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在大规模高维数据挖掘研究中，数据存储与索引方法的有效性是决定算法时空效率的重要因素。将数据空间网格划分策略与高效率的树型索引结构结合起来，可以充分发挥两者在数据组织上的综合优势，将复杂问题转换为结构化
论文研究-带区间约束不确定优化问题的确定化描述.pdf, 可信度指标基础上,给出问题的机会有效解及参数确定型优化命题.由此,决策者可以根据自身偏好和客观情况,通过设定确定型优化命题的相关参数求得满意
针对传统的供应链设施选址模型大多是基于静态背景下的确定性选址问题研究，而较少考虑中断风险因素的情况，基于随机中断情境，建立了混合整数规划模型表述的设施可靠性选址问题模型，采用拉格朗日松弛算法进行求解。
泛组合运算为处理复杂系统中因素间相互冲突或协调的关系提供了有效解决途径。针对传统泛组合运算模型是基于单位区间[0,1]的理想情况,重点对在任意区间上取值的泛组合运算模型进行研究,给出并严格证明了其具有
针对目前区间数据模糊聚类研究中区间距离定义存在的局限性，引入能够考虑区间数值分布特征的Wasserstein距离测度，提出基于Wasserstein距离测度的单指标和双指标自适应模糊聚类算法及迭代模型
论文研究-运用熵极大化准则求解连续型不确定性决策问题.pdf, 在Kullback信息熵的基础上,对于状态空间为连续型随机变量的不确定性决策问题,运用熵极大化准则,将其转化为风险型决策问题,达到求解的
随着网络带宽的不断增长，迫切需要时空高效的数据包处理技术，满足线速处理和低存储需求。在高速片上存储器上存储所有的攻击特征，可以实现对数据包的高速检测，但受限于有限的片上存储器空间。通过基于划分位构建无
论文研究-大数据中面向乱序数据的改进型BP算法.pdf, 针对大数据中的乱序数据缺少关联规则的问题，提出了一种动态调整的改进型BP算法，运用了动态自适应结构调整机制，根据环境要求自适应调整网络训练结构
在单机区间排序环境中定义了一种新的半在线排序模型:区间是随着时间依次到达的,区间的一切信息,如到达时间、区间长度、权重等在区间的到达时刻才可获知;已知区间实例集中区间的最大权重与最小权重之比为Δ;目标
为了提高混合蛙跳算法（SFLA）求解函数优化问题的能力，借鉴PSO与DE的进化算子提出了一种改进的混合蛙跳算法（ESFLA），分析了ESFLA的时间复杂性，并基于有限Markov链证明了ESFLA的全
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