基于PCA的决策树优化算法

为了改善传统ID3算法在分类属性选择上存在多值偏向性的不足,提出基于PCA的决策树优化算法。在普通基于PCA 的决策树改进算法中,存在数据经降维处理后代表性不强的问题,导致算法需经过多次数据运行后,准确率才能小幅提升。在ID3算法基础上,在分类前两次提取属性特征值,并计算了需要分类的数据量,也即对原始数据进行最重要的属性选择。在子树建立之后,再进行数据的降维合并选择。采用UCI数据库中的3个数据集对改进算法进行验证,结果表明改进算法的平均准确率达到94.6%,相比传统ID3算法与普通PCA决策树优化算法分别提升了1.6%和0.6%。因此,基于PCA的决策树算法能在一定程度上提升结果准确率,具备一定的应用价值。     

多载波系统中低复杂度的改进比特和功率分配算法

基于迭代的比特和功率分配机制,提出了一种低复杂度的比特和功率分配算法.与传统的迭代分配算法不同,该算法在每次迭代中只需要比较几个特定的子载波.该方法在保持传统迭代算法性能的前提下极大地减小了迭代分配算法的复杂度.此外,通过选择等功率分配方案作为初始方案加快了算法的收敛速度,进一步降低了算法复杂度.仿真结果表明,提出的改进算法在基本不牺牲系统性能的前提下有效地降低了算法复杂度.     

初等函数统一算法的几个问题

本文拓广了初等函数统一算法，并证明了算法的收敛性．作了误差估计。     

Banach空间中一类广义集值拟变分包含的迭代解

本文引入Banach空间中一类广义集值拟变分包含问题,利用集值预解的技巧,建立起Banach空间一类广义集值拟变分包含问题与预解方程及不动点问题间的等价关系,并给出了其解的存在性及其迭代逼近问题.这些结果改进、推广、统一了文[1-15,17-24,27-33]的相应结果.     

Riccati方程可积的几个充分条件

利用求解变系数二阶齐线性微分方程的方法，出Ｒｉｃｃａｔｉ方程可积的几个充分条件，并举例说明其应用。     

微分方程的通积分与初等超越函数公式的推导

利用微分方程的通积分及其积分因子去研究和解决某些初等函数中的公式推导问题的探讨，这是利用高等教学知识研究和解决有关初等数学中的问题的一个范例。     

一种改进的二维曲线的strip树表示及其基本算法

本文给出了一种改进的二维曲线的ｓｔｒｉｐ树表示，并在此基础上，给出了二值图象中曲线的基本算法。     

微分在初等数学中的应用

本文例举了几个利用微分法解决初等数学的问题,以说明高等数学在初等数学中的应用。     

组合式因素神经网络系统的数学描述

本文对组合式因素神经网络系统的组成结构进行了分析和论述,作出了数学描述.     

关于一类超椭圆丢番图方程的解

本文给出了一类超椭圆丢番图方程danxnk+ank-1xnk-1+…+a1x+a0=dyn的解的精确上界,推广了参考文献中的一些结果,并给出了它的一些应用.