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应用数学建模思想改革数理统计学课程教学 被引量:1
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作者 邬国辉 李卫明 《科技创新导报》 2008年第12期233-233,共1页
本文论述了数理统计学的研究对象,指出其在理论与实践中应用的重要性,根据其历史发展背景及现实应用领域与数学建模进行了对比,提出了以教学建模思想改革数理统计学课程教学的观点,结合实际教学经验阐述了现有教学内容及教学方法的不足... 本文论述了数理统计学的研究对象,指出其在理论与实践中应用的重要性,根据其历史发展背景及现实应用领域与数学建模进行了对比,提出了以教学建模思想改革数理统计学课程教学的观点,结合实际教学经验阐述了现有教学内容及教学方法的不足,并提出了相应的改革方向。 展开更多
关键词 教学建模 数理统计 教学改革
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求解全局优化问题的填充函数法 被引量:3
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作者 姜志侠 花秋玲 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2007年第5期733-737,共5页
给出一类基于目标函数和变量与极值点距离平方的填充函数,应用此函数可从一个极小值点出发,找到函数值小于此极值的另一极值点;证明了适当选取参数r可使函数达到总体极小值而非鞍点值或极大值,并给出了具体的算法步骤及算例.
关键词 填充函数 盆地 极小值
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一个改进的拟可行内点法 被引量:1
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作者 姜志侠 张珊 李延忠 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第2期193-200,共8页
使用拟可行内点法研究一般的光滑约束最优化问题.在算法中改进了拟可行内点法中的值函数,使用指数形式的更一般函数,用此值函数证明了可行性问题的一阶最优性点的存在性,并通过对内部算法及外部算法的讨论得到了算法的收敛性定理.算例... 使用拟可行内点法研究一般的光滑约束最优化问题.在算法中改进了拟可行内点法中的值函数,使用指数形式的更一般函数,用此值函数证明了可行性问题的一阶最优性点的存在性,并通过对内部算法及外部算法的讨论得到了算法的收敛性定理.算例结果表明,指数的变化对迭代次数、拉格朗日乘子的取值及初值的选取都有较大影响,通过合适的取值可使算法具有更好的收敛性. 展开更多
关键词 内点法 收敛性 约束规划
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解Duffing方程周期解的Levenberg-Marquardt方法
4
作者 姜志侠 李延忠 +2 位作者 李军 孟品超 尹伟石 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2013年第2期229-232,共4页
先把求解微分方程的周期解问题转化为无约束最优化问题,再利用无约束最优化问题的最优性条件及Levenberg-Marquardt方法求解了满足限制共振条件下的一类Duffing方程的周期解.数值计算结果表明了方法的有效性.
关键词 微分方程 周期解 Levenberg-Marquardt方法
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全局优化的一类新的填充函数
5
作者 姜志侠 张珊 李延忠 《吉林大学学报(理学版)》 CAS CSCD 北大核心 2010年第3期361-366,共6页
使用填充函数法求解无约束问题的全局极小点,用较一般的连续可微导数大于零的函数组合得到了一类新的填充函数,并给出了相应的收敛性证明及满足此条件的一些特殊函数.算例结果表明,使用新填充函数更有效.
关键词 填充函数 全局优化 盆地
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信息与计算科学专业课的教学改革与实践
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作者 尹伟石 孟品超 张文丹 《新课程》 2015年第18期22-22,共1页
数值代数、数值逼近与微分方程数值解是信息与计算科学核心专业课。结合课程特点,从课程目前存在的问题出发,通过分析现有问题,并根据课程的特点,针对专业课提出了相应的教学改革方法,并将实践思想融入实际教学过程中。
关键词 数值代数 数值逼近 微分方程数值解 教学改革 教学实践
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数值微分的小波最小二乘方法
7
作者 尹伟石 孟品超 姜志侠 《沈阳航空航天大学学报》 2012年第5期89-92,共4页
给出了利用小波求解数值微分的方法。将微分问题转化为等价的第一类Fredholm积分方程,然后选取小波基,使用最小二乘求解该积分方程。我们给出的分析框架容许使用具紧支集的小波,利用正则化保证了计算的稳定性。数值计算实例表明,本方法... 给出了利用小波求解数值微分的方法。将微分问题转化为等价的第一类Fredholm积分方程,然后选取小波基,使用最小二乘求解该积分方程。我们给出的分析框架容许使用具紧支集的小波,利用正则化保证了计算的稳定性。数值计算实例表明,本方法稳定,运算速度快,计算精度高。 展开更多
关键词 数值微分 第一类FREDHOLM积分方程 最小二乘法方法 正则化
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基于深度学习的小样本声纹识别研究 被引量:1
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作者 韩侣 周林华 +3 位作者 马文联 郑伟杰 马涛 李天星 《应用数学进展》 2020年第1期30-37,共8页
本文研究了小样本声纹识别问题。实验中采用梅尔倒谱系数与其动态差分系数组成的39维特征作为基本声学特征,再将基本声学特征通过由三层受限玻尔兹曼机堆叠而成的深度置信网络提取128维深度声学特征,最后通过支持向量机和随机森林进行... 本文研究了小样本声纹识别问题。实验中采用梅尔倒谱系数与其动态差分系数组成的39维特征作为基本声学特征,再将基本声学特征通过由三层受限玻尔兹曼机堆叠而成的深度置信网络提取128维深度声学特征,最后通过支持向量机和随机森林进行分声纹识别。训练深度置信网络时,每个说话人选用短时语音信号组成的小样本数据作为该网络的训练集,同时将训练好的深度置信网络模型作为深度声学特征提取器,用该特征提取器对非训练集中说话人语音信号提取深度声学特征,进一步验证了该深度声学特征提取器的泛化能力。实验结果表明,本文设计的声纹识别模型识别准确率高,且深度特征提取器有较好的泛化能力。 展开更多
关键词 声纹识别 深度置信网络 支持向量机 随机森林
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