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基于粒子群优化的模糊聚类分析 总被引:1,自引:0,他引:1
基于求解实优化问题时,粒子群优化算法优于遗传算法。在基于遗传算法的模糊C均值聚类算法基础上,给出了基于粒子群的模糊C均值聚类算法,试验结果表明:该算法克服了传统的模糊C均值聚类算法的缺陷,同时在收敛速度方面明显优于基于遗传算法的模糊C均值聚类算法。 相似文献
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高等教育收费问题已经成为社会关注的热点问题。本文综合考虑了政府、家庭、学校及社会对高等教育成本的分担能力,制定了一个合理的承担比率,并以此为基础建立了学费定价模型,最后利用相关数据对模型进行了实证分析。 相似文献
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文中简述了二阶隐马尔科夫模型(second-order markov model)的基本原理和实现中的问题,并给出了一种新的Viterbi算法:新算法是利用MAP路径估计(Maximum A Posteriori Path)改进Viterbi算法。 相似文献
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本文根据标准生均成本的涵义,按照教育部对普通高等学校本科教学评估的基本要求,构建了测算标准生均成本的数学模型,最后利用相关数据对模型进行了实证分析,并给出了合理建议。 相似文献
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宏观经济系统是一个复杂的非线性系统,对宏观经济进行预测应采用非线性的工具进行建模。采用BP神经网络对西安市宏观经济指标进行预测,此预测模型只需少量训练样本就可以确定网络的权值和阈值。实验表明模型预测精度高,能够对西安市宏观经济系统中的非线性关系进行描述,使建立的非线性模型与实际系统更加接近。 相似文献
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支持向量回归机(SVR)模型的拟合精度和泛化能力取决于其相关参数的选取,由于在参数的选择范围内可选择的数量是无穷的,在多个参数中盲目搜索最优参数是需要极大的时间代价,并且很难逼近最优。因此提出了基于改进粒子群算法的SVR参数优化选择方法。仿真结果表明:该改进粒子群算法优化SVR参数方法可行、有效,由此得到的SVR模型具有更好的学习精度和推广能力。 相似文献
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朴素贝叶斯算法是一种简单而高效的分类算法,但它的属性独立性假设,影响了它的分类性能。针对这个问题,提出一种基于属性约简的PLS加权朴素贝叶斯分类算法。该算法首先分析属性之间的相关性,通过属性约简选择一组近似独立的属性约简子集,提出改进的偏最小二乘回归加权朴素贝叶斯分类算法,实验结果表明,改进算法具有较高的分类准确度。并将改进的算法应用于边坡识别问题中。 相似文献
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利用模糊数来描述证券的期望收益率和风险损失率,从而对证券组合投资问题建立相应的模糊线性规划模型,并以模糊数排序为基础将该模型转化为普通线性规划模型,最后讨论模型的求解方法,并出了一个具体的算例。 相似文献