国家自然科学基金(60461001)
- 作品数：96 被引量：445H指数：13
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- 泰勒展开式的泛函网络模型及学习算法
- 本文提出了一种基于泛函网络的泰勒展开式计算模型,并给出了相应的学习算法。采用这种算法求某些函数的泰勒展开式,就可以得到近似的结果,避免传统方法中要求函数导函数的步骤,计算机仿真结果表明,该算法是有效、可行的,为其他领域需...
- 李艳芳何登旭刘向虎
- 关键词：泰勒展开式泛函网络学习算法
- 文献传递
- 求解矩阵特征值及特征向量的新方法被引量：3
- 2008年
- 提出一种基于进化策略求解矩阵特征值及特征向量的新方法。该方法在进化过程中通过重组、突变、选择对个体进行训练学习,向最优解逼近。当达到预先给定的误差时,程序终止,得到最优解。实验结果表明,与传统方法相比,该方法的收敛速度较快,求解精度提高了10倍。该算法能够快速有效地获得任意矩阵对应的特征值及特征向量。
- 夏慧明周永权
- 关键词：实矩阵特征值特征向量进化策略
- 基于概率模型的遗传规划在故障诊断中的应用被引量：4
- 2006年
- 采用在遗传规划中使用概率模型的新方法来解决一系列故障诊断问题。故障诊断可被看为是一个多级分类问题。遗传规划在解决复杂问题上有很大的优势,而这种优势在故障诊断中仍然显著。而且,使用概率模型作为适应函数能提高诊断的精确性,最后用这种方法解决机电设备的故障诊断。结果显示,使用基于概率模型的遗传规划解决机电设备的故障诊断比人工神经网络优越。
- 陈东用梁艳超周永权李陶深
- 关键词：故障诊断机电设备人工神经网络
- 多自治域协同的数据库访问控制被引量：1
- 2007年
- 多自治域的协同工作领域中,资源拥有者应该对数据库资源的操作方式及粒度有最终决定权;用户域对用户的职能作明确规定。显然角色直接映射权限的RBAC模型在多自治域协作环境中是不合理的。针对多自治域协同的数据库访问,提出基于角色的四层访问控制模型及其设计,资源域定义资源角色与权限的映射,用户域与资源域协商来映射用户角色与资源角色。该方案简单合理,分清职责,符合数据访问安全需求。
- 葛丽娜贺忠华
- 关键词：数据库基于角色访问控制
- 基于泛函网络的多维函数逼近理论及学习算法被引量：16
- 2005年
- 提出一种多维函数逼近的泛函网络逼近方法,设计了一类用于函数逼近的可分离泛函网络,给出了基于泛函网络的函数逼近学习算法。而泛函网络的参数通过解方程组得到,它们能逼近给定函数到预定的精度。仿真结果表明,这种逼近方法简单可行,具有较快的收敛速度和良好的逼近性能。
- 周永权赵斌焦李成
- 关键词：函数逼近泛函网络学习算法
- 用泛函网络求任意高阶多项式的近似根
- 2005年
- 本文提出了一种新的基于泛函网络的多项式求根模型及学习算法，而泛函网络的参数利用解线性不等式组，可得到所求任意高阶多项式近似根的一般参数表达式。文章还讨论了基于泛函网络的多项式求根学习算法实现的一些技术问题，相对传统方法，能够有效地获得任意多项式对应根的参数表达式。
- 周永权谢宁新何登旭冯嘉礼
- 关键词：多项式泛函网络学习算法
- 基于双种群的小生境差分进化算法被引量：4
- 2009年
- 将非线性方程组的求解问题转化为函数优化问题,当方程组有多个解时,它的适应值函数就是具有多个最优解的多峰函数。为此,提出了基于双种群的小生境差分进化算法。在该算法中,进化在两个不同的子群间并行进行,通过使用不同的变异策略,实现种群在解空间具有尽可能分散的探索能力的同时在局部具有尽可能细致的搜索能力。通过子群重组实现子群间的信息交换,然后引入小生境淘汰机制。对典型测试函数的优化结果表明,该算法能找到全部解,而且精度好。
- 宁桂英周永权
- 关键词：差分进化双种群小生境非线性方程组
- 进化策略在极大似然法参数估计中的应用被引量：5
- 2007年
- 采用极大似然法进行参数估计,是为了避免传统优化算法的缺点。本文采用进化策略算法与极大似然参数估计法相结合使参数估计变量不再受初始值影响,从而可获得全局更优的解。最后,以威布尔三参数分布为例进行参数估计。结果表明,该方法有求解精度高和收敛速度快的优点,从而使进化策略算法能更好地应用于数理统计中。
- 郭德龙周永权
- 关键词：参数估计进化策略
- 基于二重积分定义的神经网络求数值积分方法研究被引量：4
- 2008年
- 针对x-型或y-型二重积分的数值计算问题,提出了一种求解二重积分的神经网络模型及学习算法。该方法初始时在积分区域内的两个方向上各自任意选取一定的节点,然后用神经网络来优化网络权值,最后得到比较精确的积分结果。通过3个典型算例,计算机仿真实验结果表明,提出的神经网络算法相比传统的计算二重积分的方法(如:复化Simpson法、复化Trapezium法),具有计算精度较高、收敛速度快等特点。
- 蒋群华周永权
- 关键词：神经网络收敛性数值积分
- 一种基于泛函网络求数值积分方法研究被引量：4
- 2009年
- 提出了一种基于泛函网络求数值积分新方法,给出了一种泛函网络模型及学习算法,并将该模型用于求任意函数的数值积分,理论上证明了泛函网络用于逼近数值积分定理。最后通过5个数值积分算例,并与传统计算方法作了比较分析,仿真结果表明,提出的数值积分方法精度高,适应性强,且不需要确定被积函数的原函数,因此该方法在工程技术中有较大的应用价值。
- 韦修喜周永权蓝晓玲
- 关键词：泛函网络基函数学习算法函数逼近数值积分
