检索结果-内蒙古大学图书馆

利用拓广的Bochner-Martinelli核和Henkin&Leiterer的积分表示方法,研究Cn空间中有界域上连续的(0,q)型微分形式的积分表示,得到拓广的Koppelman公式.该拓广的公式与已有的公式不同之处在于所用的积分核是与复椭球相关,可以使积分公式适用更一般的函数,如在某些地方不连续的函数.

关键词：拓广的Bochner-Martinelli核积分表示拓广的Koppelman公式

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考虑偏差值的中立型区间交叉效率研究

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运筹与管理 2022年第5期31卷 81-85页

作者：尤翠玲黄衍黄嘉文张杰豪温永仙福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

在不确定性环境下,当决策单元(DMU)的投入产出数据为区间数形式时,为解决决策单元之间既不是合作也不是竞争关系时的交叉评价问题,本文提出一种中立型区间交叉效率模型。从所有被评价者的角度出发解决评价权重的选取问题,以决策单元投... 详细信息

在不确定性环境下,当决策单元(DMU)的投入产出数据为区间数形式时,为解决决策单元之间既不是合作也不是竞争关系时的交叉评价问题,本文提出一种中立型区间交叉效率模型。从所有被评价者的角度出发解决评价权重的选取问题,以决策单元投入得分的平均偏差与产出得分的平均偏差之和最小化为目标,建立决策单元在最佳和最差两种生产状态下的中立型区间交叉效率模型。在本文提出的中立型模型视角下,DMU的投入得分平均偏差和产出得分平均偏差之和达到最小。算例结果表明该中立型区间交叉效率模型的有效性,解决了不确定性环境下的交叉评价问题,保证评价的客观公正,更加符合现实。

关键词：数据包络分析区间数偏差值中立型

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挖掘最大频繁项集的遗传蚁群优化算法

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计算机应用研究 2010年第7期27卷 2505-2508页

作者：黄红星黄习培王秀丽福建农林大学计算机与信息学院福州350002

为了提高挖掘的效率和精度,采用代数定义最大频繁项集并建立其数学模型,通过二进制编码将支持度的计算、蚁群算法和遗传算法求解有机地融合,从而提出一种求解该数学模型的遗传蚁群算法。实验表明,该算法挖掘最大频繁项集是有效的,具有... 详细信息

为了提高挖掘的效率和精度,采用代数定义最大频繁项集并建立其数学模型,通过二进制编码将支持度的计算、蚁群算法和遗传算法求解有机地融合,从而提出一种求解该数学模型的遗传蚁群算法。实验表明,该算法挖掘最大频繁项集是有效的,具有良好的伸缩性。

关键词：关联规则最大频繁项集遗传算法蚁群算法

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挖掘最大频繁项集的改进蚁群算法

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计算机工程与应用 2011年第13期47卷 161-165页

作者：黄红星王秀丽黄习培福建农林大学计算机与信息学院福州350002

最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法。应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低。结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法... 详细信息

最大频繁项集挖掘用于发现频繁地出现在数据集中的最大子集,目前已经有许多有效的算法。应用蚁群算法挖掘最大频繁项集是一种新的方法,但是该算法往往迭代次数多,提取率低。结合频繁项集关联图和最大最小蚂蚁系统,提出一种新的蚁群算法。算法构造蚁群路径图,蚁群在动态的信息素和启发式因子指导下构造局部最大频繁项集,通过新的局部更新和全局更新机制发现全局最大频繁项集。对比实验表明,算法挖掘速度快,提取率高。

关键词：数据挖掘最大频繁项集蚁群优化最大最小蚂蚁系统关联图

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改进的反向蛙跳算法求解函数优化问题

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计算机应用研究 2013年第3期30卷 760-763页

作者：林娟钟一文马森林福建农林大学计算机与信息学院福州350002

针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于反向学习策略的改进算法,在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作,产生更靠近优质解的种群,从而提高了算法的全局寻优能力,促进了算法... 详细信息

