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1.
提出一种解决维数较大的无约束优化问题的混合算法.该算法采用了一个开关用于切换修正多步拟牛顿算法和锥模型算法.结果表明,该算法既保留了拟牛顿算法的快速有效性,又将适用范围扩大到了二次模型逼近效果较差的函数,且对于大多数维数较大的函数都是切实可行的.  相似文献   
2.
修正的两步BFGS算法的全局收敛性   总被引:1,自引:0,他引:1  
拟牛顿方法在无约束优化中起着核心的作用。修正的两步拟牛顿法是在两步拟牛顿法基础上,构造一个修正的带有向量参数的多步拟牛顿方程。主要讨论在目标函数一致凸的条件下,基于该修正方程的两步BFGS算法的全局收敛性。  相似文献   
3.
针对基于标签和协同过滤的个性化推荐(TCF)没有考虑评分数据的作用和用户兴趣标签稀疏的问题,提出了一种加入评分数据并扩展用户兴趣标签的基于标签和协同过滤的改进推荐算法(ITCF).首先,以项目- 标签相关度构造项目特征向量,并结合评分构造用户特征向量和用户-标签关联度; 其次,对用户的历史偏好标签集进行基于标签相似性和基于近邻用户偏好的扩展; 最后,以MovieLens数据集为例对ITCF算法的有效性进行实验验证.实验结果表明,在稠密的数据集中,ITCF算法的平均准确率和平均召回率比文献[2]和[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约2.0%和1.7%; 在稀疏的数据集中,当推荐项目数不超过20时,ITCF算法的平均准确率和平均召回率约比文献[2]和文献[3]算法的平均准确率和平均召回率分别提升约0.2%和0.8%.因此,本文提出的ITCF算法具有较好的应用前景.  相似文献   
4.
针对遗传算法在解决排课问题中易陷入局部最优解的缺陷,提出一种改进的遗传算法。在传统遗传算法基础之上,融合模拟退火思想,使交叉得到的子代以一定概率进入下一代,并对传统的基于概率的计算方法进行改进, 编排出优质的课表。实验结果表明改进算法不仅加快了前期进化速度,而且解决了遗传算法后期易陷入局部最优解的缺陷。  相似文献   
5.
针对海量论文数据导致的应用效率低下问题,提出一个基于层次混合模型的推荐算法WSVD++。该模型根据学术论文良好的结构特征,构建一个加权的论文二部图模型。首先对论文进行特征提取,按不同特征的权重构建论文的复合关系图;其次对关系图采用一种改进的PPR算法,计算每篇论文的重要程度,依此来对用户—论文关系进行加权;然后在构建好的加权二部图模型上混合SVD++图算法进行推荐。实验结果表明,改善了推荐算法学术论文的推荐效果,并且基于分布式图计算框架GraphX,扩展性好,适合大数据处理。  相似文献   
6.
人物群体人格分析的社会需求日益迫切。提出一种基于TF-IDF方法的文本人物群体人格分析方法。通过模拟情景对志愿者做调查获取数据,再分别使用VSM技术、PCA技术、Wavelet技术提取志愿者的文本特征,得到三个特征空间。在三个空间里使用KNN分类方法获得九型人格分类的候选项,综合候选项获得志愿者们的人格判别分布。实验表明,该方法不但判别速度相较人类专家分类有了很大地提升,而且具有相当的可信度参考价值。这对未来人物群体人格分析会产生较大的影响。  相似文献   
7.
该文提出了基于小波分析的文本特征提取方法,对传统TF-IDF向量空间模型下的特征向量进行了该文的小波变换、逆小波变换。使用KNN分类方法检验这两空间下的文本分类准确率。实验结果表明,该文的小波变换方法在减少了TF-IDF向量空间模型近一半的维度下在各种实验条件中都能和向量空间模型保持一致的分类准确率;该文的逆小波变换方法在大幅度降低TF-IDF向量空间模型维度的基础上,同实验中其他特征提取方法相比,在特定条件下有着卓越的特定文本类别分类优势,这也在一定程度上检验了压缩感知理论的正确合理性。  相似文献   
8.
针对如何使用数据挖掘技术分析指导用户改善学习行为的问题,提出了一种基于兴趣度关联规则的学习行为分析方法.首先,采用K-means聚类方法快速归纳出用户的学习状态; 其次,通过含兴趣度的关联规则算法获得学习行为与学习效果之间的强规则; 最后,以edX平台提供的用户学习数据为例对算法进行了验证.结果表明:含兴趣度指标的算法所获得的强规则数目比传统关联规则算法缩减了40.9%,同时该方法能够得出学习行为因素与学习效果之间的具体关系,有利于指导用户改善学习行为.  相似文献   
9.
对集拆分问题的MLPT—算法,做了进一步探讨。采用反证法,证明了4—拆分问题的MLPT—算法,在一定条件限制下,最差情况性能界不超过4/3。  相似文献   
10.
分析形式语言与自动机理论研讨式教学中侧重个性化教育的思想,提出在课堂教学中借助于思维导图、JFLAP等教学软件的方法,介绍教学实施过程,探讨相匹配的考核方法。  相似文献   
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