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检索条件"机构=闽江学院数学与数据科学学院"
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基于θ方法的波形松弛方法的A稳定
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工程数学学报 2023年 第1期40卷 110-122页
作者: 范振成 闽江学院数学与数据科学学院 福州350108
描述芯片或电力系统运行规律的常用数学模型是高维微分代数方程组,其中的微分方程组太大,线性多步法和Runge-Kutta法等经典数值方法均不能有效求解。为求解这些微分方程组,借鉴常微分方程经典数值方法的A稳定定义,提出了波形松弛方法A稳... 详细信息
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求解最大二等分问题的混合二进制人工蜂群算法
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浙江大学学报(理学版) 2019年 第5期46卷 556-564页
作者: 林耿 闽江学院数学与数据科学学院
为更好地解决最大二等分问题,提出了一种求解该问题的混合二进制人工蜂群算法。首先,针对传统人工蜂群算法不能解决离散问题的缺陷,根据最大二等分问题的特点,重新设计了蜂群的食物源更新方法,新产生的食物源既继承了先前找到的高质量... 详细信息
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W□P的r-hued染色
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山东大学学报(理学版) 2023年
作者: 史雅馨 刘凤霞 蔡华 新疆大学数学与系统科学学院 昌吉学院数学数据科学学院
图G的(k,r)-染色是对图G用k种颜色进行正常染色,使得图G任一点v的邻点至少染min{r,d(v)}种不同的颜色。使图G有一个(k,r)-染色的最小的整数k称为图G的r-hued色数,用χr(G)来表示。图G和H的笛卡尔乘积图记为GH,其顶点集为V(G)×V(H),(u1,... 详细信息
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文献资源采购评标要素差异性的实证研究
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图书馆杂志 2019年 第2期38卷 49-57页
作者: 潘艳 金秀玲 闽江学院图书馆 闽江学院数学与数据科学学院
以全国25所高校图书馆的评标样本为研究对象,通过分析比较评标要素的总体构成及权重差异,价格评分、技术评分和商务评分的差异性,旨在探寻一套能够对高校图书馆图书采购馆配商服务质量进行有效评价的方法,以推动高校图书馆资源建设的转... 详细信息
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一个平面几何问题的演变
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福建中学数学 2023年 第7期 31-34页
作者: 高培旺 闽江学院数学与数据科学学院 350108
平面几何中有一些比较简单的问题,通过改变、增加其中的条件,便可产生一系列或易或难的问题[1~4].本文从模型思维法的角度[5],探讨一个简单平面几何问题的演绎和变化,并对演绎和变化所得给出详细分析和推证.1一个简单平面几何问题及证明.
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Runge-Kutta型波形松弛方法的A-稳定
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数值计算与计算机应用 2023年 第3期44卷 327-336页
作者: 范振成 闽江学院数学与数据科学学院 福州350108
描述芯片或电力系统运行规律的常用数学模型是高维微分代数方程组,其中的微分方程组太大,诸如线性多步法和Runge-Kutta(RK)法等经典数值方法均不能有效求解.为求解这些微分方程组,学者们提出了波形松弛(WR)方法.多数情况下,这些微分方... 详细信息
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基于LightGBM模型的产品订单需求量预测
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应用数学进展 2023年 第11期12卷 4708-4716页
作者: 赵玉骁 陈思予 叶凯圳 施锋伟 金秀玲 闽江学院数学与数据科学学院 福建 福州
产品订单需求量预测是管理企业供应链的关键环节。准确预测客户对产品的需求量是很有必要的。为了解决不同产品的需求量问题,本文充分利用厂商数据,采用基于LightGBM的集成算法建立产品订单量预测模型。用网格探索进行参数调优,用3折目... 详细信息
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基于LDA主题模型对AIGC的影响力分析
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数据挖掘 2023年 第4期13卷 366-375页
作者: 翟其玲 张佳怡 刘宝瑞 黄龙彬 陈立伟 金秀玲 闽江学院数学与数据科学学院 福建 福州
ChatGPT的出现,引领生成式AI迅速渗透进人们生产生活的方方面面,故了解人工智能内容生成的发展趋势和未来方向非常重要。基于抓取微博平台收录的关于人工智能内容生成的文本内容,先利用jieba分词进行文本预处理,通过LDA主题模型的方法... 详细信息
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波形松弛方法的稳定性
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数值计算与计算机应用 2023年 第2期44卷 180-197页
作者: 范振成 闽江学院数学与数据科学学院 福州350108
波形松弛(WR)方法是求解微分方程的一种重要数值方法,迄今为止,关于它的研究集中于收敛性,罕有对其稳定性的研究.提出了常微分方程WR方法稳定的定义.借鉴常微分方程经典数值方法稳定性的常规研究方法,研究WR方法的稳定性,给出了连续WR... 详细信息
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基于需求驱动的数据挖掘案例平台的构建
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教育进展 2023年 第3期13卷 1077-1083页
作者: 金秀玲 闽江学院数学与数据科学学院 福建 福州
数据挖掘作为本科高校统计学专业的一门专业课程,各校都有自己的考量。但是无非取自不同的教材,用不同的案例对其进行集中的展现。本文就《数据挖掘》课程案例的平台的构建,提出基于需求驱动的案例背景,从而提高数据挖掘课堂教学的时效性。
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