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给出一种新的语言值乘法和加法运算,同时利用扩展原理、格贴近度和择近原则等理论论证所给运算法则的科学性,在此基础上建立一个基于二元组的纯语言值加权综合决策模型,随后,在语言值与实数集[0,1]之间定义两个转换函数,由此引入语言值效用向量等概念,借助语言值效用向量和实数型状态变权向量导出语言值状态变权向量,进而建立相应的语言值变权公式和变权综合决策模型。 相似文献
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将最小化乘积相对误差(LPRE)和最小绝对压缩选择算子(LASSO)方法应用到乘积回归模型,结合BIC信息准则实现股票指数的追踪,成功选取了26支对上证50指数影响较大的成分股,并比较了所提方法与线性模型下LASSO方法的表现,验证了所提方法的有效性. 相似文献
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与传统的的媒体营销模式相比,搜索引擎广告因其精准和投入低等特点获得巨大成功。但已有的搜索引擎广告点击率模型不能有效解决数据量大及特征维度高的问题,使预测结果的准确性大打折扣。本文构建了一种基于LASSO变量选择方法的广告点击率预测模型,能有效克服现有广告点击率模型在处理数据高维性和稀疏性方面的不足。利用某公司的竞价数据对模型进行验证,结果表明影响广告点击率的关键因素是广告关键词中的商标信息、地域信息和每点击成本。该研究结果为企业制定搜索引擎广告营销策略提供一定的理论依据。 相似文献
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为使组合预测的组合权重随样本数据不同而改变,从而使误差平方和达到最小,我们使用二次规划对样本每期组合权重进行确定.利用所得权重样本对广义神经网络训练使其对样本外组合权重进行确定.结果表明:这是一种可行得组合预测方法,能够提高预测精度,为变权组合预测增添了一种可行方法. 相似文献
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在结构构件尺寸、材料属性以及外部载荷等不确定性因素影响下,基于可靠度的优化给出了兼顾结构的成本和安全性能的安全设计方案.由于传统的可靠度优化方法采用嵌套的双层优化列式求解,因此导致计算量过大.为了克服这个问题,学者们相继提出了解耦方法和单循环方法等方法.该文采用RBF神经网络模型用于可靠度优化问题的求解中,通过拉丁超立方方法构造代理模型,并用误差指标来验证代理模型的精确程度,同时自适应更新代理模型直至满足需求.通过与现有可靠度优化4种主流算法的比较,说明了该文提出算法的高效性和稳健性. 相似文献
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《中国科学:数学》2015,(9)
在保证适当学习精度前提下,神经网络的神经元个数应该尽可能少(结构稀疏化),从而降低成本,提高稳健性和推广精度.本文采用正则化方法研究前馈神经网络的结构稀疏化.除了传统的用于稀疏化的L1正则化之外,本文主要采用近几年流行的L1/2正则化.为了解决L1/2正则化算子不光滑、容易导致迭代过程振荡这一问题,本文试图在不光滑点的一个小邻域内采用磨光技巧,构造一种光滑化L1/2正则化算子,希望达到比L1正则化更高的稀疏化效率.本文综述了近年来作者在用于神经网络稀疏化的L1/2正则化的一些工作,涉及的神经网络包括BP前馈神经网络、高阶神经网络、双并行前馈神经网络,以及Takagi-Sugeno模糊模型. 相似文献
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Zhou Guanzhen 《高校应用数学学报(英文版)》2005,20(3):352-362
§1Introduction Inrecentyearstherehasbeengrowinginterestintheproblemofneuralnetworkand relatedapproximation,manyimportantresultsareobtained.Becauseofitsabilityof parallelcomputationinlargescaleandofperfectself-adaptingandapproximation,the neuralnetworkhasbeenwidelyapplied.Theapproximationabilityoftheneuralnetwork dependsonitstopologicalstructure.LetRsbeans-dimensionalEuclidSpaceand(x)isa realfunctiondefinedonRs.When(x)isanexcitationfunctionandx∈Rsisaninput vector,thesimpleneuralnetwork… 相似文献
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基于神经网络MIV值分析的肿瘤基因信息提取 总被引:1,自引:0,他引:1
