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A NOTE IN APPROXIMATIVE COMPACTNESS AND MIDPOINT LOCALLY K-UNIFORM ROTUNDITY IN BANACH SPACES 被引量:4
1
作者 刘春燕 张子厚 周宇 《Acta Mathematica Scientia》 SCIE CSCD 2018年第2期643-650,共8页
In this article, we prove the following results: (1) A Banach space X is weak midpoint locally k-uniformly rotund if and only if every closed ball of X is an approximatively weakly compact k-Chebyshev set; (2) A ... In this article, we prove the following results: (1) A Banach space X is weak midpoint locally k-uniformly rotund if and only if every closed ball of X is an approximatively weakly compact k-Chebyshev set; (2) A Banach space X is midpoint locally k-uniformly rotund if and only if every closed ball of X is an approximatively compact k-Chebyshev set. 展开更多
关键词 k-Chebyshev set approximatively weak compactness approximative compactness weak midpoint locally k-uniform rotundity midpoint locally k-uniform rotundity k-strict rotundity
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k-Median近似计算复杂度与局部搜索近似算法分析 被引量:8
2
作者 潘锐 朱大铭 +1 位作者 马绍汉 肖进杰 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2005年第3期392-399,共8页
k-Median 问题的近似算法研究一直是计算机科学工作者关注的焦点,现有研究结果大多是关于欧式空间和 Metric 空间的,一般距离空间 k-Median 的结果多年来一直未见.考虑一般距离空间 k-Median 问题,设 dmax/dmin表示 k-Median 实例中与... k-Median 问题的近似算法研究一直是计算机科学工作者关注的焦点,现有研究结果大多是关于欧式空间和 Metric 空间的,一般距离空间 k-Median 的结果多年来一直未见.考虑一般距离空间 k-Median 问题,设 dmax/dmin表示 k-Median 实例中与客户点邻接的最长边长比最短边长的最大者.首先证明 dmax/dmin≤ω+ε的 k-Median 问题不存在近似度小于1+ ω ?1 (loglog n) e 的多项式时间近似算法,除非 NP ? DTIME(nO ) ,由此推出 Metric k-Median 问题不可近似到 1+ 2 (log log n) e,除非 NP ? DTIME(nO ) .然后给出 k-Median 问题的一个局部搜索算法,分析表明,若有 dmax/dmin≤ω,则算法的近似度为 1+ ω2 .该结果亦适用于 Metric k-Median,ω≤5 时,局部搜索算法求解 Metric k-Median 的 ?1近似度为 3,好于现有结果 3+ 2 .通过计算机实验,进一步研究了 k-Median 局部搜索求解算法的实际计算效果和该 p算法的改进方法. 展开更多
关键词 κ中间点 算法 局部搜索 近似度 设备 客户
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正则表达式分组的1/(1-1/k)-近似算法 被引量:12
3
作者 柳厅文 孙永 +2 位作者 卜东波 郭莉 方滨兴 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第9期2261-2272,共12页
对正则表达式集合进行分组是解决DFA状态膨胀问题的一种重要方法.已有的分组算法大都是启发式的或蛮力的,分组效果很差.分析了DFA状态膨胀的原因,总结了某些正则表达式间的冲突状况.证明了当冲突非负和冲突独立时,正则表达式集合的最优... 对正则表达式集合进行分组是解决DFA状态膨胀问题的一种重要方法.已有的分组算法大都是启发式的或蛮力的,分组效果很差.分析了DFA状态膨胀的原因,总结了某些正则表达式间的冲突状况.证明了当冲突非负和冲突独立时,正则表达式集合的最优k分组问题可归结为最大k割问题,从而说明该问题是NP-Hard的.基于局部搜索的思想,提出了一种分组算法GRELS来解决分组问题,并证明对最大k割问题,该算法的近似比是1/(1-1/k).与已有的分组算法相比,当分组数目相同时,GRELS算法分组结果的状态总数最少,并且集合发生变化时所需的更新时间最短. 展开更多
关键词 正则表达式 深度包检测 分组算法 局部搜索 1/(1-1/k)近似
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基于局部优化奇异值分解和K-means聚类的协同过滤算法 被引量:15
