检索结果-内蒙古大学图书馆

高阶多尺度方法在计算数学、计算力学和计算材料学等领域得到了广泛的应用,为了进一步挖掘高阶多尺度方法的计算潜力,本文结合单胞边界条件优化选择和边界层构造,提出了一种高阶多尺度方法的数值精度提高策略,并给出了施加数值精度提高策略的高阶多尺度方法的误差分析.然后,建立了周期复合材料结构弹性力学问题具有数值精度提高策略的新的多尺度数值算法.最后,通过对周期复合材料结构弹性力学问题的模拟,验证了所提出数值精度提高策略的有效性和最优的数值精度.

关键词：高阶多尺度方法数值精度边界层构造周期复合材料结构

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稠密相对正则语言的一些性质

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西南大学学报（自然科学版） 2008年第8期30卷 49-51页

作者：黄磊喻厚义谷伟平四川建筑职业技术学院计算机工程系四川德阳618000 西南大学数学与统计学院重庆400715 广西师范学院数学与计算机科学系南宁530001

主要讨论了稠密相对正则语言的一些性质.相对于正则语言的pumping引理,给出了稠密相对正则语言的类似结论.继而证明了稠密相对正则语言都含有本原字.最后给出了稠密相对正则语言和极大码的一些联系.

关键词：稠密相对正则语言 pumping引理本原字极大码

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一种新的度量可持续发展的方法

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电脑知识与技术 2015年第3X期11卷 224-225页

作者：郭佳皓向阳叶穗西南大学计算机与信息科学学院软件学院重庆400700 西南大学数学与统计学院重庆400700

为了评价国家的可持续发展情况,我们从3个方面进行度量:压力、状态、响应。首先,利用模糊层次分析模型(FAHP)来决定关于可持续发展指数每一个指标的权重。然后,建立蒙特卡洛模型利用随机数模拟技术,根据层次分析中产生的判断矩阵计算权... 详细信息

为了评价国家的可持续发展情况,我们从3个方面进行度量:压力、状态、响应。首先,利用模糊层次分析模型(FAHP)来决定关于可持续发展指数每一个指标的权重。然后,建立蒙特卡洛模型利用随机数模拟技术,根据层次分析中产生的判断矩阵计算权重,消除主观性。再利用多线性加权法来获得可持续发展指数。为了制定计划并将计划量化,需要定义正向、逆向指标和极限矩阵。结合极限矩阵与PSR模型。为预测计划后的20年的发展,构建了灰色预测模型。每一次预测时,若预测值的增加(减少)比例超出极限矩阵中的变化范围,则将比例修正为极限变化比例,调整预测值,将本次预测值带入下一次预测,使可持续发展指数得以合理的增长。

关键词：模糊层次分析可持续发展指数 SPR模型

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精品课程智能评价系统设计

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2013年第10期30卷 96-102页

作者：杨艺余鲁重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆400067 重庆工商大学数学与统计学院重庆400067

精品课程建设是高等学校教学质量与教学改革工程的重要组成部分,各个学校在这些年相继建设积累了一定数量的精品课程和建设经验,但是在如何评价精品课程方面作的工作却相对较少;依据课程与评价的相关理论,对精品课程体系的评价主体、综... 详细信息

精品课程建设是高等学校教学质量与教学改革工程的重要组成部分,各个学校在这些年相继建设积累了一定数量的精品课程和建设经验,但是在如何评价精品课程方面作的工作却相对较少;依据课程与评价的相关理论,对精品课程体系的评价主体、综合评价指标、评价方式、评价模型等进行了梳理归纳和分析,结合《国家精品课程评估指标体系》和学校具体情况构建了公正、客观、有效的综合评价指标体系,进而对各种指标赋予权重,运用模糊综合评价与评价主体打分相结合的方法构建了综合评价的评价模型,并讨论了评价系统的智能功能设计,最后用具体实例对评价系统的工作过程进行解析说明;旨在利用信息技术提高评价工作的效率和可信度。

关键词：精品课程设计智能化评价系统评价指标体系

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基于时间SFM因子的推荐系统攻击检测方法

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西南大学学报（自然科学版） 2013年第11期35卷 164-171页

作者：唐通唐雁沈黎陈泳序申红林王斌张桉西南大学数学与统计学院重庆400715 西南大学计算机与信息科学学院重庆400715 四川民族学院计算机科学系四川康定626001 茅台高级中学贵州仁怀564500 安宁中学昆明650300 成都七中万达学校成都610036

从用户评价行为的时间属性——评价间隔时间入手,提出一种基于时间SFM因子的推荐攻击检测方法,通过仿真实验证明了时间SFM因子的可检测性及其阻止攻击目标项进入用户TopN推荐列表中的有效性.

关键词：推荐攻击攻击类型攻击检测时间SFM因子

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一种基于成对粒子的粒子群优化算法

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四川师范大学学报（自然科学版） 2018年第6期41卷 840-846页

作者：汪在荣张文凤内江师范学院计算机科学学院四川内江641110 内江师范学院四川省数值仿真重点实验室四川内江641110 重庆大学数学与统计学院重庆401331

粒子群算法(PSO)是近年来一个应用非常广泛的随机搜索算法,具有参数少、收敛速度快等特点.PSON是一种搜索范围较广的粒子群算法,在PSON的基础上,通过引入和原粒子一一对应的有着随机梯度运动特点的一群伴生粒子,构建一种基于成对粒子的... 详细信息

粒子群算法(PSO)是近年来一个应用非常广泛的随机搜索算法,具有参数少、收敛速度快等特点.PSON是一种搜索范围较广的粒子群算法,在PSON的基础上,通过引入和原粒子一一对应的有着随机梯度运动特点的一群伴生粒子,构建一种基于成对粒子的粒子群优化算法,并通过R软件实现该算法.算例表明,该算法在寻找最值时能够有效避免局部极值陷阱,在较少的迭代次数下找到函数最值.在复杂函数下,其性能全面优于原有的PSO、PSON和随机梯度算法等方法,且算法简单,是一种具有潜力的随机搜索算法.

关键词：随机梯度粒子群 PSON

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有限个广义渐近非扩张映射的公共不动点逼近

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重庆工商大学学报（自然科学版） 2010年第1期27卷 11-14页

作者：闻道君龚黔芬重庆工商大学数学与统计学院重庆400067 重庆工商大学计算机科学与信息工程学院重庆400067

给出了一个具有误差项的逼近有限个广义渐近非扩张映射公共不动点的多步隐式迭代格式,在适当条件下证明了该迭代格式收敛的充分必要条件和强收敛定理.所得结论推广并改进了该领域内的一些最新结果.

关键词：广义渐近非扩张映射公共不动点隐式迭代强收敛

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