扩张矩阵相关论文
本文研究了二维和三维广义Sierpinski垫的正交性问题.主要目标是估计二维和三维广义Sierpinski垫上的相互正交的指数函数的个数.本......
文语转换(TTS)是将输入文本转换成流畅自然的合成语音的一种技术.当前的TTS系统普遍存在着机器味比较浓,表现力不够等问题,这主要......
特征子集选择FSS(Feature Subset Selection)是机器学习和模式识别中非常困难而有意义的一个问题,其目的是为了减少用于分类或识别......
学位
示例学习是从某一概念的已知正例集合和反例集合中归纳出描述所有正例并排斥所有反例的该概念的一般规则,因此,示例学习也称为概念......
各向异性是自然界物体的一种常见属性,亦称“非均质性”,指物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异......
各向异性是自然界物体的一种常见属性,亦称"非均质性",指物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异的......
Hardy空间的实变理论是调和分析研究的核心内容之一,在分析学领域和偏微分方程中都有重要的应用.设A是Rn上的一个扩张矩阵,φ:Rn×......
研究一般扩张矩阵伸缩方程Lpc解的性质,相同分形中的选代函数系统构造tile和tiling性质,克服了通用方法中的不足,得到了这类方程存......
FCV算法和NCA算法是两种典型的基于扩张矩阵归纳规则的覆盖算法。前者采用“≠”作为选择子的关系运算符,给出了求解最大复合问题......
本文提出了一种新的基于扩张矩阵和遗传算法理论产生的最优检测规则方法.该方法产生的规则简单、能够反映问题的本质.实验结果......
归纳逻辑程序设计的核心问题是如何从背景知识中优选谓词构作满足约束的归纳假设。按Ｏｃｃａｍ准则，满足约束的最精简归纳假设为优，但迄今归纳......
遥感影像分类专家系统是遥感分类研究中的一个重要发展方向，然而，传统的统计模式识别法和人工神经网络分类法除了能完成具体的影像分......
设n为一个自然数，一个n×n的实矩阵称为扩张矩阵，如果它的特征值的模均严格大于1.设A为一个扩张矩阵，本文研究了相关于{Ak：k∈Z)这个离......
本文考虑细分方程ψ(x)=∑α∈Zsa(α)ψ(Mx-α)，x∈Rs，其中向量值函数ψ=(ψ1，…，ψr)T∈(Lp(Rs))r(0＜p≤∞)，a(α)是具有有限长的r×r......
近百年来，在讨论伸缩方程，f(x)=∑cnf(Ax-α)解的基础上，已经n=l将其研究推广到更广的范围，在利用多尺度分析构造正交小波时，利用子划分......
设A∈M2(Z2)为任意2阶整扩张矩阵，平移集D为典型集，D={(0,0)*,(1,0)*,(0,1)*},其中*表示向量的转置。则称满足等式μA,D(E)=1/＃DΣd∈......
各向异性是自然界物体的一种常见属性,亦称“非均质性”，指物体的全部或部分物理、化学等性质随方向的不同而各自表现出一定的差异......
Hardy空间的实变理论是调和分析研究的核心内容之一,在分析学领域和偏微分方程中都有着重要的应用.设A是Rn上的一个扩张矩阵,φ是......
示例学习中传统的扩张矩阵理论和启发式算法是建立在正反例子集一致、没有噪音的基础上的.然而实际应用领域中的噪音数据,导致许多......
在模糊分类器系统中,通常要将模式的原始特征投影到模糊空间,在模糊空间上进行特征选择,并在此基础上构建模糊决策规则.本文在对原......
考虑由扩张矩阵A=[po1q]及数字集D=[ij]0≤i≤|q|-1,0≤j≤ |q|-1]生成的自仿射tiles集T=T(A,D),其中p,q∈Z,|p|≥2,|q|≥2,通过对......
提出一种新的基于扩张矩阵的覆盖算法，用于抽取例子中的规则。该算法有以下两个特点：第一，算法执行后得到的选择子数目较少；第二，按照人......
