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1)  Lncremental randomized algorithms
随机增量式算法
2)  incremental algorithm
增量式算法
1.
An incremental algorithm of extracting rules in the rough set;
粗集中规则提取的一种增量式算法
2.
Based on indepth study of rough set theory,the relation between increase of objects and attribute reductions are analyzed carefully,a judgement theorem for attribute reductions of rough set with respect to increase a new object is obtained,from which an incremental algorithm is proposed and its time complexity is analyzed.
在深入研究Rough集理论的基础上,仔细分析了对象集的增加与属性约简的关系,给出了增量式属性约简的判定定理,从而提供了计算所有属性约简的增量式算法,分析了算法的时间复杂度。
3.
A CRM- oriented incremental algorithm based on the rough set theory is given in this paper to deal with the requirement resulted from the CRM domain.
文章首先介绍了客户关系管理的目标和需求以及粗糙集理论的相关概念,然后给出了基于粗糙集的导出规则的增量式算法,最后通过CRM领域中的一个实例验证了算法的有效性。
3)  random inserting algorithm
随机插入式算法
1.
Based on the characteristic of Ant colony algorithm, this paper raise the new random inserting algorithm and use it in Ant colony algorithm to initial distributing of pheromone, and add meliorative 3-opt algorithm into the process of Ant colony algorithm.
根据蚁群优化算法的特点,本文提出新的随机插入式算法用于蚁群算法的初期信息素分布,同时在蚁群算法过程中加入了改进3-opt算法。
4)  randomized distributed algorithm
随机分布式算法
1.
A randomized distributed algorithm is also presented.
通过简单的构造方法,证明了多项式时间内,能找到一个长度为O(△_(out)~2△_(in))的全调度;并且给出了全调度问题的一种随机分布式算法,证明了这种随机分布式算法,对任意的常数h,O
5)  distributed stochastic algorithm
分布式随机算法
1.
Furthermore,DSA(distributed stochastic algorithm) is proposed to find the dynamic coalitions which satisfy the constraints.
根据无线传感器网络多目标追踪的应用需求,建立了基于动态联盟机制的协同任务分配的分布式约束满足模型,并采用分布式随机算法求解满足约束条件的动态联盟集合,实现多动态联盟间的协同。
6)  incremental clustering algorithm
增量式聚类算法
1.
Presented an efficient incremental clustering algorithm based on CURE.
目前已经提出了许多聚类算法及其变种 ,但在增量式聚类算法研究方面所作的工作较少 。
补充资料:独立增量随机过程


独立增量随机过程
tochastic process with independent increments

独立增里随机过程「劝刘巨浦c拌.义冠弓初山侧吻创如t加盆,曰n臼lts;cjl抖浦.咸nP0uecc c Ite3洲cltMuM.uP-“P啊eHll,刚』 一种随机过程(s勿比邵石cp~)X(t),对任意自然数”和所有实数O蕊:,<口,簇:2<吞2簇…蕊,。<口。,增量X(乃;)一X(‘J),…,X(刀。)一X(,。)是相互独立随机变量,独立增量随机过程称为齐次的(holll。罗11印us),如果X(:+h)一X(。),0(戊,oO,当t’,t时 p{}Y(t‘)一Y(t)}>。}~0.W汹犯r过程(Wiemr Proo巴粥)和Pb远翔1过程(Po哪npr(x芜‘s)是随机连续的独立增量随机过程的例子(前者的实现以概率1连续,后者的实现是跳跃值等于l的阶梯函数).独立增量随机过程的一个重要例子是稳定过程(见稳定分布(stable面tribution)).随机连续的独立增量随机过程(以概率1)只有第一类间断点.这种过程的值的分布对任意t是无穷可分的(见无穷可分分布(inf谊此ly一山北ible dis州bution))可以用特征函数(chara叱ristic ftmct」on)方法研究独立增量随机过程.关于过程穿越边界的概率以及第一次穿越时间的概率分布等问题,可用所谓因子分解恒等式(fac-tori山tion jdenti往留)来解决.”协月片,巴爹‘人队见随饥双桂L StDchasl」e Process). 刘秀芳译陈培德校
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参考词条