检索结果-内蒙古大学图书馆

电测与仪表 2025年第3期62卷 112-120页

作者：王勃孙勇李振元王铮荆博中国电力科学研究院有限公司新能源与储能运行控制国家重点实验室北京100192 国网吉林省电力有限公司长春130021 北京航空航天大学北京100191

风电机组功率曲线建模是风电功率预测、状态监测、性能评估的关键环节。文章提出了一种基于lo-gistic函数和分位数回归的风电机组功率曲线建模算法。为解决风电功率的不确定性,文中在logistic函数中嵌入了分位回归损失函数,建立了分位... 详细信息

风电机组功率曲线建模是风电功率预测、状态监测、性能评估的关键环节。文章提出了一种基于lo-gistic函数和分位数回归的风电机组功率曲线建模算法。为解决风电功率的不确定性,文中在logistic函数中嵌入了分位回归损失函数,建立了分位数回归logistic模型(quantile regression logistic function,QRLF),并采用了三种优化算法进行优化;为降低原始数据中异常值的影响,提出了基于QRLF算法的自适应异常筛选方法;在三个风电场的SCADA(supervisory control and data acquisition)数据中进行了实例验证。文中采用五种评价指标对所提方法进行评估。结果表明,相比传统的风电机组功率曲线建模方法,文中所提方法可以同时提供较好的确定性功率曲线和概率性功率曲线结果。

关键词： logistic函数分位数回归异常筛选风电机组功率曲线

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基于logistic函数的贝叶斯概率矩阵分解算法

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电子与信息学报 2014年第3期36卷 715-720页

作者：方耀宁郭云飞兰巨龙国家数字交换系统工程技术研究中心郑州450002

在协同过滤推荐系统中,矩阵分解是一种非常有效的工具。贝叶斯概率矩阵分解模型具有预测精度高的优点,但不能表示潜在因子之间的非线性关系。针对该问题,该文提出一种基于logistic函数的改进贝叶斯概率矩阵分解模型,并使用马尔科夫链蒙... 详细信息

在协同过滤推荐系统中,矩阵分解是一种非常有效的工具。贝叶斯概率矩阵分解模型具有预测精度高的优点,但不能表示潜在因子之间的非线性关系。针对该问题,该文提出一种基于logistic函数的改进贝叶斯概率矩阵分解模型,并使用马尔科夫链蒙特卡罗方法进行训练。在两组真实数据集合上的实验表明,基于logistic函数的贝叶斯概率矩阵分解算法能够明显提高预测准确性,有效缓解数据稀疏性问题。

关键词：推荐系统信息处理协同过滤贝叶斯概率矩阵分解 logistic函数

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基于logistic函数和用户聚类的协同过滤算法

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浙江大学学报（工学版） 2017年第6期51卷 1252-1258页

作者：毛宜钰刘建勋胡蓉唐明董湖南科技大学计算机科学与工程学院知识处理与网络化制造湖南省普通高校重点实验室湖南湘潭411201 南京大学计算机软件新技术国家重点实验室江苏南京210000

针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用logistic函数计算用户对服务的兴趣度,... 详细信息

针对协同过滤推荐算法的数据稀疏性和可扩展性问题,提出一种基于logistic函数和用户聚类的协同过滤算法.计算用户对服务关键词的偏好度,构建用户-关键词偏好向量,并基于此向量对用户进行聚类;采用logistic函数计算用户对服务的兴趣度,并根据兴趣度相似性在目标用户所在类内寻找其最近邻居;通过最近邻居预测用户对服务的兴趣度,将兴趣度较高的服务推荐给用户.基于真实数据集的实验证明,与传统协同过滤算法相比,本文算法能取得更高的准确率,且聚类后算法运行时间显著减少,有效地提高了推荐的实时性.

关键词：用户聚类 logistic函数服务关键词协同过滤数据稀疏性

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基于logistic函数的社会化矩阵分解推荐算法

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北京理工大学学报 2016年第1期36卷 70-74页

作者：郭云飞方耀宁扈红超国家数字交换系统工程技术研究中心河南郑州450002

持续指数增长的互联网逐渐带来了信息过载问题,使得推荐系统提供的信息过滤服务尤为重要.协同过滤是推荐系统领域最为成功的技术,但依然存在数据稀疏性等问题.社会关系信息能够有效提高推荐系统的预测准确性.为解决数据稀疏性问题,本文... 详细信息

持续指数增长的互联网逐渐带来了信息过载问题,使得推荐系统提供的信息过滤服务尤为重要.协同过滤是推荐系统领域最为成功的技术,但依然存在数据稀疏性等问题.社会关系信息能够有效提高推荐系统的预测准确性.为解决数据稀疏性问题,本文提出了一种利用logistic函数的社会化矩阵分解推荐算法.在3组真实数据结合上的实验结果表明,本文提出的算法能够提供更准确的推荐结果,特别是在数据稀疏的情况下,显著缓解了数据稀疏性问题.