针对混洗蛙跳算法在求解连续函数优化问题中出现的收敛速度慢、求解精度低的缺点,提出了一种基于反向学习策略的改进算法,在种群初始化和进化过程中分别加入反向操作,产生更靠近优质解的种群,从而提高了算法的全局寻优能力,促进了算法收敛。实验仿真表明,新算法在寻优效率、计算精度等方面均优于原算法。

关键词：混洗蛙跳算法反向学习函数优化

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基于动态适应度的独立任务调度算法

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计算机应用 2006年第12期26卷 3001-3003页

作者：王秀丽宁正元福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

在分析现有启发式调度算法的优缺点的基础上,综合考虑负载平衡和使尽可能多的任务调度到更适合它的机器上,提出了基于动态适应度(DFD)的调度算法,任务的DFD描述了最早完成时间所在机器对任务的适应程度,本算法以任务的DFD为优先级,优先... 详细信息

在分析现有启发式调度算法的优缺点的基础上,综合考虑负载平衡和使尽可能多的任务调度到更适合它的机器上,提出了基于动态适应度(DFD)的调度算法,任务的DFD描述了最早完成时间所在机器对任务的适应程度,本算法以任务的DFD为优先级,优先调度DFD高的任务。与参考文献中其他算法进行比较表明,本算法能产生更好的调度结果。

关键词：异构计算系统独立任务调度动态适应度最早完成时间

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求解TSP问题的伪贪婪离散粒子群优化算法

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小型微型计算机系统 2011年第1期32卷 181-184页

作者：詹仕华王长缨钟一文福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

以旅行商问题为例,提出一种基于元胞结构的伪贪婪离散粒子群优化算法.为了体现粒子对环境的感知能力,设计了伪贪婪的粒子位置修改操作算子,为了反映粒子间不同学习能力,体现粒子的个体差异性,设计了3种学习算子来提高算法的局部求精能力... 详细信息

以旅行商问题为例,提出一种基于元胞结构的伪贪婪离散粒子群优化算法.为了体现粒子对环境的感知能力,设计了伪贪婪的粒子位置修改操作算子,为了反映粒子间不同学习能力,体现粒子的个体差异性,设计了3种学习算子来提高算法的局部求精能力,为了更好地保持粒子群的多样性,采用了元胞结构作为粒子群的种群拓扑和邻域结构,这些策略使算法在空间探索和局部求精间取得较好的平衡.在典型旅行商问题上进行了仿真,结果表明算法具有良好的性能.

关键词：伪贪婪离散粒子群优化旅行商问题元胞结构学习算子

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基于贝叶斯算法的森林成熟预测研究

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厦门大学学报（自然科学版） 2009年第3期48卷 342-346页

作者：李金铭刘荣其宁正元福建农林大学计算机与信息学院福建福州350002

我国的森林资源调查和监测工作起步较早,具有丰富的森林资源监测基础数据资料,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,简单的查询和统计已经无法满足林业的需求,需要出现一种挖掘数据背后隐藏的知识手段.该文将数据挖掘的方法引入林业应用... 详细信息

我国的森林资源调查和监测工作起步较早,具有丰富的森林资源监测基础数据资料,激增的数据背后隐藏着许多重要的信息,简单的查询和统计已经无法满足林业的需求,需要出现一种挖掘数据背后隐藏的知识手段.该文将数据挖掘的方法引入林业应用,从而为林业的经营决策提供一条新的思路.通过挖掘林龄与其它调查因子间的关系来建立贝叶斯算法预测模型,利用其它调查因子较准确、有效率地预测林龄;确定了与林龄相关性最高的因子:胸径、树高、公顷畜积和郁闭度,解决了传统测量林龄的困难,并可进一步确定森林是否成熟,为合理采伐提供依据.

关键词：数据挖掘贝叶斯算法森林成熟

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