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范晔

作品数:8 被引量:15H指数:1
供职机构:北京航空航天大学更多>>
发文基金:国家自然科学基金更多>>
相关领域:经济管理理学文化科学自动化与计算机技术更多>>

文献类型

  • 6篇专利
  • 1篇期刊文章
  • 1篇学位论文

领域

  • 1篇经济管理
  • 1篇自动化与计算...
  • 1篇文化科学
  • 1篇理学

主题

  • 6篇退化数据
  • 6篇缺失数据
  • 6篇插补
  • 6篇插补方法
  • 5篇神经网
  • 5篇神经网络
  • 3篇RBF神经网...
  • 2篇支持向量
  • 2篇支持向量机
  • 2篇搜索
  • 2篇退火算法
  • 2篇向量
  • 2篇向量机
  • 2篇小波
  • 2篇小波神经
  • 2篇小波神经网络
  • 2篇模拟退火
  • 2篇模拟退火算法
  • 2篇基于支持向量...
  • 1篇遗传算法

机构

  • 8篇北京航空航天...

作者

  • 8篇范晔
  • 6篇孙富强
  • 6篇姜同敏
  • 4篇李晓阳
  • 2篇党香俊
  • 1篇周泓

传媒

  • 1篇系统工程理论...

年份

  • 2篇2017
  • 1篇2016
  • 3篇2014
  • 1篇2003
  • 1篇2002
8 条 记 录,以下是 1-8
排序方式:
现代启发式作业排序算法研究及其对比分析
该文深入研究了作业排序问题三种现代启发式算法--禁忌搜索法、模拟退火法、及遗传算法的各种要素的影响特征,从而分别给出了一系列有效的改进措施.通过对各种算法搜索的特性及搜索结果的对比分析,给出求解不同类型的作业排序问题的有...
范晔
关键词:邻域搜索禁忌算法模拟退火算法遗传算法
文献传递
基于回归分析和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法
本发明公开了一种基于回归分析和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法,包括以下几个步骤:步骤一、已观测的退化数据趋势回归建模;步骤二、计算已观测退化数据的残差序列;步骤三、建立RBF神经网络,并利用已观测数据的残差序列训练...
孙富强范晔李晓阳姜同敏
作业排序模拟退火算法影响因素分析和一种多次淬火模拟退火法被引量:14
2003年
研究了作业排序模拟退火法各要素对搜索结果的影响特性 ,给出降温函数概念及其解析特征和有关问题的适宜参数值 ,在此基础上 。
范晔周泓
关键词:模拟退火算法影响因素淬火禁忌搜索
基于回归分析和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法
本发明公开了一种回归分析和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法,包括以下几个步骤:步骤一、已观测的退化数据趋势回归建模;步骤二、计算已观测退化数据的残差序列;步骤三、建立RBF神经网络,并利用已观测数据的残差序列训练网络...
孙富强范晔李晓阳姜同敏
文献传递
基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法
本发明公开了一种基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法,包括以下几个步骤:步骤一、缺失退化数据趋势回归建模,估计残差序列;步骤二、对残差序列进行小波分解;步骤三、分解子序列预处理;步骤四、采用小波神经网络插补模型插补缺失...
孙富强姜同敏党香俊范晔
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基于支持向量机和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法
本发明公开了一种基于支持向量机和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法,包括以下几个步骤:步骤一、利用支持向量机建立退化数据趋势模型;步骤二、计算已观测退化数据的残差序列;步骤三、建立RBF神经网络,并利用已观测数据的残差...
孙富强范晔李晓阳姜同敏
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基于支持向量机和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法
本发明公开了一种基于支持向量机和RBF神经网络的退化数据缺失插补方法,包括以下几个步骤:步骤一、利用支持向量机建立退化数据趋势模型;步骤二、计算已观测退化数据的残差序列;步骤三、建立RBF神经网络,并利用已观测数据的残差...
孙富强范晔李晓阳姜同敏
基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法
本发明公开了一种基于小波神经网络的退化数据缺失插补方法,包括以下几个步骤:步骤一、缺失退化数据趋势回归建模,估计残差序列;步骤二、对残差序列进行小波分解;步骤三、分解子序列预处理;步骤四、采用小波神经网络插补模型插补缺失...
党香俊范晔孙富强姜同敏
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