运用统计学及数据挖掘相关知识,以结肠癌基因表达图谱为研究对象,综合运用GB指数、BP神经网络、小波变换等方法对问题给出求解的过程和结果.首先采用GB综合指数对无关基因进行筛选,选择两组备用基因的交集(114个)作为信息基因,降低基因维度.其次,用基因间的强相关性剔除冗余基因,利用BP神经网络对基因进行错判数计算,选取错判率最低、基因子集中基因数量最少的基因特征组,再利用平均影响值(MIV)方法进行基因筛选,最后进行错判数计算,最终确定含有12个基因的子集为最优基因组合.第三步,将每组基因表达值看做基因信号,运用小波转换法对基因数据进行去噪,去噪后特征基因减少为8个. 相似文献
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本文研究测量误差模型的自适应LASSO(least absolute shrinkage and selection operator)变量选择和系数估计问题.首先分别给出协变量有测量误差时的线性模型和部分线性模型自适应LASSO参数估计量,在一些正则条件下研究估计量的渐近性质,并且证明选择合适的调整参数,自适应LASSO参数估计量具有oracle性质.其次讨论估计的实现算法及惩罚参数和光滑参数的选择问题.最后通过模拟和一个实际数据分析研究了自适应LASSO变量选择方法的表现,结果表明,变量选择和参数估计效果良好. 相似文献
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BP学习算法多采用梯度下降法调整权值,针对其易陷入局部极小、收敛速度慢和易引起振荡的固有缺陷,提出了一种改进粒子群神经网络算法.其基本思想是:首先采用改进粒子群优化算法反复优化BP神经网络模型的权值参数组合,再用BP算法对得到的网络参数进一步精确优化,最后用得到精确的最优参数组合进行预测.实验结果表明,该算法在股指预测中的预测性能明显提高. 相似文献
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神经网络和遗传算法是软计算领域中最重要的方法.采用MATLAB的神经网络工具箱和遗传算法工具,研究二者的结合使用,对两个工具箱的基本应用以及将二者结合的相关技术都作了介绍,并应用实例进行了分析研究,提出了使用遗传算法优化神经网络参数的不同结论,对于如何有效使用遗传算法优化神经网络具有一定的借鉴作用. 相似文献
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双阈值二元神经网络模型解的收敛性 总被引:7,自引:0,他引:7
研究具负反馈的双阈值二元神经网络模型{x=-μx f(y(t-τ1)) y=-μy-g(x(t-τ2))在一定的初始函数空间内对阀值的一些不同取值范围,证明其解的收敛性,且明确给出各平衡点的收敛域。 相似文献
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This paper deals with some uniqueness problems of entire functions concerning differential polynomials that share one value with finite weight in a different form. We obtain some theorems which generalize some results given by Banerjee, Fang and Hua, Zhang and Lin, Zhang, etc. 相似文献
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《数学的实践与认识》2015,(19)
图像分割技术在图像分析和图像识别上具有重要意义.传统自适应遗传算法有可能使问题求解陷入局部最优解,而求得错误的图像分割阈值.为了得到最优的图像分割阈值,对交叉率和变异率公式进行了重构,使得交叉率和变异率在任何情况下都不为零.同时,以最大二维熵函数作为适应度函数,采用选择、交叉变异等遗传操作作搜索最优分割阈值.仿真实验表明,该方法可以有效地提高图像分割精度和计算速度. 相似文献
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钢材力学性能的提高对于提高钢材品质,充分适应市场需求有重要的意义.研究了热轧带钢的抗拉强度与各生产参数和工艺参数之间的关系,采用基于LASSO的复合分位数回归模型(Composite Quantile Regression,CQR),根据BIC准则选择合适的调整参数,选择出15个有重要影响的变量,建立基于这15个变量的预测模型.结果表明,将数据按70%和30%分成训练集和测试集,得到训练集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.61%和23.42,测试集的百分比误差(MAPE)和均方根误差(RMSE)分别为2.58%和22.52.将本文所用的模型与两种不同的变量选择方法和三种不同的预测模型进行了对比,可得本文中所用的模型计算精度高,模型泛化能力强,为钢产品的设计和优化提供参考. 相似文献