加权和
加权和的相关文献在1984年到2023年内共计5077篇,主要集中在数学、自动化技术、计算机技术、经济计划与管理
等领域,其中期刊论文247篇、专利文献4830篇;相关期刊101种,包括浙江大学学报(理学版)、湖北大学学报(自然科学版)、吉林大学学报(理学版)等;
加权和的相关文献由11804位作者贡献,包括沙学军、房宵杰、梅林等。
加权和
-研究学者
- 沙学军
- 房宵杰
- 梅林
- 黄名选
- 吴宣利
- 张莉
- 吴玮
- 张凯
- 吴群英
- 白旭
- 辛承爀
- 宋鸽
- 李鹏
- 王超
- 王敏
- 刘鸿彬
- 李勇
- 王勇
- 王博
- 王悦
- 王磊
- 李刚
- 张杰
- 张涛
- 王伟
- 王学军
- 韩东
- 史军
- 吴殷美
- 周亮
- 尹鹏
- 张乃通
- 成昊相
- 朱高杰
- 焦李成
- 王焜
- 郭明乐
- 魏立梅
- 刘伟
- 刘博
- 宋鹏
- 张磊
- 李杰
- 胡伍生
- 邱德华
- 马尔塔·卡切维奇
- 马聪
- 刘兴高
- 吉尔·麦克唐纳·布瓦斯
- 孙长瑜
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金涛;
朱莉;
李豪;
汪小豪;
姜成龙
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摘要:
传统的基于t-SNE的高维多目标优化算法在简化目标集时,虽然可以大大降低算法计算复杂度,但也可能损失目标集中有意义的部分属性,导致算法准确性降低。为此,对冗余目标和初始化种群双方面进行择优保留,提出了一种基于t-SNE加权和的高维多目标优化算法。利用加权和对t-SNE-NSGAⅡ算法处理的冗余目标集进行拟合,保留了部分种群的目标属性,提高了初始种群的质量,提升了算法的准确性,加快了算法收敛速度。实验表明,在目标超过5个时,基于t-SNE加权和的高维多目标优化算法的准确性和收敛性提升明显。当目标为10个时,空间分布度提升了38.7%。
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马丽;
叶柳
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摘要:
设 {ξ_(i(}^(n)_(i=1)为独立同分布的随机变量,且P(ξi=1)=P(ξi=−1)=1/2.设a→=(a1,⋯,an)为与{ξi}i=1n独立的服从超球面S^(n−1)={(a1,⋯,an)∈R^(n)|∑_(i=1)^(n)a_(i)^(2)=1}上均匀分布的随机变量,该文用极坐标变换得到了P(|∑_(i=1)^(n)a_(i)ξ_(i)|≤1)的表达式.当n≤7时,该文通过直接计算得到此概率值大于等于12;当n≥8时,该文通过R软件也得到了此概率值大于等于12.特别地,n=3,4时,借助于贝塔函数,该文直接证明了该概率值大于等于12.
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胡蓉;
吴群英
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摘要:
利用与概率空间不同的研究方法,在Choquet积分存在的条件下,研究次线性期望空间中广义负相依(END)随机变量序列加权和的几乎处处收敛性,得到了几乎处处收敛性定理,从而把该定理从传统概率空间扩展到次线性期望空间.
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