RBF神经网络在数据挖掘中的应用研究

随着数据库技术的成熟应用和Internet的迅速发展,人们利用信息技术产生和搜集数据的能力大幅度提高,使得从大量数据中挖掘出有用的信息或知识成为一个迫切需要解决的问题。     

基于RBF神经网络和关联规则的Web文本分类规则获取方法

根据互信息、RBF神经网络和关联规则原理,提出了一种抽取WEB文本分类规则的新方法。先根据互信息选择和各类相关程度大的若干词条,然后采用RBF神经网络方法对选择的特征进行进一步提取,得到维数较小的文本特征向量空间。之后再根据挖掘出的关联规则获取WEB文本分类规则,建立文本分类器,在保证了分类精度的前提下抽取出利于理解的文本分类规则。     

学术创新团队绩效评价体系研究

在对国内外学术创新团队绩效评价研究综合分析的基础上,提出了基于ANP和RBF神经网络的学术创新团队绩效评价体系研究方法和技术路线,基于某市属高校的学术创新团队进行了实证研究。     

基于人工免疫系统与RBF的混合算法实现模式分类

提出了一种基于人工免疫系统与RBF的混合算法.该算法由两个阶段组成:第一阶段采用人工免疫机制来确定RBF网络隐层的聚类中心的位置和数量。第二阶段求输出层的权值W,最后用模式分类作试验,实验结果表明,该算法具有收敛速度快,泛化能力强的特点。     

基于遗传算法寻优的多核支持向量机故障诊断系统

针对传统的单核SVM已经无法满足多个不同数据源的复杂问题,提出了支持向量机多核学习的改进方法.多核支持向量机的学习能力、泛化能力、决策能力在很大程度上取决于参数的选择以及多核权值系数的优化.对此,本文使用遗传算法对多核权值系数寻优,设计多核支持向量机故障诊断系统,此系统在某型飞机的垂直陀螺故障诊断中进行了验证,验证分别利用单核支持向量机和多核支持向量机分类精度对比,结果表明遗传算法寻优得到的权值系数使多核支持向量机分类精度明显提高.     

基于RBF网络及FLAC的初始地应力场反演

RBF网络及FLAC反演方法是初始地应力场反演的一种比较有效、比较新的方法.该文对RBF网络及FLAC反演方法进行了详细论述,接着运用这种方法对一工程实例进行了反演计算,计算结果表明,该方法计算时间短,计算精度高.     

多核处理器平台上使用OpenMP

随着多核技术的不断发展,多核CPU已经成为处理器市场的主流。如何充分利用多核的优势提高应用程序的性能是开发人员不得不面对的课题。多核系统为开发人员提供了一个实现并行计算的重要平台。探讨了多核处理器平台上的OpenMP编译指令优化,介绍OpenMP并行编程的相关知识。     

多核驱动更有利于区域经济协调发展吗？——基于空间杜宾模型的分析

利用我国2008—2019年24个省（自治区）的面板数据,采用空间杜宾模型效应分解等方法,实证分析城市首位度对区域经济协调发展的影响。结果显示：多核驱动型地区城市首位度对本地经济协调发展具有积极影响,对相邻地区具有正向溢出效应;单核驱动型地区城市首位度对本地经济协调发展具有消极影响,对相邻地区具有负向溢出效应。进一步分析影响区域经济协调发展的因素发现：交通水平和政府力量对多核驱动型地区经济协调发展具有正效应;而城镇规模、对外开放度、产业结构和技术水平对区域经济协调发展的影响效应不明显。由此,根据城市空间结构的不同,对各项影响因素提出建议,以期为促进区域经济协调发展提供参考。     

RBF网络和BP网络在逼近能力方面的研究

文章介绍了人工神经网络的两个重要的模型：径向基函数（RBF）网络和BP网络,在函数逼近方面对RBF网络和BP网络进行了比较、研究,通过实际的例子应用Matlab进行了仿真。     

多核将承载多少期望?

从64位、到双核,再到多核,Intel和AMD在处理器芯片领域的战争是愈演愈烈,以致让人们感觉到在服务器领域除了处理器外,好像其它部件的发展都不是很重要.这种"错觉"在2007年仍将继续.其实,之所以会这样,是因为近