关键词：推荐系统协同过滤矩阵分解社会关系 logistic函数

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logistic函数方程参数估计初探

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黄山学院学报 2001年第2期3卷 96-97页

作者：张尉庭黄山高专南区安徽黄山245041

本文主要介绍logistic函数方程参数的几种估计方法。通过比较,得出较精确的估计,供实际应用参考。

关键词： logistic函数参数k、r、c 估计方法

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logistic函数判别分类法的应用

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首都师范大学学报（自然科学版） 1999年第2期20卷 15-18页

作者：李止戈任富田徐克强张宏金王玉平首都师范大学计算机系空军航空医学研究所

在研究导致心血管疾病的危险因子的追踪调查中推出的Ｌｏｇｉｓｔｉｃ函数判别分类法，具有计算简便、计算速度快等优点．本文将其用于人体心功能优劣的跟踪调查判别分类中。

关键词： logistic函数判别分类法心血管疾病危险因子

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基于logistic函数改进插值模型拓扑优化

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机械设计与研究 2019年第2期35卷 6-11页

作者：吕勤良王发展郑建校武小兰西安建筑科技大学机电工程学院西安710055

针对传统插值模型在中间密度删除难以抉择而导致的拓扑构型出现灰色区域的问题,提出了一种基于logistic函数改进插值模型的拓扑优化方法。推导了二维结构拓扑优化的敏度公式和更新迭代公式,并验证了柔度函数在原点的一阶连续性;此插值... 详细信息

针对传统插值模型在中间密度删除难以抉择而导致的拓扑构型出现灰色区域的问题,提出了一种基于logistic函数改进插值模型的拓扑优化方法。推导了二维结构拓扑优化的敏度公式和更新迭代公式,并验证了柔度函数在原点的一阶连续性;此插值模型在中间密度的极化问题上具有显著的二分类特性,极大的减少了拓扑构型中的中间密度区域;此外,探讨了插值模型中的参数取值问题。通过两个典型的数值算例验证了本方法的可行性和有效性。

关键词： logistic函数插值模型变密度法拓扑优化

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时滞相关logistic函数浮点数据模糊加密稀疏集构造

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科技通报 2015年第2期31卷 98-100页

作者：李晓靖河南工业贸易职业学院计算机系郑州450012

提出一种基于时滞相关logistic函数线性调频采样的浮点数据模糊加密算法优化技术,给出时滞相关logistic函数及相关定义,研究了浮点数据的模糊编码算法,设计实时交互网络的浮点数据模糊加密方案,实现密钥稀疏集构造,采用基于稀疏矩阵的... 详细信息

提出一种基于时滞相关logistic函数线性调频采样的浮点数据模糊加密算法优化技术,给出时滞相关logistic函数及相关定义,研究了浮点数据的模糊编码算法,设计实时交互网络的浮点数据模糊加密方案,实现密钥稀疏集构造,采用基于稀疏矩阵的存储格式下的时滞相关logistic函数浮点数据加密运算,构造密钥稀疏集,优化了算法性能。仿真结果表明,算法数据加密和解密性能较好,具有较高的数据吞吐量,能实现对大数据库的数据加密,提高了密文的不可预测性。

关键词： logistic函数模糊加密浮点数据稀疏集

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基于logistic函数的互补关系创新产品的扩散叠加模型研究

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管理学报 2011年第6期8卷 925-928,948页

作者：李煜华高杨哈尔滨理工大学管理学院

运用logistic函数构建了创新产品扩散叠加模型及相互共生模型,以分析不完全竞争条件下互补关系创新产品的扩散问题;在此基础上,利用平衡点稳定性分析法,计算了在时间变量不断变化的情况下,创新产品扩散叠加的演化趋势和扩散叠加模型的... 详细信息

运用logistic函数构建了创新产品扩散叠加模型及相互共生模型,以分析不完全竞争条件下互补关系创新产品的扩散问题;在此基础上,利用平衡点稳定性分析法,计算了在时间变量不断变化的情况下,创新产品扩散叠加的演化趋势和扩散叠加模型的平衡点,并对平衡点的稳定性进行了分析。

关键词：创新产品产品扩散叠加模型 logistic函数

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GM(1,1)模型和logistic函数在日本落叶松林分蓄积量预测中的对比研究

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沈阳农业大学学报 2010年第2期41卷 224-227页

作者：惠淑荣马悦刘强李丽锋沈阳农业大学理学院沈阳110866 沈阳农业大学林学院沈阳110866 沈阳农业大学信息与电气工程学院沈阳110866

通过对日本落叶松林分蓄积量预测模型的对比研究,得出logistic函数的残差平方和小于GM(1,1)模型,相关系数大于GM(1,1)模型,根据模型评价标准,可知logistic函数更适用于辽东地区日本落叶松林分蓄积量的预测。图形分析表明,GM(1,1)模型适... 详细信息

通过对日本落叶松林分蓄积量预测模型的对比研究,得出logistic函数的残差平方和小于GM(1,1)模型,相关系数大于GM(1,1)模型,根据模型评价标准,可知logistic函数更适用于辽东地区日本落叶松林分蓄积量的预测。图形分析表明,GM(1,1)模型适用于具有较强指数规律的序列,与林分蓄积量短期生长规律相似,因此GM(1,1)模型只适用于建立短期的蓄积量预测。而logistic函数图形与林分蓄积量的变化趋势更为接近,所以可以准确地预测林分蓄积量,为合理经营利用日本落叶松林分提供科学的理论依据。

关键词：日本落叶松 GM(1,1)模型 logistic函数

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