Euclidean distance of diffusion tensor,and Euclidean distance of the deviatoric tensor and deviatoric of tensors,were used to qualitatively compare and summarize the above standardization algorithms.Experimental results revealed that the high-dimensional tensor-based standardization algorithms perform well and can maintain the consistency of anatomical structures. 展开更多
关键词 diffusion tensor imaging high dimensional spatial standardization REGISTRATION TEMPLATE evaluation
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混合效应模型的多惩罚回归过程及其算法收敛性研究 被引量:2
10
作者 罗幼喜 李翰芳 《统计与信息论坛》 CSSCI 北大核心 2017年第10期3-10,共8页
针对混合效应模型中固定效应与随机效应同时选择问题,提出了施加多个惩罚项的回归过程,同时给出了参数估计的交替迭代算法,并证明了算法的收敛性。针对两种特殊的多惩罚回归过程,分别利用计算机模拟数据进行了比较分析,结果显示新方法... 针对混合效应模型中固定效应与随机效应同时选择问题,提出了施加多个惩罚项的回归过程,同时给出了参数估计的交替迭代算法,并证明了算法的收敛性。针对两种特殊的多惩罚回归过程,分别利用计算机模拟数据进行了比较分析,结果显示新方法在各种不同条件下均有良好的表现,尤其是能处理高维稀疏的混合效应模型。最后通过一个实际数据演示了新方法的应用。 展开更多
关键词 高维 多惩罚 迭代算法 收敛
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基于随机复杂度约束的高维特征自动选择算法 被引量:1
11
作者 刘峤 王娟 +1 位作者 陈伟 秦志光 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2011年第2期370-374,共5页
高维特征选择问题是机器学习研究领域的公开问题,当前流行的1-范数约束正则化解决方案存在的主要问题是缺乏特征组选能力和特征选择能力受样本容量限制.本文从随机复杂度理论的模型冗余度最优下界推导得出了一种易于求解的基于零-范数... 高维特征选择问题是机器学习研究领域的公开问题,当前流行的1-范数约束正则化解决方案存在的主要问题是缺乏特征组选能力和特征选择能力受样本容量限制.本文从随机复杂度理论的模型冗余度最优下界推导得出了一种易于求解的基于零-范数约束的特征选择算法模型.该算法不仅可证优化,而且具备自动特征选择能力,克服了1-范数约束方法的主要缺点,算法不依赖于对数据真实生成模型的参数假设,具有广泛的适用性.仿真实验表明该算法在常规数据建模任务中的性能表现与1-范数约束方法相当,在真实基因数据集上的测试结果进一步验证了该算法在高维特征空间的性能优于近期发表的一些主要算法. 展开更多
关键词 机器学习 生物信息学 特征选择 正则化方法 高维
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高维高频视角下最小方差组合风险的估计 被引量:1
12
作者 刘丽萍 《数学的实践与认识》 2021年第10期69-80,共12页
在当今大数据时代,维数诅咒和噪声的影响使得投资组合的估计越来越困难.尤其对于高频数据,噪声、跳跃以及非同步交易的影响使得在投资组合中扮演着重要角色的协方差阵的估计更为复杂.首先给出了基于CLIME估计量的最小方差投资组合风险... 在当今大数据时代,维数诅咒和噪声的影响使得投资组合的估计越来越困难.尤其对于高频数据,噪声、跳跃以及非同步交易的影响使得在投资组合中扮演着重要角色的协方差阵的估计更为复杂.首先给出了基于CLIME估计量的最小方差投资组合风险的估计,然后将高频协方差阵估计量代入其中,得到基于高频数据的最小方差组合风险的估计形式.通过模拟和实证研究发现:同时考虑了噪声和跳跃影响的∑MTPCOV-CLIME估计量的组合风险最接近于真实的风险.由此可以得到两条结论,首先,基于CLIME估计量的最小方差组合风险的估计量明显要优于其它估计量;其次,采用高频数据估计最小方差组合风险时,噪声和跳跃的影响不容忽视,如何剔除和噪声和跳跃的影响至关重要. 展开更多
