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前馈网络的一种高精度鲁棒在线贯序学习算法

上海交通大学学报 2015年第8期49卷 1137-1143页

作者：卢诚波梅颖丽水学院工程与设计学院浙江丽水323000

基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经网络的内权... 详细信息

基于离散傅里叶变换-极限学习机(DFT-ELM)提出了一种新的单隐层前馈神经网络在线贯序学习算法,命名为"在线贯序-离散傅里叶变换-极限学习机"(OS-DFT-ELM).该算法能够逐个或逐段学习数据,随着新数据的逐渐到达,单隐层前馈神经网络的内权矩阵和外权矩阵得到逐步调整.该算法与在线贯序-极限学习机(OS-ELM)相比,具有更高的精度和鲁棒性.同时,通过实验和分析,表明OS-DFT-ELM具有优良性能.

关键词：单隐层前馈神经网络在线贯序算法极限学习机

求分块鳞状因子循环矩阵逆矩阵的一种快速算法

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浙江大学学报（理学版） 2013年第1期40卷 1-6,10页

作者：卢诚波丽水学院数学系浙江丽水323000

给出了一种计算分块鳞状因子循环矩阵逆矩阵的快速算法,该算法主要利用了离散傅立叶变换和对角块矩阵求逆的递归算法,与标准的利用LU分解法求逆的算法相比,在计算复杂性上有很大的优势.

关键词：分块鳞状因子循环矩阵离散傅立叶变换递归算法 LU分解法计算复杂性

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几类循环矩阵的对数矩阵及其计算

浙江大学学报（理学版） 2014年第4期41卷 367-372页

作者：卢诚波丽水学院数学系浙江丽水323000

首先研究了k-循环矩阵、斜k-循环矩阵以及Hermitian k-循环矩阵的对数矩阵的结构,之后对这些对数矩阵进行了分类,并设计了计算这几种循环矩阵对数矩阵的算法,这些算法与基于Schur分解的反scaling and squaring算法相比,在计算效率上有... 详细信息

首先研究了k-循环矩阵、斜k-循环矩阵以及Hermitian k-循环矩阵的对数矩阵的结构,之后对这些对数矩阵进行了分类,并设计了计算这几种循环矩阵对数矩阵的算法,这些算法与基于Schur分解的反scaling and squaring算法相比,在计算效率上有较大提高.

关键词：对数矩阵循环矩阵 Schur分解初等函数

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不平衡超限学习机的全局惩罚参数选择方法

哈尔滨工程大学学报 2017年第9期38卷 1444-1449页

作者：柯海丰卢诚波徐卉慧浙江大学城市学院计算机系浙江杭州310015 丽水学院工学院浙江丽水323000 太平洋大学工程与计算机科学学院加利福尼亚斯托克顿95211

超限学习机在对不平衡数据集进行学习和分类时,正类样本容易被错分。而加权超限学习机只考虑了数据集类之间的不平衡,忽视了样本类内的不平衡的现象。本文阐述了超限学习机在不平衡数据集上分类效果欠佳的原因,提出了根据数据集选取惩... 详细信息

超限学习机在对不平衡数据集进行学习和分类时,正类样本容易被错分。而加权超限学习机只考虑了数据集类之间的不平衡,忽视了样本类内的不平衡的现象。本文阐述了超限学习机在不平衡数据集上分类效果欠佳的原因,提出了根据数据集选取惩罚参数的方法,采用将类间的惩罚参数与类内的惩罚参数相结合的方法,形成全局惩罚参数,即将类惩罚参数进一步精确到样本个体惩罚参数。结果表明:这种方法实现起来简单方便,与其他类型的超限学习机相比较,这种全局惩罚参数的选择方法在提高分类准确率方面能够取得更好的效果。

关键词：数据挖掘不平衡数据集单隐层前馈神经网络超限学习机加权超限学习机全局惩罚参数分类器

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关于二重三角级数的加权L^P可积性

浙江大学学报（理学版） 2011年第6期38卷 620-624,707页

作者：梅颖卢诚波丽水学院数学系浙江丽水323000 上海大学数学系上海200444

研究了二重正弦级数、二重余弦级数和二重混合级数可积的充要条件.将Boas和Leindler的有关结论由单变量的情形本质性地推广到双变量的情形.

