国家自然科学基金(61105065)
- 作品数:7 被引量:30H指数:3
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- 相关机构:西安电子科技大学西北工业大学西安邮电大学更多>>
- 发文基金:国家自然科学基金中国航空科学基金中央级公益性科研院所基本科研业务费专项更多>>
- 相关领域:理学自动化与计算机技术文化科学更多>>
- 由古典概型引入贝叶斯公式的一种教学设计被引量:3
- 2016年
- 对贝叶斯公式的教学方案进行了设计,通过引入简单实例,尝试应用学生熟悉的古典概型的计算公式导出贝叶斯定理.结合案例直观解释贝叶斯公式中所包含的先验信息和后验信息等概念,使学生更容易理解和掌握贝叶斯公式,并逐步理解贝叶斯公式在贝叶斯统计中的重要地位.
- 刘倩
- 关键词:贝叶斯公式古典概型教学设计
- 大数定律的教学设计被引量:4
- 2015年
- 大数定律不仅是概率论的精华所在,更是很多实际应用的理论基础.大数定律作为概率统计教学中的一个难点问题,学生往往觉得难以理解,不易掌握.基于这种情况,就大数定律的教学设计给出新的探索和尝试,试图通过引入生活中的简单实例,讲授大数定律的基本思想,让学生形成对新方法的直观理解,在教学中取得了良好的效果.
- 刘倩
- 关键词:教学设计
- 动态多目标优化的预测遗传算法被引量:12
- 2013年
- 为了在动态环境中很好地跟踪最优解,考虑动态优化问题的特点,提出一种新的多目标预测遗传算法.首先对Pareto前沿面进行聚类以求得解集的质心;其次应用该质心与参考点描述Pareto前沿面;再次通过预测方法给出预测点集,使得算法在环境变化后能够有指导地增加种群多样性,以便快速跟踪最优解;最后应用标准动态测试问题进行算法测试,仿真分析结果表明所提出算法能适应动态环境,快速跟踪Pareto前沿面.
- 武燕刘小雄池程芝
- 关键词:动态多目标优化遗传算法种群多样性
- 基于子集的Apriori算法在MapReduce下的研究被引量:3
- 2017年
- 文中在频繁项目集挖掘研究的基础上,针对Hadoop分布式计算框架,提出了一种基于子集的Apriori并行改进算法Sub Apr。该算法扫描数据库两次,将分块数据分配给不同的Hadoop计算节点进行处理,利用Apriori特性并结合MapReduce框架自身特点进行剪枝。该算法与同类算法比较,可以减少各个计算节点的存储数据,达到减少候选项集输出,有效减少了大数据集挖掘过程中产生的大量数据通信,从而提高并行挖掘的效率。实验结果表明,该算法是有效且可行的。
- 周雯孟彩霞徐新瑞
- 关键词:关联规则数据挖掘
- 极大似然估计方法的直观教学设计被引量:4
- 2015年
- 极大似然估计是求解参数点估计的一个重要方法.该方法具有很多优良的统计性质,因而在各个领域中得到广泛的应用.针对该方法计算复杂,学生理解较为困难的问题,对极大似然估计的教学方案进行了设计.通过引入简单实例,讨论了极大似然估计所使用的极大似然原理及其求解方法,让学生形成对新方法的直观理解,在教学中取得了良好的效果.
- 刘倩
- 关键词:极大似然估计教学设计
- 指数寿命产品的寿命性能评估被引量:2
- 2012年
- 传统的统计过程控制理论假设过程的质量特性值服从正态分布,然而在实践过程中这一假设并不成立。本文假设产品的质量特性值服从指数分布,基于定数截尾样本,用过程能力指数评估产品的寿命性能,给出寿命性能指数CL的一致最小无偏估计及其置信区间,提出一种新的方法对CL进行检验。最后通过实例表明,此检验方法不仅简单易行,而且还可以用来判断产品是否达到所要求的水平。
- 晏爱君刘三阳
- 关键词:一致最小方差无偏估计
- 基于多目标粒子群优化的阵风减缓控制律设计被引量:2
- 2013年
- 为了减缓民用飞机在巡航和机动飞行过程中受到的大气紊流的附加过载影响,增加飞机的飞行稳定性。首先构建了飞机—阵风增广数学模型,并采用直接升力控制原理设计了三种不同的阵风减缓控制方案;然后在多目标粒子群算法中引入遗传算法中的杂交概念,进行算法改进,得到MOPSO_PID算法,并将改进算法应用到各方案中去。仿真结果表明:同样的条件下,使用副翼作为直接升力舵面比使用内侧扰流片作为直接升力舵面的阵风减缓控制效果好,同时改进的多目标粒子群优化算法可靠有效。
- 徐恒刘小雄李鹏辉武燕
- 关键词:多目标粒子群优化阵风减缓
- An Improved univariate Marginal Distribution Algorithm for Dynamic Optimization Problem
- In dynamic environments, it is difficult to track a changing optimal solution over time. An improved univariat...
- Wu YanLiu Xiaoxiong