4
作者 尹芳 宋垚 李骜 《南京理工大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第6期720-726,共7页
为了克服传统协同过滤(CF)推荐方法数据稀疏和可扩展性差的不足,该文提出1种基于局部优化降维和聚类的协同过滤算法。采用局部优化的奇异值分解(SVD)降维技术和K-均值(K-means)聚类技术对用户-项目评分矩阵中的相似用户进行聚类并降低... 为了克服传统协同过滤(CF)推荐方法数据稀疏和可扩展性差的不足,该文提出1种基于局部优化降维和聚类的协同过滤算法。采用局部优化的奇异值分解(SVD)降维技术和K-均值(K-means)聚类技术对用户-项目评分矩阵中的相似用户进行聚类并降低维度。利用近似差分矩阵表示评分矩阵的局部结构,实现局部优化。局部优化的SVD降维技术可以利用更少的迭代次数缓解CF中数据稀疏和算法可扩展性差的问题。K-means聚类技术可以缩小邻居集查找范围,提高推荐速度。将该文算法与基于Pearson相关系数的协同过滤算法、基于SVD的协同过滤算法、基于K-means聚类的协同过滤算法相比较。在MovieLens数据集上的实验结果表明,该算法的平均绝对误差(MAE)较其他算法降低了大约12%,准确性(Precision)提高了7%。 展开更多
关键词 局部优化 奇异值分解 k-均值聚类 协同过滤 近似差分矩阵
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K型局部连接神经网络 被引量:1
5
作者 丛爽 郑毅松 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2004年第2期44-46,共3页
提出了一种新型局部连接网络———K型局部连接网络。首先给出所提网络的结构与算法,然后对所提网络隐含层激活函数———K型函数的性质,以及网络的性能进行了理论上的分析。最后将K型网络应用到函数逼近以及建模上,通过与其他局部连接... 提出了一种新型局部连接网络———K型局部连接网络。首先给出所提网络的结构与算法,然后对所提网络隐含层激活函数———K型函数的性质,以及网络的性能进行了理论上的分析。最后将K型网络应用到函数逼近以及建模上,通过与其他局部连接网络的性能对比验证K型网络所具有的优越性。 展开更多
关键词 局部网络 k型网络 系统建模 函数逼近
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基于K波段的FSS天线罩设计技术
6
作者 王茜 许群 +1 位作者 田俊霞 张文武 《现代雷达》 CSCD 北大核心 2018年第12期66-69,73,共5页
主要针对工作在K波段的天线罩开展了相关设计验证工作,根据设计目标开展了频率选择表面结构天线罩的设计优化工作,应用局部平面近似技术和有限元与物理光学相结合的方法对天线罩设计结果进行了数值仿真,通过对制造的典型样件进行测试,... 主要针对工作在K波段的天线罩开展了相关设计验证工作,根据设计目标开展了频率选择表面结构天线罩的设计优化工作,应用局部平面近似技术和有限元与物理光学相结合的方法对天线罩设计结果进行了数值仿真,通过对制造的典型样件进行测试,测试结果验证了设计的正确性。 展开更多
关键词 天线罩 k波段 局部平面近似
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SLSB-forest:高维数据的近似k近邻查询 被引量:2
7
作者 钱途 钱江波 +1 位作者 董一鸿 陈华辉 《电信科学》 北大核心 2017年第9期58-68,共11页
近似k近邻查询的研究一直受到广泛关注,局部敏感散列(LSH)是解决此问题的主流方法之一。LSH及目前大部分改进版本都会面临以下问题:数据散列以后在桶里分布不均匀;无法准确计算对应参数k的查询范围建立索引。基于此,将支持动态数据索引... 近似k近邻查询的研究一直受到广泛关注,局部敏感散列(LSH)是解决此问题的主流方法之一。LSH及目前大部分改进版本都会面临以下问题:数据散列以后在桶里分布不均匀;无法准确计算对应参数k的查询范围建立索引。基于此,将支持动态数据索引的LSH和B-tree结合,构建新的SLSB-forest索引结构,使散列桶里的数据维持在一个合理的区间。针对SLSB-forest提出了两种查询算法:快速查找和准确率优先查找,并通过理论和实验证明查找过程中查询范围的动态变化。 展开更多
关键词 近似k近邻 局部敏感散列 高维数据
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带惩罚的相同容量k-均值问题的局部搜索算法
8
作者 剧嘉琛 刘茜 +1 位作者 张昭 周洋 《运筹学学报》 CSCD 北大核心 2022年第1期113-124,共12页
经典k-均值问题是一类应用广泛的聚类问题,它是指给定R^(d)中观测点集合D和整数k,目的是在空间中寻找k个点作为中心集合S,使得集合D中的每个观测点到S中离它最近的中心的距离平方求和最小。这是个NP-难问题。经典k-均值问题有很多推广,... 经典k-均值问题是一类应用广泛的聚类问题,它是指给定R^(d)中观测点集合D和整数k,目的是在空间中寻找k个点作为中心集合S,使得集合D中的每个观测点到S中离它最近的中心的距离平方求和最小。这是个NP-难问题。经典k-均值问题有很多推广,本文研究的带惩罚的相同容量k-均值问题就是其中之一。与经典k-均值问题相比,惩罚性质是指每个观测点都给定惩罚费用,当某个观测点到最近中心的距离大于惩罚费用时,其对目标函数的贡献就用该观测点的惩罚费用来代替最近的距离的平方,相同容量约束要求每个中心至多连接U个观测点。针对这种问题,我们设计了局部搜索算法,该算法在至多选取(3+α)k个中心的情况下,可以达到β-近似,其中,参数α>34,β>α+34/α-34。 展开更多
