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语言

  • 193 篇 中文
检索条件"机构=西安交通大学理学院信息与系统科学研究所"
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集值平稳随机过程
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工程数学学报 1996年 第2期13卷 118-122页
作者： 张文修 李越 高勇 西安交通大学理学院信息与系统工程科学研究所
本文给出了集值平稳随机序列与保测变换等价定理，以此证明了Ｘ值平稳选择存在性，最后证明可以取无界值集值平稳随机过程的强大数定律和最大遍历定理。
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遗传算法基础理论研究的新近发展
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数学进展 2000年 第2期29卷 97-114页
作者： 徐宗本 陈志平 章祥荪 西安交通大学理学院信息科学与系统科学研究所 中国西安陕西710049 中国科学院数学与系统科学研究院应用数学研究所 中国北京100080
本文综述有关遗传算法收敛性及收敛速度估计的近期研究结果．在分类概述相关的Ｖｏｓｅ－Ｌｉｅｐｉｎｓ模型、 Ｍａｒｋｏｖ链模型、公理化模型、连续（积分算子）模型及收敛速度估计、迭代次数估计与时间复杂性估计的基础上，指出遗... 详细信息
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不协调集值决策信息系统的属性约简
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计算机工程与应用 2009年 第1期45卷 33-35,107页
作者： 宋笑雪 张文修 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 西安710049 咸阳师范学院计算机系 陕西咸阳712000
给出了不协调集值决策信息系统的两种属性约简方法:分配约简和部分一致约简。分配约简保持所有对象的可能决策类不变,部分一致约简保持部分对象的一致决策不变。给出了这些约简的判定定理和辨识矩阵,从而得到了属性约简的具体操作方法。
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无风险资产有限借入的不相关证券组合有效集的解析表示
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应用数学 2001年 第4期14卷 112-115页
作者： 张卫国 聂赞坎 宁夏大学数学系 银川750021 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 陕西西安710049
本文研究了不允许卖空条件下存在无风险资产有限借入的不相关证券有效组合问题 ,给出了有效集及投资比例的解析表示 .
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整体退火遗传算法及其收敛充要条件
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中国科学（E辑） 1997年 第2期27卷 154-164页
作者： 张讲社 徐宗本 梁怡 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 西安710049 香港中文大学环境研究中心
针对常用时齐(比例选择下)遗传算法的强不收敛性和难以设置合理停机准则的弊端,提出一类非时齐(整体退火选择下)、保证收敛且容易判断收敛的新型遗传算法,证明允许父代参加竞争是这类新算法收敛的充要条件.数值实验表明:这类新算法收敛... 详细信息
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数值函数关于集值测度的积分的极限定理
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应用数学学报 2002年 第1期25卷 108-112页
作者： 吴伟志 张文修 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 浙江海洋学院数学系 舟山316000
本文给出了实值函数关于集值测度的积分序列的极限定理．
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信息系统诱导出的形式背景及其性质
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工程数学学报 2005年 第6期22卷 970-974页
作者： 李鸿儒 宋笑雪 魏平 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 西安710049 烟台大学数学与信息科学系 山东烟台264005
信息系统和形式背景是数据库中对象与属性之间关系的两种不同表现形式,是数据挖掘与知识发现的重要内容.本文基于粗糙集理论对两者进行了研究,指出了每个信息系统均存在一个与之对应的形式背景,通过这个形式背景可以确定信息系统的分类... 详细信息
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一般模糊近似算子的公理化刻画
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模糊系统与数学 2006年 第6期20卷 122-128页
作者： 李同军 张文修 杨晓平 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 陕西西安710049 浙江海洋学院信息学院 浙江舟山316004
给出无限双论域上一般模糊近似算子的构造性定义,叙述一般模糊近似算子的基本性质。引入邻域有限模糊关系的概念,利用上、下模糊粗糙近似的截集性质,给出一个刻画模糊近似算子的新公理,得到不同于以往的刻画模糊近似算子的公理集。
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基于粗糙集的形式背景属性约简及属性特征
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计算机科学 2006年 第9期33卷 178-180页
作者： 李同军 张文修 马建敏 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 西安710049 浙江海洋学院信息学院 浙江舟山316004
本文在形式背景中,定义了一种上、下近似算子,给出近似算子的性质。基于算子给出形式背景属性约简的定义,得到属性约简的判定理论,刻画出不同类型属性的特征。最后,给出形式背景属性约简的方法。
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一种新的支撑向量机增量学习算法
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计算机科学 2004年 第S2期31卷 227-228页
作者： 王文剑 门昌骞 孟德宇 山西大学计算机与信息技术学院 太原030006 西安交通大学理学院信息与系统科学研究所 西安710049
1引言基于统计学习理论(statistical learning theory)的支撑向量机最早由***提出[1],用于解决分类问题,现已推广到解决回归、时序预测、信号处理等问题[2].由于SVM实现结构风险极小化(structural risk minimization)原理,使得SVM具有... 详细信息
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