关键词：二重三角级数加权可积性充要条件

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关于正矩阵最大特征值的一种算法

计算机应用与软件 2007年第10期24卷 181-183页

作者：卢诚波丽水学院数理学院浙江丽水323000

给出了估计正矩阵最大特征值的一种算法,对于非亏损的正矩阵,则给出了计算其最大特征值的一种平滑算法,该算法已编成M文件在Matlab 7.0上运行通过,验证了该算法是稳定有效的。

关键词：正矩阵最大特征值非亏损 Matlab7.0

关于(R,r)-循环分块矩阵求逆与相乘的一种快速算法

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大学数学 2008年第4期24卷 122-126页

作者：卢诚波丽水学院数理学院浙江丽水323000

利用矩阵分块逐次降阶的方法和快速富里叶变换(FFT),给出了mn阶(R,r)-循环分块矩阵求逆与相乘的一种快速算法,证明了其计算复杂性为O(mnlog2mn).

关键词： (R,r)-循环分块矩阵快速富里叶变换降阶方法算法复杂性

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基于增量加权的概念漂移数据流分类算法

上海交通大学学报 2024年

作者：吴勇华梅颖卢诚波浙江理工大学计算机科学与技术学院丽水学院数学与计算机学院浙江得图网络有限公司

概念漂移是数据流挖掘中最常见的现象之一，数据流中隐含的知识模式随时间动态变化，导致先前建立的分类器的准确性下降。针对这一问题，提出了一种基于增量加权的概念漂移数据流分类算法（The Concept Drift Data Stream Classificatio... 详细信息

概念漂移是数据流挖掘中最常见的现象之一，数据流中隐含的知识模式随时间动态变化，导致先前建立的分类器的准确性下降。针对这一问题，提出了一种基于增量加权的概念漂移数据流分类算法（The Concept Drift Data Stream Classification Algorithm Based on Incremental Weighting，SCIW），该算法采用了一种启发式的权重更新策略，并结合基于准确性差异的自适应方法，同时改进了基于泊松分布的重采样策略。SCIW算法能够适应不同类型的概念漂移，有效缓解了分类器准确率下降的问题。在 14 个合成数据集和 6 个真实数据集上的实验结果表明，SCIW和ARF在准确率方面表现出色，明显优于其他对比算法。同时，SCIW在时间和内存消耗方面明显优于ARF，其中总体平均时间消耗约为ARF的83%，总体平均内存消耗约为ARF的13%。

关键词：数据流概念漂移分类集成学习自适应

关于n阶(n_1,n_2)型二重(r_1,r_2)-循环矩阵求逆及相乘的计算方法

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科技通报 2004年第2期20卷 89-94页

作者：沈光星卢诚波杭州师范学院数学与应用研究所杭州310036 丽水师范学院专科学校数学系浙江丽水323000

循环矩阵的求逆及相乘的算法,无论在理论上还是在实际应用中都具有非常重要的意义.本文不从计算Jordan标准形式或特征值出发,而是利用矩阵乘法及逆矩阵的一些简单性质,给出了n阶(n1,n2)型二重(r1,r2) 循环矩阵求逆、两个n阶(n1,n2)型二... 详细信息

循环矩阵的求逆及相乘的算法,无论在理论上还是在实际应用中都具有非常重要的意义.本文不从计算Jordan标准形式或特征值出发,而是利用矩阵乘法及逆矩阵的一些简单性质,给出了n阶(n1,n2)型二重(r1,r2) 循环矩阵求逆、两个n阶(n1,n2)型二重(r1,r2) 循环矩阵相乘的直接计算方法,推广了已有的结果.这些算法已编到C++源代码在服务器上通过,验证了这些算法是稳定的有效的.若用快速富里叶变换(FFT)计算,这些算法的时间复杂性均为O(n1n2log2n1n2).

关键词：计算数学 n阶(n1,n2)型二重(r1,r2)-循环矩阵逆矩阵矩阵相乘算法复杂性