高维问题相关论文
在本文中,我们探讨了高维度的机器学习问题。本文分析了高维问题所面临的挑战以及这些导致这些问题的原因。为了解决这些问题,机器......
本论文包括两个部分：第一部分是第一章，第二部分包括第二章和第三章．第一部分主要考虑对扩散过程的参数进行统计推断，这是金融计量学里......
线性判别分析（LDA）和主成分分析（PCA）都在各个领域有着重要的作用。他们各自抓住样本在特征空间的不同特征,一般情况下更趋向于使用LDA......
为解决无约束全局最优问题，提出自适应双变异模式差分进化算法。该算法的变异规则结合差分进化算法中的两种基本变异模式，通过采用自......
针对传统差分进化算法在求解高维复杂问题时存在通用性差、鲁棒性低、收敛速度慢和求解精度低等问题，提出一种基于蚁群算法的自适应......
针对常规进化算法在求解大范围优化问题时面临计算时间长、占据空间大等难题,本文提出了一种简单而有效的随机主导学习群优化算法-......
在研究粒子群算法的特点之后,将变异因子融入到粒子群算法之中,提出了一种带有变异策略的粒子群算法（MPSO）.该变异因子可以提高算法......
传统粒子群优化算法（PSO）求解较为复杂的高维度优化问题时,易出现早熟收敛现象,引发收敛效果变差,导致解的精度较低等问题.为求解现......
特高压,特大容量发电和输变电设备设计中需考虑因涡流带来的过热、磁性材料带来的磁滞和涡流损耗及振动等问题。另外,为了提高产品......