近年来随着因特网的飞速发展，计算机系统也面临着越来越多的安全威胁。国内外不少研究人员为此提出了许多种基于软计算的方法用于检......
研究了相关于扩张矩阵A的扩张球和拟范数的一些性质．首先通过具体实例及欧氏范数关于A的上下界估计指出扩张矩阵与经典球及欧氏范数......
本文对扩张矩阵理论加以扩充，提出关于公式的扩张矩阵的概念，并据此实现一个广义扩张矩阵算法叫做ＡＥ９，本文还将ＡＥ９和ＡＱ１５应用于几个实际领域的学......
在这份报纸，我们与一个任意的 dilatiion 矩阵为复合 r 的 multivariate multiresolution 分析给一个性质。......
示例学习是从某一概念的已给的正例集合和反例集合中归纳产生出描述所有正例并排除所有反例的该概念的一般规则，而扩张矩阵理论将寻......
特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容，特别是近几年来，特征子集选择的算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的一......
针对当前入侵检测系统中的一些问题，提出了基于遗传算法和扩张矩阵的规则生成方法以及分级检测的思想．给出了算法详细流程，建立了分级......
到目前为止，一些启发式算法被提出用于基于扩张矩阵理论的示例学习研究，该文基于粗集理论研究示例学习问题，提出了粗集理论下的几个新......
基于粗集理论和扩张矩阵理论,提出了一种利用遗传算法求解最小约简的方法.通过对算法的分析提出了改进性意见,并用JAVA语言实现了......
Suppose M and N are two r×r and s×s dilation matrices,respectively.LetΓM andΓN represent the complete sets o......
设A是一个扩张矩阵,p∈（0,1]及φ：R^n×[0,∞）→[0,∞）是一个各向异性p-增长函数.本文通过主极大函数定义了各向异性Musielak-Orli......
设A是一个扩张矩阵,α∈[0,1）,p∈（1,1/α）且q：=（1/p-α）^-1,如果非负函数v满足各向异性的Muckenhoupt Ap,q（A）权条件,那么各向异性的分数......
示例学习中传统的扩张矩阵理论和启发式算法是建立在正反例子集一致、没有噪音的基础上的。然而实际应用领域中的噪音数据，导致许多......
本文提出示例学习的一种计算理论,扩张矩阵论.根据这个理论,示例学习中一些主要最优化问题被证明是NP难题,并给出这些难题的近似解......
考虑一类平面下三角扩张矩阵 A 和数字集D 生成的自仿射 tiles 集 T ＝ T （A ，D ），通过分析 T 的边界结构，对 T 的边界的豪斯道夫维数进行......
讨论由扩张矩阵和数字集所生成的二维自仿集的不连通性,利用辅助函数系统,得到其不连通的一个充分条件,同时给出相应算法.......
扩张矩阵是一种规则归纳的方法。在模糊环境下，模糊扩张矩阵算法根据路径的最小模糊信息熵标准，从示例中归纳产生一组模糊规则。本文......
现有扩张矩阵算法多为建立在理想数据基础上的，而实际的应用领域中不可避免地存在噪音数据，这样致使其在实际的应用中很难得到令人满......
针对＂示例学习的最大复合问题及算法＂一文（计算机学报,1997,20（2）：139-144）中提出的FCV算法给出了一种优化改进。改进的主要思想是省略FCV......
结合扩张矩阵理论，提出了一种简化规则抽取算法，该算法有效地解决了粗糙集约简算法生成的规则数量多、概括力不强的问题，并给出了相应......
以扩张矩阵理论为基础，应用数学规划理论提出了一种规划模型求解方法，可以更好地实现概念学习和特征提取。与传统的启发式算法相比，采......
本文给出了析取式最小问题是ＮＰ困难问题的新的证明，之后给出了两个扩张矩阵合并的完备策略，在此基础上给出了扩张矩阵合并的启发函数策......
特征选取是一个NP-Hard问题。为了快速完成信息系统的一个最小特征选取，引入了类扩张矩阵的定义。通过类扩张矩阵的元素表示对象的......
