陈爱霞
- 作品数：15 被引量：6H指数：2
- 供职机构：河北大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金保定市科技局项目河北省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术理学经济管理农业科学更多>>
- 水-土-作物系统的模糊随机优化配置研究被引量：2
- 2019年
- 运用多目标模糊随机优化模型,对区域内水-土-作物系统的管理规划和优化配置进行了研究。模型以经济效益、社会效益、生态效益和劳动力的利用为主要目标,寻求作物种植的最优模式,实现对水土资源的最佳配置。为了很好地处理多目标规划中的权重分配问题,采用模糊定权的方法确定各个目标的权重。在建立优化模型时,同时考虑了模糊因素和随机因素对决策问题的影响,因而所得的模型更加客观、合理,能够使各种有限的资源得到充分有效的利用。应用实例表明,该模型理论严谨、操作简单、计算简便,将其应用到农业系统的水-土-作物的优化配置是可行的,能合理地分配各种资源,从而能提高作物产量和经济效益。
- 张春琴张国春陈爱霞
- 关键词：优化配置
- 模糊综合评价在山区生态旅游资源中的应用
- 冯慧敏李雪非王斌陈艳菊陈俊芬李俊华陈俊敏范铁刚李杰李纯果陈爱霞
- 影响旅游的因素有很多，其中不乏难以量化的重要影响因素，直接忽略这些因素，会导致预测的未来旅游人数不够准确。课题采用灰色预测模型可以用趋势来间接量化那些难以量化的影响因素，并得到其对旅游人数所产生的影响。在此基础上，采用模...
- 关键词：
- 关键词：生态旅游资源
- 模糊积分分类器中的积分类型选择被引量：1
- 2016年
- 与其它分类器相比,模糊积分分类器不仅可以表示各个特征属性的权重,而且可以表示它们之间的交互作用。因此,在具有交互作用的环境下,模糊积分分类器具有明显的优势。适用于分类的模糊积分主要有Sugeno积分、Choquet积分、上积分和下积分等。模糊积分类型的选择是模糊积分分类器中的关键问题之一。在实际应用中,选取何种模糊积分都是事先指定的。本文从四种模糊积分的定义和相互关系出发,结合四种模糊积分分类器的数值实验结果,得出了一条有益的结论。适用于分类的模糊积分选择次序依次为Choquet积分、下积分、上积分、Sugeno积分。
- 陈爱霞冯慧敏
- 关键词：模糊积分遗传算法
- 一种基于Choquet积分的不精确推理方法
- 2016年
- 模糊规则是模糊推理中的重要工具之一,它表示了模糊知识的因果关系.在一个模糊规则集中,当模糊命题间存在交互作用时,将参数权重用模糊测度取代,得到了一种基于模糊规则矩阵变换和Choquet模糊积分的模糊推理方法.该方法主要应用在不完全归纳推理中.
- 陈爱霞梁智勇冯慧敏
- 关键词：CHOQUET模糊积分
- 基于极速学习机和最近邻的回归推荐算法被引量：2
- 2017年
- 提出了一种基于极速学习机和最近邻的协同过滤回归推荐算法.该算法首先采用k最近邻法对评分矩阵的缺失值进行填充,然后将极速学习机作为回归器为用户产生推荐.在推荐领域中的标杆数据集上,将该算法与常用推荐算法-LRCF算法进行了比较,验证了该算法的有效性.
- 陈爱霞李宁
- 关键词：极速学习机推荐系统
- 基于最大Margin的决策树归纳学习系统及在多光谱数据分类中的应用
- 王熙照翟俊海鲁淑霞李艳何强冯慧敏李宁高相辉陈爱霞董令彩
- 课题重点研究了学习机器的推广能力与Margin间的关系问题，数据集合之间的距离与SVM分割超平面的间隔(Margin)之间的数量关系问题及将支持向量机的Margin作为决策树归纳学习系统的启发式来构建一种新的学习系统，使...
- 关键词：
- 关键词：支持向量机
- 谈定积分的特殊计算
- 2009年
- 定积分是高等数学的重点,也是学生学习的难点.本文从简化定积分的计算入手,给出了定积分的一些特殊计算方法和技巧.
- 高钦陈爱霞
- 关键词：定积分奇偶性
- 产业链创新风险管理机制研究
- 郭迎春白云超陈爱霞徐杰杨刚王超杨国庆
- 课题探索了产业链创新风险的本质与内在规律性，研究了产业链运行中创新风险的管理机制；分析了在产业链创新活动中，由于各环节的知识缺口，而产生的潜在风险因素；探索了科学的产业链创新风险管理方法与模式。该课题的特色与创新之处：1...
- 关键词：
- 关键词：企业管理知识管理理论
- 基于极速学习的Choquet模糊积分分类器
- 2019年
- 在交互环境下,模糊积分分类器具有良好的分类性能.如何确定在属性集幂集上定义的模糊测度是模糊积分分类器中的一个关键问题.当属性的个数增加时,计算复杂度呈指数级增长.为了解决这一问题,借鉴极速学习机算法中权重向量随机确定的思想,提出了ELM-Choquet模糊积分分类器.实验结果表明,和Choquet模糊积分分类器相比,该算法具有较优的分类性能.
- 陈爱霞张春琴
- 关键词：模糊积分CHOQUET模糊积分极速学习机遗传算法
- 不确定环境下的归纳学习
- 王熙照翟俊海董春茹邢红杰陈爱霞
- 归纳学习从样例数据中学习有价值的规律或规则，是机器学习领域最重要的分支之一。传统的机器学习研究是在这样一个前提下进行的：每一个样例表示必须是分明的。然而由于学习系统处理的实际数据中常常存在不确定性，很多实际问题中抽取出来...
- 关键词：
