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[期刊论文] 作者：王正欧,
来源：系统工程学报 年份：1989
本文提出了一种特小样本动态系统的极大似然参数估计方法(ESML)。本法是基于预测拟合优势的概念,即对正态分布最佳的拟合是学生分布,而在小样本下其拟合优势是更为显著的。文...
[期刊论文] 作者：王正欧,
来源：天津科技 年份：2002
本课题是天津大学系统工程研究所针对当代智能系统(此处指神经网络,机器学习及专家系统)应用中若干基础问题进行的研究。 本项目针对RBF网络(一种当前较为流行而实用的FNN)...
[期刊论文] 作者：王正欧,
来源：天津科技 年份：1996
由天津大学系统工程研究所研制的国家自然科学基金项目“具有认知功能的人脑模型(神经网络模型)的研究,经中科院计算所等单位鉴定达到了国际同类研究的先进水平。 该项目的...
[期刊论文] 作者：王正欧,
来源：国外自动化 年份：1984
分割适应滤波算法在建模理论和方法中是适用性相当广泛的一种算法,本文介绍了一些基本概念和定常线性系统的基本算法。许多仿真研究和应用实例说明了此法有极大的优越性,我们...
[期刊论文] 作者：王正欧,张建平,
来源：天津大学学报 年份：1992
针对电力系统超短期负荷预报的特点提出了自校正移动窗卡尔曼滤波—最小二乘算法(SMWKL)。首先用带移动窗的卡尔曼滤波算法减少负荷数据的噪声,然后通过自校正移动窗最小二乘...
[期刊论文] 作者：李冬梅,王正欧,
来源：系统工程与电子技术 年份：2002
提出将RBF神经网络应用于混沌时间序列的建模与预测中,设计了一个三层RBF网络结构,说明了RBF网络用于混沌时间序列建模和预测时的基本性质.仿真结果表明,RBF网络模型对混沌时...
[期刊论文] 作者：王明春,王正欧,
来源：电子与信息学报 年份：2005
该文将粗集与遗传算法相结合的方法成功应用于文本模糊聚类。在聚类过程中,将权重参数的设定也通过 编码由遗传算法确定,从而使得权重参数的设定具有科学性和可操作性,避免了在类似算法中确定权重时的主观性 和不可靠性。最后的实例说明了算法的可行性。......
[期刊论文] 作者：王莉,王正欧,
来源：电子与信息学报 年份：2003
针对传统Kohonen自组织特征映射(SOFM)神经网络模型结构需预先指定的限制,提出一种新的树形动态自组织映射(TGSOM)神经网络,当用于数据挖掘时该网络以其生成速度快可视性好具有显著优越性。该文详尽描述了该网络模型的生成算法,研究了算法中扩展因子的作用。扩......
[期刊论文] 作者：耿新青,王正欧,
来源：情报学报 年份：2006
提出了一种新的模糊竞争神经网络聚类模型NFCNNC，并将其应用到文本聚类中。NFCNNC将模糊中心聚类（FCC）算法得到的模糊聚类中心向量作为神经网络的权值，通过比较隶属度值得到获胜......
[期刊论文] 作者：邹高峰,王正欧,
来源：控制与决策 年份：2002
为克服基于前馈神经网络的非线性系统辨识算法存在需预先估计系统输入输出滞后阶数的缺陷，提出一种基于回归神经网络的非线性时变系统的辨识算法，针对现有的回归网络学习算法大......
[期刊论文] 作者：王煜,王正欧,
来源：情报科学 年份：2006
本文首先提出一种改进的X^2统计量，以此衡量词条对文本分类的贡献。然后根据模式聚合理论，将对各文本类分类贡献比例相近似的词条聚合为一个特征，建立出文本集的特征向量空间模......
[期刊论文] 作者：耿新青,王正欧,
来源：计算机工程 年份：2006
提出一种新的动态模糊聚类的方法，针对传统的模糊聚类需要预先确定聚类数的问题，提出采用动态自组织映射神经网络来确定聚类数，并通过文本向量空间模型和TF-IDF方法来确定文本的......
[期刊论文] 作者：杨冬,王正欧,
来源：天津大学学报：自然科学与工程技术版 年份：2004
将蚂蚁算法用于求解任务分配问题,并提出一种改进算法来提高其全局搜索能力.文中介绍了任务分配问题和蚂蚁算法,给出了求解任务分配问题的蚂蚁算法的数学描述及求解的算法步...
[期刊论文] 作者：李冬梅,王正欧,
来源：天津大学学报 年份：2002
提出用RBF神经网络对混沌动力系统进行辨识,设计了一个三层RBF网络结构,仿真实验说明了RBF网络用于学习混沌动力系统时的基本性质.用辨识模型重建吸引子方法定性地评价辨识模...
[期刊论文] 作者：马威,王正欧,
来源：天津大学学报：自然科学与工程技术版 年份：2002
人工神经网络在解决优化问题方面具有速度和精度的优势，将一种新的Hopfield网络模型与信赖域技术融合起来，采用逐次二次规划方法将约束非线性规划问题转换成一系列的二次规划子......
[期刊论文] 作者：文专,王正欧,
来源：计算机应用 年份：2003
高维数据包含的大量冗余给数据挖掘带来了困难。因此,对高维数据进行数据挖掘时,必须先对原始数据进行降维处理。文中提出一种基于数据属性重要性排序的神经网络属性选择方法。该方法只需对部分属性进行训练,即可进行降维。它克服了现有的神经网络降维方法必须......
[期刊论文] 作者：安金龙,王正欧,
来源：计算机应用 年份：2003
当样本数量大到计算机内存中放不下时,常规支持向量机方法就失去了学习能力,为了解决这一问题,提高支持向量机的训练速度,文章分析了支持向量机分类的本质特征,根据支持向量机分类仅与支持向量有关的特点,提出了一种适合于支持向量机增量学习的快速循环算法(PFI......
[期刊论文] 作者：王正欧,林燕,,
来源：自动化学报 年份：1993
本文提出了一种新的基于特征可分性的归纳学习算法(SBI)。与现有各种归纳学习算法相比,该方法直接从特征对不同类型的可分性出发,建立可分性判据,然后形成决策树,可对多种概...
[期刊论文] 作者：王正欧,林晨,
来源：自动化学报 年份：1997
提出一种基于最小二乘的前向神经网络快速学习算法。与现有同类算法相比，该算法无需任何阵求逆，计算量小较适于需快速学习的系统辨识和其他应用。文中推导了算法，并给出一种更为......
[期刊论文] 作者：安金龙,王正欧,
来源：计算机工程 年份：2004
训练支持向量机,可以归结为求解二次规划问题,而求解二次规划时的复杂度随着样本数量的增加而显著增长,这样就大大延长了支持向量机的训练时间.为了提高支持向量机的训练速度...
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