关键词 k-均值问题 惩罚 相同容量 双准则 局部搜索 近似算法
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k-中位问题的近似算法
9
作者 吴晨晨 杜东雷 +1 位作者 苗润杰 徐大川 《中国科学:数学》 北大核心 2025年第2期551-566,共16页
k-中位问题是理论计算机科学和组合优化领域中的经典问题之一,其应用场景遍及图像处理、模式识别、供应链管理和数据挖掘等前沿领域.如今,随着大数据和机器学习的发展,k-中位问题的实际应用愈发复杂多样,这也产生了诸多亟待解决的研究课... k-中位问题是理论计算机科学和组合优化领域中的经典问题之一,其应用场景遍及图像处理、模式识别、供应链管理和数据挖掘等前沿领域.如今,随着大数据和机器学习的发展,k-中位问题的实际应用愈发复杂多样,这也产生了诸多亟待解决的研究课题.为使相关研究人员快速了解k-中位问题,本文综述经典k-中位问题及其变型问题的基于线性规划舍入、原始-对偶、对偶拟合、局部搜索和Lagrange松弛等技巧设计的有效算法.首先介绍经典k-中位问题与无容量设施选址问题之间的密切联系;然后介绍k-中位问题的若干重要变形,包括k-中心问题、k-设施选址问题、背包中位问题、容错k-中位问题、带容量的k-中位问题、带下界的k-中位问题、带惩罚的k-中位问题、带异常值的k-中位问题和在线中位问题等问题;最后介绍k-中位问题的近似算法研究成果,并列出该领域中的若干公开问题. 展开更多
关键词 k-中位问题 近似算法 线性规划 局部搜索
原文传递
《红河学院学报》征稿启事
10
作者 闵琦 张青友 和万全 《红河学院学报》 2011年第5期F0002-F0002,共1页
《红河学院学报》是经国家新闻出版总署批准,由红河学院主办,国内外公开发行的综合性学术期刊。以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,坚持“双百”方针,为繁荣学术研究,提供交流平台。主要刊登理、工... 《红河学院学报》是经国家新闻出版总署批准,由红河学院主办,国内外公开发行的综合性学术期刊。以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,坚持“双百”方针,为繁荣学术研究,提供交流平台。主要刊登理、工、农、医、文、史、哲、经济、法律、教育、管理等各大学科方面的学术论文。 展开更多
关键词 学院 红河 学报 “三个代表”重要思想 毛泽东思想 邓小平理论 新闻出版 学术期刊
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《红河学院学报》征稿启事
11
作者 闵琦 张青友 和万全 《红河学院学报》 2011年第2期F0002-F0002,共1页
《红河学院学报》是经国家新闻出版总署批准,由红河学院主办,国内外公开发行的综合性学术期刊。以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,坚持“双百”方针,为繁荣学术研究,提供交流平台。主要刊登理、工... 《红河学院学报》是经国家新闻出版总署批准,由红河学院主办,国内外公开发行的综合性学术期刊。以马列主义、毛泽东思想、邓小平理论和“三个代表”重要思想为指导,坚持“双百”方针,为繁荣学术研究,提供交流平台。主要刊登理、工、农、医、文、史、哲、经济、法律、教育、管理等各大学科方面的学术论文。热忱欢迎各高校、科研院所的专家学者和研究人员及企事业单位的专家学者赐稿。对学术品位高、在理论和应用上有创新的论文,特别是有基金资助的论文本刊将优先发表。 展开更多
关键词 学院 红河 学报 “三个代表”重要思想 学术期刊 学术论文 专家学者 毛泽东思想
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M2LSH:基于LSH的高维数据近似最近邻查找算法 被引量:5
12
作者 李灿 钱江波 +1 位作者 董一鸿 陈华辉 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第6期1431-1442,共12页
在许多应用中,LSH(Locality Sensitive Hashing)以及各种变体,是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布比较均匀的高维数据,但从设计方案来看,都没有针对数据分布不均匀的情况做相应的优化.针对这一问题,本... 在许多应用中,LSH(Locality Sensitive Hashing)以及各种变体,是解决近似最近邻问题的有效算法之一.虽然这些算法能够很好地处理分布比较均匀的高维数据,但从设计方案来看,都没有针对数据分布不均匀的情况做相应的优化.针对这一问题,本文提出了一种新的基于LSH的解决方案(M2LSH,2 Layers Merging LSH),对于数据分布不均匀的情况依然能得到一个比较好的查询效果.首先,将数据存放到具有计数功能的组合哈希向量表示的哈希桶中,然后通过二次哈希将这些桶号投影到一维空间,在此空间根据各个桶中存放的数据个数合并相邻哈希桶,使得新哈希桶中的数据量能够大致均衡.查询时仅访问有限个哈希桶,就能找到较优结果.本文给出了详细的理论分析,并通过实验验证了M2LSH的性能,不仅能减少访问时间,也可提高结果的正确率. 展开更多
关键词 近似最近邻 kNN查询 局部敏感哈希 高维数据
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一类Bernstein-Durrmeyer算子线性组合的局部逼近阶
13
作者 宣培才 《绍兴文理学院学报(哲学社会科学版)》 1998年第6期1-4,共4页
给出了一类Bernstein-Durrneyer算子的线性组合在一致逼近意义下的局部逼近阶.
