茹强喜
- 作品数：3 被引量：6H指数：2
- 供职机构：洛阳理工学院数理部更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术自然科学总论理学更多>>
- 一种提高K近邻分类的新方法被引量：3
- 2010年
- KNN算法是数据挖掘技术中比较常用的分类算法。但是,当样本容量较大以及特征属性较多时,KNN算法分类精度和效率将大大降低。该文将主分量分析(PCA)与粗糙集理论(RS)应用于样本特征提取中,首先采用PCA对输入向量进行甄别,应用粗糙集理论约简与分类无关或关系不大的向量。然后利用模拟退火算法实现随机属性子集选择,组合K近邻分类器,最后利用简单投票方法,对多重K近邻分类器进行组合输出,有效地改进了K近邻法的分类精度和效率。
- 茹强喜刘永
- 关键词：主分量分析粗糙集模拟退火K近邻
- 一类象函数求拉氏逆变换的高效算法被引量：1
- 2010年
- 本文结合海维赛(Heaviside)公式[1]及留数定理总结出了一种将一类有理函数快速化为部分分式的方法。进而能快速求这类有理函数的拉氏逆变换。这种方法也可应用于实分析中求解有理函数的积分问题。
- 刘永茹强喜
- 关键词：部分分式象函数
- 改进背景值的非等间距GM(1,1)模型被引量：2
- 2010年
- 背景值是影响非等间距GM(1,1)模型精度的重要因素之一。在积分重构理论的基础上,对背景值进行研究,针对一次累加序列的非齐次指数形式这一特点,通过非齐次指数函数拟合方法对背景值的构造进行改进,提出了一种改进背景值的非等间距GM(1,1)模型,应用实例表明了该方法的有效性。
- 童新安郭石磊茹强喜
- 关键词：非等间距GM(1,1)模型背景值
