基于灰色关联分析的高阶神经网络剪枝算法

在综合分析网络纵向、横向灰色关联分析特点的基础上提出了一种新的基于灰色关联分析的剪枝算法,并将其用于训练高阶神经网络.该算法运用灰色关联分析对比网络各节点输出值序列之间联系的紧密程度,用网络纵向灰色关联分析确定剪枝连接,再用网络横向灰色关联分析确定相应的并枝连接,实现网络结构的动态修剪.训练后的高阶神经网络具有合理的网络拓扑结构和较好的泛化能力.实验验证了该算法的合理性、有效性.     

基于卷积核的港口客户细分方法

根据港口客户数据特点,运用信息增益方法对其进行了数据预处理,将其表示为树形结构组织方式,得到216棵客户树;引入卷积核,定义了度量客户树之间相似性的卷积树核;随后,将先前提出的核k-凝聚聚类算法推广到基于卷积核的客户树上,并运用Matlab数据处理工具实现对港口客户数据的聚类分析.分析结果表明,卷积核在港口客户细分中得到了良好的应用效果.     

科技人才招聘

中国科学院计算技术研究所1．大规模数值模拟算法与软件博士后2～3人研究方向：大规模数值模拟算法与软件。要求：计算力学、计算数学等相关专业背景。对有限元,无网格等通用数值方法有深入了解和自己独到见解;有并行程序开发经验,懂MPI,C／C等;扎实的数学力学基础。     

二叉树CreateBTree算法的改进

在分析二叉树的CreateBTree算法的基础上，利用线性探测再散列方法对CreateBTree算法的中序遍历序列进行预处理来改进CreateBTree算法，使得改进后的CreateBTree算法在最差情况下，时间复杂度由O(N^2)降为O(N)。     

基于TMS320LF2407A的32位除法算法研究

由于TMS320LF2407A数字信号处理器芯片的定点特性,没有提供除法运算指令,而实际工程中无法避免除法运算需求。根据移位指令和减法指令,本文提出了32位除法的算法原理,并给出了该原理的流程图,然后通过实验证明,该算法是正确的和有效的。     

基于网页分块的Shark-Search算法

Shark-Search算法是一个经典的主题爬取算法. 针对该算法在爬取噪音链接较多的Web页面时性能并不理想的问题, 提出了基于网页分块的Shark-Search算法, 该算法从页面、块、链接的多种粒度来更加有效的进行链接的选择与过滤. 实验证明, 改进的Shark-Search算法比传统的Shark-Search算法在查准率和信息量总和上有了质的提高.     

基于模型化设计的进近着陆系统多径效应仿真

基于模型化设计的进近着陆系统多径效应仿真是利用准确的电磁散射算法模型来建立机场复杂环境的散射体模型库,通过不同特性散射体(几何尺寸、物理特性等)调用各自有效的算法模型的方法,实现了进近着陆系统开阔场多径效应仿真,并结合IPO算法模型对停靠飞机的多径效应进行了仿真,仿真结果证明了基于模型化设计的进近着陆系统的多径效应仿真方案的有效性。     

改进非线性潮流算法在功率因素测量应用中的研究

在功率因数的数字化测量中,由于电网频率波动造成非同步采样,从而影响功率因素测量的准确度,本文首次将一种快速收敛潮流算法一改进非线性潮流算法,应用于功率因素的数字化测量中,在准确度误差不超过0,0003的条件下,计算时间却小于10ms,满足功率因素在线监测的同时,还可以实时检测系统频率,为同步采样提供了一条新的途径。     

基于用户等级的协同过滤推荐算法

提出一种基于用户等级的协同过滤推荐算法, 解决了传统协同过滤推荐算法的扩展性问题. 该算法首先定义用户等级函数, 依据用户所评价的项目数确定用户等级; 并通过仅在用户等级的邻域内查找近邻的方法, 提高协同过滤推荐的效率. 实验结果表明, 该算法与传统协同过滤推荐算法相比, 在不影响推荐质量的前提下, 极大地提高了推荐效率.     

基于扩展Kalman滤波的声阵列定位数据融合算法

利用各阵元和目标相对于一中心阵元的几何关系建立目标运动方程，坐标变换方程和声阵列测量方程，并以此建立了声阵列目标定位模型。在此基础上提出了基于扩展Kalman滤波算法的目标定位数据融合算法。通过地面目标和空中目标的计算机仿真表明，本算法能够有效地克服由于智能雷布阵的随机性给智能雷定位数据估计带来的困难，对声阵列定位数据也能进行较好的融合，对提高定位精度有一定效果。