关键词 BERNSTEIN-DURRMEYER算子 线性组合 k-泛函 光滑模 局部逼近
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一种单词移动距离度量下的文档查询方法研究
14
作者 王伟迪 陈珂 +2 位作者 胡天磊 陈刚 寿黎但 《计算机科学与探索》 CSCD 北大核心 2018年第11期1718-1728,共11页
单词移动距离(word mover.s distance,WMD)是最近提出的一种有效的文档相似性度量方式,其融合了Word2Vec词向量表达的语义信息,并依据推土机距离(earth mover.s distance,EMD)计算文档间的距离。然而,单词移动距离存在两个缺陷:第一点... 单词移动距离(word mover.s distance,WMD)是最近提出的一种有效的文档相似性度量方式,其融合了Word2Vec词向量表达的语义信息,并依据推土机距离(earth mover.s distance,EMD)计算文档间的距离。然而,单词移动距离存在两个缺陷:第一点是它采用不够精确的词频来作为单词的权重;第二点是单词移动距离度量下的查询效率很低。为了改善应用单词移动距离时的效果,考虑到单词的重要性而采用TF-IDF(term frequency-inverse document frequency)评分作为单词权重,进而得到一种改进的单词移动距离(TI-WMD)。为了提高单词移动距离度量下的文档查询效率,提出了一种近似的层次化查询方法。首先,依据文档的单词质心向量采用局部敏感哈希为文档集合构建哈希索引。在查询过程中,依据查询文档的单词质心向量和多探寻局部敏感哈希方法获得候选文档集,接着依据文档标签与过滤-细化框架在候选文档集中获得TI-WMD度量下的近似k近邻。在Reuters-21578和20-Newsgroups两个文档数据集上的实验结果表明,相对于WMD与PrefetchPrune方法,TI-WMD与层次化查询在准确性和效率上更具优势。 展开更多
关键词 单词移动距离 推土机距离 局部敏感哈希 近似k近邻 层次化查询
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K-S函数集成局部性能约束的结构拓扑优化二阶逼近解法 被引量:1
15
作者 彭细荣 隋允康 +1 位作者 叶红玲 铁军 《固体力学学报》 CAS CSCD 北大核心 2022年第3期307-317,共11页
应用K-S(Kreisselmeier-Steinhauser)函数,对结构拓扑优化问题中的局部性能如应力、疲劳寿命等进行集成然后求解.首先针对互逆规划的单目标多约束模型(称为s方模型)及多目标单约束模型(称为m方模型),应用结构拓扑优化ICM方法,分别建立... 应用K-S(Kreisselmeier-Steinhauser)函数,对结构拓扑优化问题中的局部性能如应力、疲劳寿命等进行集成然后求解.首先针对互逆规划的单目标多约束模型(称为s方模型)及多目标单约束模型(称为m方模型),应用结构拓扑优化ICM方法,分别建立了基于K-S函数集成处理的优化模型,推导了集成化的约束(对s方模型)或目标(对m方模型)函数的一阶及二阶导数,采用序列二次规划模型对所建立的优化模型进行迭代求解,依据K-T条件给出了二次规划模型的迭代求解公式.然后基于K-S函数阐述了s方模型的集成迭代解法,亦即集成方法.最后,阐述了基于K-S函数的s方模型和m方模型交替融合的迭代解法,亦即集成-集成方法.结果表明集成-集成方法比单纯的集成方法收敛更快. 展开更多
关键词 局部性能 结构拓扑优化 k-S函数 优化模型的二阶逼近 ICM方法
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