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一种正区域的递归计算方法

计算机工程与科学 2010年第11期32卷 97-99页

作者：姚光顺任倩马丽生杨传健滁州学院计算机科学与技术系安徽滁州239000

正区域的计算在粗糙集的应用中十分重要,传统的求解方法较为复杂,计算量大。本文在深入研究粗糙集基本理论的基础上,得出了一种等价的计算正区域算法。该算法对论域中的样本进行分步分类,同时判断其是否属于正区域,而后将其从论域中删除... 详细信息

正区域的计算在粗糙集的应用中十分重要,传统的求解方法较为复杂,计算量大。本文在深入研究粗糙集基本理论的基础上,得出了一种等价的计算正区域算法。该算法对论域中的样本进行分步分类,同时判断其是否属于正区域,而后将其从论域中删除,从而减轻计算量,并同时求出不属于正区域的样本集。然后分析了新增加的属性不会对已有正区域集合运算产生影响,因此只需要对原来的不属于正区域的样本集进行进一步分析就可以得到增加属性后的正区域,从而使计算正区域的范围逐渐减小,得到了一种递归计算正区域的方法。理论分析和实例结果验证了该计算方法的有效性和可行性。

关键词：粗糙集正区域递归计算

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加权广义逆递归计算的一种统一方法

兰州大学学报（自然科学版） 2004年第6期40卷 13-17页

作者：骈俊生陈果良阜阳师范学院数学系安徽阜阳236032 华东师范大学数学系上海200062

用一种统一的方法,简单地导出了矩阵不同类型加权广义逆的递归计算公式,包括加权Moore- Penrose广义逆,M最小二乘广义逆和极小N范数广义逆等.

关键词：加权广义逆递归计算统一方法

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任意精度的子午线弧长递归计算

大地测量与地球动力学 2007年第5期27卷 59-62页

作者：刘仁钊伍吉仓同济大学测量与国土信息工程系上海200092

根据子午线弧长计算公式,推导出基于递归关系的任意精度的子午线弧长的一种新的计算方法,以及基于C/C++语言的子午线弧长具体方法的实现,最后在VC6.0中进行了验证。结果表明,该方法可满足不同精度要求的弧长计算。

关键词：子午线弧长公式推导递归计算 C/C++程序精度分析

一类NMIFS吸引子的递归计算构造及特性分析

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自然科学进展 2004年第9期14卷 1039-1046页

作者：王兴元刘波大连理工大学电子与信息工程学院大连116024

　给出了NMIFS(nonlinearmarkoviteratedfunctionsystem)理论与构造NMIFS吸引子的方法 ,讨论了一类NMIFS吸引子的平衡向量测度和“矩”的递归计算 ,分析了NMIFS吸引子的结构特征 .研究结果表明 :对于MIFS ,可以通过递归方法来计算矩M^ (... 详细信息

　给出了NMIFS(nonlinearmarkoviteratedfunctionsystem)理论与构造NMIFS吸引子的方法 ,讨论了一类NMIFS吸引子的平衡向量测度和“矩”的递归计算 ,分析了NMIFS吸引子的结构特征 .研究结果表明 :对于MIFS ,可以通过递归方法来计算矩M^ (i) (i =1,2 ,… ) ;而对于NMIFS ,因M^ (i) 的计算依赖于M^ (j) (j≥i) ,故不能直接计算M^ (i) ,而只能计算其近似值 .

关键词： NMIFS吸引子递归计算平衡向量测度矩压缩映射 Markov性

基于模糊核递归计算的海量Web数据访问优化算法

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科技通报 2013年第10期29卷 94-96页

作者：密海英芮文艳苏州工业职业技术学院江苏苏州215104

Web数据的访问一直是当前研究的热门话题。随着网络规模的扩大,海量Web数据访问受到了很大限制,高纬度的数据会大幅的打乱数据知识模式规则,数据可视化结构不能满足算法知识发展的要求,导致海量Web数据访问耗时。为此提出一种基于模糊... 详细信息

Web数据的访问一直是当前研究的热门话题。随着网络规模的扩大,海量Web数据访问受到了很大限制,高纬度的数据会大幅的打乱数据知识模式规则,数据可视化结构不能满足算法知识发展的要求,导致海量Web数据访问耗时。为此提出一种基于模糊核递归计算的海量Web数据访问优化算法。计算数据模糊核特征,利用隶属度函数表示模糊特征的归属,利用模糊核递归判别从这些海量数据中发现有用知识包括模式规则、可视化结构。实验表明,该方法能够较好地完成海量Web数据的优化方法,时间复杂度大幅降低。

关键词：海量数据模糊核递归计算

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相关统计分析的解析求解和递归计算问题研究

相关统计分析的解析求解和递归计算问题研究

作者：秦祎昊北京化工大学

学位级别：硕士

过程监测可以保证工业过程的安全运行和产品质量,受到了学者们的广泛关注。而其中,基于多元统计的过程监测凭借着对过程数据优越的降维和分析能力近年来得到了广泛的应用,现已成为过程监测领域一种常见的应用方法。为了实现关键性能指标... 详细信息

过程监测可以保证工业过程的安全运行和产品质量,受到了学者们的广泛关注。而其中,基于多元统计的过程监测凭借着对过程数据优越的降维和分析能力近年来得到了广泛的应用,现已成为过程监测领域一种常见的应用方法。为了实现关键性能指标(KPI)监测的算法,偏最小二乘(PLS)是多元统计过程监测方法中一种主流的算法。PLS的主要思想是提取过程变量和KPI变量的公共得分,进而最大化两类变量线性变换之间的相关性。然而,现有的PLS算法存在着很多缺陷,PLS的迭代计算会对求解过程带来不确定性和较大的计算复杂度。同时PLS中也存在着信息冗余问题,会导致提取的得分依然包含与KPI变量的相关的信息。除此之外,实际工业过程中经常会出现微小故障,其幅值通常较小,容易被过程噪声淹没,因此传统的多元统计过程监测往往难以检测该类故障的发生。针对上述问题,本文主要工作为:1.针对KPI过程监测问题,本文深入分析了PLS算法中存在的缺陷,并给出了理论证明。针对PLS算法的缺陷,本文提出了一种PLS的解析求解算法APLS,其避免了PLS算法中的信息冗余缺陷和迭代求解,提升了算法的检测性能和计算性能。此外,本文还对APLS和PLS的计算复杂度进行了分析比较,并利用数值例子和舟山火力发电厂实测数据对二者的检测性能进行测试比较。2.针对微小故障问题,本文在相关统计分析算法中引入滑动窗口提出了一种递归相关统计分析算法(Recursive Correlative Statistic Analysis,RCSA)。RCSA通过滑窗消减对过程噪声的影响,进而提升算法对于微小故障的检测能力。为了进一步避免滑动窗口带来的计算量,本文提出了一种相关统计分析算法的递归求解算法,并对递归和非递归求解算法所需的计算复杂度进行了理论上的比较。除此之外,为了优化滑窗宽度的参数选择,本文理论分析了RCSA对于微小故障的可检测性,并利用随机算法来选择滑窗宽度。最后,本文通过数值例子和舟山火力发电厂实测数据对RCSA算法进行测试。

关键词：过程监测偏最小二乘解析求解相关统计分析递归计算微小故障