吉林省科技发展计划基金(20080172)
- 作品数：4 被引量：17H指数：2
- 相关作者：吴希郭新辰吴春国陈书坤杨晓伟更多>>
- 相关机构：东北电力大学吉林大学华南理工大学更多>>
- 发文基金：吉林省科技发展计划基金国家自然科学基金博士科研启动基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 应用径向基神经网络求解第二类线性Fredholm积分方程
- 2009年
- 提出用径向基神经网络求解第二类Fredholm方程的方法。首先使用径向基神经网络逼近积分方程中的未知函数,然后将求解第二类积分方程转化为一个优化问题。粒子群优化算法具有不易陷入局部极小、易实现和调整参数较少的优点,从而利用粒子群优化算法的求解该优化问题。数值实验表明所提方法是可行的。
- 郭新辰陈书坤吴希
- 关键词：FREDHOLM积分方程粒子群优化算法
- 自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法被引量：14
- 2010年
- 基于最小二乘支持向量机回归算法,本文在前期工作的基础上进行了扩展,提出了更加详尽的自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法.与标准的LSSVR相比,本文提出的算法在学习新样本的时候利用了已有的学习结果,可以快速获得新的学习机.模拟结果表明,自适应迭代最小二乘支持向量机回归算法能够自适应地确定支持向量的数目,保留了QP方法在训练SVM时支持向量的稀疏性,在相近的回归精度下,该算法极大地提高了标准LSSVR学习的速度.
- 杨滨杨晓伟黄岚梁艳春周春光吴春国
- 关键词：支持向量机自适应迭代最小二乘
- 基于RBFNN和PSO求解第二类Volterra积分方程的混合方法被引量：3
- 2010年
- 提出一种基于RBFNNs和PSO求解第二类Volterra积分方程的混合方法.先将积分区间离散化为点集,并代入积分方程得到方程组,再利用RBF神经网络逼近积分方程中的未知函数,将所求解问题转化为残差平方和的极小化问题.利用PSO算法求解残差平方和的极小化优化问题,得到RBF神经网络的参数,即得问题的逼近解.数值实验表明,该方法可行有效.
- 郭新辰吴希陈书坤吴春国
- 关键词：径向基神经网络粒子群优化积分方程
- 一种改进相似度参数估计的半监督谱聚类算法
- 2010年
- 谱聚类算法的相似度参数对聚类效果有着至关重要的影响。本文将启发式思想引入到相似度计算中,通过对距离矩阵的搜索,找到数据的合理分界点,并利用它得到相似度计算时所需的参数。同时利用成对限制先验信息引导聚类过程,从而提高聚类效果。数据实验验证本文所提方法是可行的,并且具有很好的聚类效果。
- 郭新辰吴希宋琼
- 关键词：谱聚类
