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响应变量缺失下线性回归模型的ERLS算法: 2012年; 针对线性回归模型,提出了一个新的期望递归最小二乘算法(Expectation Recursive Least Square,ERLS)。在响应变量数据存在部分缺失的条件下,ERLS取响应变量的期望值代替缺失值,基于该期望值与自变量数据,实现自适应的递归估计回归系数,避免了高维数据相关矩阵的求逆困难。ERLS算法充分利用了全部有效数据,实现了在线回归估计。数值实验结果表明,在观测数据存在野值时,通过引入非线性抑制函数,ERLS算法优于LS方法。; 刘力军; 关键词：缺失数据

求解一类奇异非线性凸优化问题的神经网络方法: 2013年; 提出了一种解决奇异非线性凸优化问题的新型神经网络模型,介绍了一个等价的非奇异模型和一个增广的拉格朗日函数。通过利用LaSalle’s不变性原理,证明了所提出的网络是全局收敛的,这就保证了所提出的模型对于解决奇异非线性最优化问题的有效性,数值模拟则进一步证实了该神经网络方法的有效性。; 葛仁东刘力军; 关键词：神经网络不变性原理

基于地标表示的联合谱嵌入和谱旋转的谱聚类算法: 2021年; 经典的谱聚类算法包含两个步骤。(1)谱嵌入过程:求解Laplacian矩阵的特征值分解,得到分类指示矩阵的连续松弛解。(2)后处理过程:对谱嵌入连续松弛矩阵应用k-means或者谱旋转,得到最终的二值指示矩阵。由于有用信息的丢失,这种单独求解步骤不能保证最佳聚类结果。同时,谱聚类算法在处理大规模数据集时,存在聚类精度低、数据相似度矩阵存储开销大和Laplacian矩阵特征值分解计算复杂度高的问题。已有的联合谱聚类算法使用标准正交矩阵逼近非标准正交簇指示矩阵,这会导致较大的逼近误差。为了克服这一缺点,提出用一个改进的标准正交簇指示矩阵代替非正交指示矩阵,得到一个新的联合谱嵌入和谱旋转的谱聚类算法。因为两个标准正交矩阵更容易最小化,所以提出的算法可以取得更好的性能。进一步通过地标点方法对原始数据集进行稀疏特征表示,提出一种基于地标表示的联合谱嵌入和谱旋转算法(LJSESR),解决了大规模数据谱聚类的高效求解问题。实验结果表明,提出的LJSESR算法具有可行性和有效性。; 李鹏刘力军黄永东; 关键词：谱聚类

GSOR方法最优迭代参数的简化推导(英文): 2014年; 对于增广线性系统,Bai等研究了广义SOR方法(Bai Z Z,Parlett B,Wang Z Q.On generaliged successive overrelaxation methods for augmented linear systems.NumerischeMathematik,2005,102(1):1-38),并得到其最优迭代参数.给出了另外一种推导最优迭代参数的简化方法,这种方法对于求解其他参数加速定常迭代方法的最优迭代参数非常有意义.; 晁震张乃敏陈果良; 关键词：迭代方法

垃圾减量分类方法的量化分析被引量：1: 2014年; 运用线性回归分析方法得出了垃圾组分的相关性,采用5项激励措施进行减量分类研究,运用主成分分析方法进行因子分析,结果表明:物质奖励和垃圾分类收集袋措施对垃圾回收率成正相关;减免处理费和环保积分卡措施对垃圾分类效果正相关;更换先进设施措施可以有效减少垃圾数量。; 尚春钰刘力军朱吉祥余光磊; 关键词：垃圾产生量主成分分析

基函数神经网络和再生核函数关系: 2014年; 主要研究了基函数神经网络和再生核函数之间的关系,证明了当基函数神经网络的激活函数φ(x)∈C[-1,1]n时,基函数神经网络实质就是一个再生核函数,并且给出了基函数神经网络的再生核数学表示形式.同时,把这个结论推广到一般前馈神经网络结构上,得到一般前馈神经网络实质上也有一个再生核函数表示的结果,并给出了相应的数学表示形式.; 南东刘力军; 关键词：基函数神经网络再生核函数前馈神经网络

非负矩阵低秩分解的交替二次规划算法: 2014年; 非负矩阵分解算法有多种,但都存在着各自的缺陷.在现有工作的基础上,将非负矩阵分解(NMF)模型转化为一组(两个)二次凸规划模型,利用二次凸规划有解的充分必要条件推导出迭代公式,进行交替迭代,可求出问题的解.得到的解不仅具有某种最优性、稀疏性,还避免了约束非线性规划求解的复杂过程和大量的计算.证明了迭代的收敛性,且收敛速度快于已知的方法,对于大规模数据模型尤能显示出其优越性.; 阳明盛刘力军; 关键词：非负矩阵分解

信息论课程中香农“免费午餐”理论的实验课教学: 2015年; 为了帮助学生更好的理解香农信道容量的定义,激发学生学习信息论课程的兴趣,设计了香农"免费午餐"理论的实验课。以二进制对称信道上重复码内容开始,通过设计数值实验,得到了误码率-传输速率的关系,进而揭示了香农惊人的"免费午餐"理论的内涵,理论联系实际,教学效果显著。; 刘力军牛大田刘强葛仁东; 关键词：信道容量

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国家自然科学基金(61002039)