关键词 最小方差投资组合 高维 高频 CLIME估计量
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基于SOP-SeedBS的高维数据稀疏变点检验
13
作者 银炳皓 施三支 齐德全 《长春理工大学学报(自然科学版)》 2022年第6期134-143,共10页
提出了一种适用于高维数据稀疏变点的SOP-SeedBS检验方法,能达到快速检验的效果。SOP-SeedBS方法是先对数据矩阵进行分解,并基于奇异值分解找到最优的投影方向,再利用投影的方法将高维数据投影到一维空间,最后利用种子二元分割方法对投... 提出了一种适用于高维数据稀疏变点的SOP-SeedBS检验方法,能达到快速检验的效果。SOP-SeedBS方法是先对数据矩阵进行分解,并基于奇异值分解找到最优的投影方向,再利用投影的方法将高维数据投影到一维空间,最后利用种子二元分割方法对投影后的一维数据进行多变点检验。仿真结果表明,提出的SOP-SeedBS方法与Inspect方法相比较,准确度得到了提高,在计算时间方面具有较大的优势。最后将SOP-SeedBS方法应用于膀胱肿瘤微阵列数据集中,与Inspect和Adapt-WBS等方法的结果具有相似性,进一步说明SOP-SeedBS方法具有实用性。 展开更多
关键词 高维 稀疏变点 奇异值分解 种子二元分割 SOP-SeedBS
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一种用于高维大数据的协方差无关的主成分分析迭代算法(英文) 被引量:1
14
作者 李晨 郭跃飞 《复旦学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期207-214,共8页
主成分分析是一种大家熟知的用于维数压缩的方法.主方向是协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量.协方差矩阵的阶数等于数据的维数.当样本维数很高时,可以用阶数等于样本数的替换矩阵来计算主方向.然而,当样本的维数与样本数都非常大(... 主成分分析是一种大家熟知的用于维数压缩的方法.主方向是协方差矩阵的最大特征值对应的特征向量.协方差矩阵的阶数等于数据的维数.当样本维数很高时,可以用阶数等于样本数的替换矩阵来计算主方向.然而,当样本的维数与样本数都非常大(即高维大数据)的情况下,主方向的计算就变得非常困难.提出了一个协方差无关的迭代主成分分析(CIPCA)算法,用于计算高维大数据情形下的主方向.证明了该算法以指数速度单调收敛到主方向的精确值.并在高维大数据集(图像数据集)上对CIPCA算法的性能进行了验证,实验结果显示使用CIPCA算法主方向的收敛速度非常快. 展开更多
关键词 主成分分析 协方差无关 高维 大数据
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一种新的用于三维检索的快速邻域搜索方法
15
作者 李晓方 武仲科 +2 位作者 樊亚春 周明全 柳勇光 《北京师范大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2011年第5期473-477,共5页
在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心... 在传统的层次聚类算法上,对孤立聚类进行特殊处理,并在此基础上提出了与传统内容检索方法不同的三维模型索引检索技术.首先提取三维模型的深度图像特征并将特征值存入数据库;其次利用改进的层次聚类算法对特征值进行聚类并计算聚类中心值;之后计算每个三维模型内容特征与其所在聚类中心的距离并保存到数据库中,查询时计算待查询模型特征与各个聚类中心的距离并排序;最后在每个聚类里面进行检索,与聚类中心的距离位于待检索模型与该聚类中心距离的邻域就是查询结果.在该方法中,将每个模型特征与其所在聚类中心的距离作为其索引.实验结果表明,该方法在保证检索质量的基础上大大提高了检索速度. 展开更多
关键词 三维检索 聚类 高维 邻域
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分位数回归模型中的两步变量选择(英文)
16
