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131.
相关识别中的曲面拟合法 总被引:12,自引:4,他引:12
本文讨论了相关识别中的曲面拟合法。利用相关系数在真实匹配点附近的统计特性,通过对相关系数进行曲线(一维)或曲面(二维)拟合,根据其一阶导数确定最大相关系数所在的位置,快速得到亚像素匹配点。与逐步搜索法相比,该方法大大减少了运算次数,提高了数字图像相关运算的速度。 相似文献
132.
对于一般的凸二次规划问题,首先结合该问题的对偶问题给出了解的充分必要条件,然后给出了一种解决该问题的投影收缩算法,并证明了该投影收缩算法的总体收敛性. 相似文献
133.
基于组合权重的系统评价模型 总被引:13,自引:0,他引:13
提出了基于组合权重的系统评价新模型 ( CWSE) ,即 :直接根据评价指标样本数据集 ,用基于加速遗传算法的投影寻踪方法确定各评价指标的分类权重 ,用基于加速遗传算法的层次分析法确定各评价指标的排序权重 ,用加速遗传算法对各评价指标的分类权重和排序权重进行综合得到组合权重 ,然后以这些组合权重与各评价对象相应评价指标的标准化值进行加权平均 ,得到系统评价的综合指标值 ,据此可对各评价对象进行分类排序 .用 CW SE模型评价中国 30个区域 1995年开发度的结果表明 ,根据开发度的强弱可把这些区域分成 3个强开发区域、6个较强开发区域、10个中等开发区域和 11个弱开发区域 ;CWSE模型简便、通用 ,计算结果较为客观和稳定 ,为系统工程理论和实践提供了新的研究方法 . 相似文献
134.
135.
投影寻踪分类建模理论的新探索与实证研究 总被引:2,自引:0,他引:2
从理论上分析了正确的投影向量系数(权重)约束条件是∑_(j=1)~2a_j~2=1和1≥0_j≥-1;从理论和实证两个视角证实采用约束条件∑_(j=1)~p a_j~2=1和1≥a_j≥0时逆向指标或对正向指标采用了错误的归一化方式时的权重必定等于"0"。采用正确的约束条件,针对同一密度窗宽R值,实证分析发现和从理论上证明了在投影寻踪分类(PPC)建模中改变指标归一化方式前后,权重是互为相反数的重要特性等三个定理和二个推理,改变指标归一化方式不影响任意两样本投影值之间的距离和投影指标函数值。提出了正确使用PPC进行建模的基本原则和步骤、判定指标属性(正向指标或者逆向指标)的准则等,实现了投影寻踪探索性研究和验证性分析的有机统一。 相似文献
136.
本文考虑一类离散型随机$R_0$ 张量互补问题,利用Fischer-Burmeister函数将问题转化为约束优化问题,并用投影Levenberg-Marquardt方法对其进行了求解。在一般的条件下得到了该方法的全局收敛性,相关的数值实验表明了该方法的有效性。 相似文献
137.
共享单车的租赁需求量预测对于单车企业提升运营效率十分必要,是单车再调度的前提。为了更加准确地预测出共享单车的租赁需求量,本文结合随机森林、XGBoost、GBDT三类数据驱动预测算法的优点,提出了一种基于向量投影法的加权对数平均组合模型。定义了组合模型的优性,非劣性,劣性的概念。并证明了该方法至少是一种非劣性的预测方法。通过将该方法运用于现实问题中,以解决实际单车租赁需求量预测问题。实例研究发现:该方法在单车租赁需求量预测中可以为优性预测模型, 能够对单车再调度起到正向作用。该方法可以为单车租赁需求量预测的相关研究提供一种切实有效的解决方向。 相似文献
138.
为找到一族有限ξ严格伪压缩映射不动点集及平衡问题解集的公共元素,该文利用两种混合投影方法引入了一种迭代方案,且在给与参数适当的假设下,作者得到了两个强收敛性定理. 相似文献
139.
Towards a unified recurrent neural network theory: The uniformly pseudo-projection-anti-monotone net
In the past decades, various neural network models have been developed for modeling the behavior of human brain or performing
problem-solving through simulating the behavior of human brain. The recurrent neural networks are the type of neural networks
to model or simulate associative memory behavior of human being. A recurrent neural network (RNN) can be generally formalized
as a dynamic system associated with two fundamental operators: one is the nonlinear activation operator deduced from the input-output
properties of the involved neurons, and the other is the synaptic connections (a matrix) among the neurons. Through carefully
examining properties of various activation functions used, we introduce a novel type of monotone operators, the uniformly
pseudo-projectionanti-monotone (UPPAM) operators, to unify the various RNN models appeared in the literature. We develop a
unified encoding and stability theory for the UPPAM network model when the time is discrete. The established model and theory
not only unify but also jointly generalize the most known results of RNNs. The approach has lunched a visible step towards
establishment of a unified mathematical theory of recurrent neural networks. 相似文献
140.