作者 樊亚莉 《上海师范大学学报(自然科学版)》 2015年第3期270-283,共14页
对于高维分位数回归模型提出了一种两步变量选择方法,这里协变量的维数p_n远远大于样本量n.在第一步中,使用l_1惩罚,并且证明第一步由LASSO惩罚所得到的惩罚估计量能够把模型从超高维降到同真实模型同阶的维数,并且所选模型能够覆盖真... 对于高维分位数回归模型提出了一种两步变量选择方法,这里协变量的维数p_n远远大于样本量n.在第一步中,使用l_1惩罚,并且证明第一步由LASSO惩罚所得到的惩罚估计量能够把模型从超高维降到同真实模型同阶的维数,并且所选模型能够覆盖真实模型.第二步对第一步所得模型使用自适应的LASSO惩罚来剔除冗余变量.在一些正则性条件下,证明了此方法具有变量选择的相合性.还进行了数值模拟和实际数据分析,用来表明此方法在有限样本下的表现. 展开更多
关键词 LASSO 自适应LASSO 分位数回归 高维
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从线性到高维——虚拟现实新闻的应用场景和生产误区
17
作者 许燕 《中国文化产业评论》 CSSCI 2018年第1期79-101,共23页
移动智能标志着人类进入信息高维时代,虚拟现实新闻是高维新闻生产的新兴手段。当下虚拟现实新闻的主要问题在于沿用线性思维,在新闻价值提供、新语境信息需求的满足,以及新工具特长发挥等方面均受到束缚,也未能满足高维时代的用户新需... 移动智能标志着人类进入信息高维时代,虚拟现实新闻是高维新闻生产的新兴手段。当下虚拟现实新闻的主要问题在于沿用线性思维,在新闻价值提供、新语境信息需求的满足,以及新工具特长发挥等方面均受到束缚,也未能满足高维时代的用户新需求。实际上,虚拟现实新闻要在海量信息时代立足,可以采用高程度注意力投注等多种方式建设与传统新闻的竞争隔绝机制,借助动态竞争新思路创新应用场景。以此为鉴,转型中的媒体人也应直面线性新闻生产的同质化风险,调整生产方式、更换思维方式,打通高维信息通道,提供适配高维新需求的新新闻产品。 展开更多
关键词 虚拟现实 新闻 线性思维 高维 场景
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高维紧支撑不可分正交小波的构造
18
作者 杨花娥 《纺织高校基础科学学报》 CAS 2012年第3期374-378,共5页
高维不可分小波在小波分解时能够反映一定的高频性质.在尺度函数的符号为罗朗多项式的条件下给出了紧支撑0211022100211111-小波的构造方法.该小波在尺度函数的符号满足给定条件时。
关键词 高维 尺度函数 消失矩 不可分小波
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共振下高维椭圆型偏微分方程广义解的存在唯一性(英文)
19
作者 乔田田 李维国 《南京大学学报(数学半年刊)》 CAS 2007年第1期29-34,共6页
本文利用min-max原理的一个新的形式,在共振的条件下,证明了一个高维半线性椭圆型偏微分方程Dirichlet边值问题广义解的存在唯一性定理,推广了已知的结果.
关键词 椭圆型偏微分方程 共振 存在唯一性 高维
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基于图形处理器的并行小波突变协同差分进化算法
20
作者 刘剑英 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2014年第3期681-684,共4页
随着工程应用越来越复杂,待优化参数指数增长,原有的参数优化算法丧失了有效性,基于此提出一种基于图形处理器的并行小波突变协同差分进化算法.该方法首先依据协同进化策略构造协同差分进化框架,将高维问题分解为一些子种群,并同时将总... 随着工程应用越来越复杂,待优化参数指数增长,原有的参数优化算法丧失了有效性,基于此提出一种基于图形处理器的并行小波突变协同差分进化算法.该方法首先依据协同进化策略构造协同差分进化框架,将高维问题分解为一些子种群,并同时将总问题分配到每个图形处理单元中,进而在子种群内利用小波突变差分进化算法进行同步并行计算,提高全局持续搜索能力.通过高维标准函数对比测试分析,所提算法相对其他方法具有较好的参数优化能力和计算效率. 展开更多
关键词 差分进化 协同进化 高维计算 小波函数 突变
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