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[期刊论文] 作者：徐康宇,刘元,李密青,杨圣祥,邹娟,郑金华,
来源：控制工程 年份：2023
高维多目标优化问题（many-objective optimization problems, MaOPs）已经普遍存在于工业和科学领域中，这类问题的目标数一般超过3个且目标之间存在冲突性。...进化算法作为一种基于种群的元启发式搜索方法已经被证实能够有效求解MaOPs。...近二十年来，高维多目标进化算法（many-objective evolutionary algorithms, MaOEAs）研究已取...
[学位论文] 作者：高仙立,
来源：首都经济贸易大学 年份：2023
特别是当下常见的高维纵向数据,既蕴含丰富信息,又结构复杂。此外高维纵向数据中经常出现删失、厚尾、带有组结构、协变量受污染等情况,处理难度更大。...因此对高维纵向数据更进一步的发展的统计方法以有效提取信息具有重要的理论与现实意义。高维纵向数据自身的特点带来处理...
[学位论文] 作者：李鑫阳,
来源：电子科技大学 年份：2023
高维非欧数据广泛存在于图像处理、三维成像、自然语言处理、推荐算法等领域。...而对目前高维非欧数据的处理主要存在以下问题:一是高维非欧数据结构的不规则性使得传统深度学习算法很难适配;二是由于高维非欧数据中含有大量的冗余及噪声信息,导致待处理数据量十分庞大。...本文面向以上问题,研究高维非欧数据的低维嵌入方法,包括流形学习及图神经网络,并针对三维点云非欧数据完成分类任务,主要研究内容如下:（1）介绍了高维非欧...
[学位论文] 作者：史君君,
来源：华中农业大学 年份：2023
Kriging代理模型在解决低维工程设计问题中取得了较好的近似效果,但对于高维复杂工程问题效果欠佳。...在Kriging近似建模过程中,由于高维问题中样本数据维度过高造成模型计算复杂度大大增加,从而导致建模过程效率低下、精度不高甚至建模失败等后果。...因此,针对高维Kriging建模的效率和精度进行研究有利于更高效准确地模拟实际高维复杂问题。首先,本文对高维Kriging建模的效率进行研究。将Krigin...
[学位论文] 作者：陈维真,
来源：河南大学 年份：2023
石墨烯的成功合成启发人们对二维材料进行了广泛的研究。与块状材料相比,二维材料显示出许多独特的性质,例如高机械强度、高光催化活性、优异的光学和磁学性质。...不仅如此,二维材料的这些特性还可以通过施加外部应变、控制缺陷或堆叠多层等方式轻松改变。这些优势使得二维材料为许多创新领域开辟了新的道路,二维压电材料的应用正是其中之一。...
[学位论文] 作者：郭科君,
来源：西南财经大学 年份：2023
近年来,随着信息技术的发展和大数据时代的到来,各行各业每天都在产生大量数据,尤其是高维数据呈现出日益增长的趋势。数据的高维复杂特性会给数据结构探索和机器学习以及数据挖掘算法性能带来挑战。...目前,人们已经开发了许多特征降维方法来处理高维数据。随机邻居嵌入模型是一种经典的降维模型。...然而,基于该模型框架的大多数方法均存在“拥挤问题”,即生成的低维表示无法有效分离属于不同类别的对象,他们往往存在重叠。此外,...
[期刊论文] 作者：,
来源：防化研究 年份：2023
高镍三元正极材料在发展高比能量锂离子电池方面具有良好的应用前景。...为研制兼具高比容量和高导电性的高镍正极材料，本文从改善镍钴锰（NCM）811高镍三元正极电子导电性的角度出发，研究了二元复合炭导电剂对高镍三元811正极电化学性能的影响及其机制。...以零维粒状炭黑（CB）为基础导电剂，探讨了二...
[学位论文] 作者：赵孟韬,
来源：厦门大学 年份：2023
高维数据分析与建模是目前统计领域研究的热点之一,而方差估计则是统计建模中的一个基本问题。...在维度远大于样本大小的高维线性回归中,由于设计矩阵的逆矩阵不存在,无法得到参数估计量,导致传统的方差估计方法通常并不适用。...因此在高维数据研究中通常会先进行变量选择,使得变量个数小于样本量,以达到降维的目的,从而再进行参数估计和统计推断的工作。值得注意的是,在高维数据中噪声和一些预测变量之间存在着高度伪相关性,因...
[学位论文] 作者：徐振宇,
来源：厦门大学 年份：2023
对高维数据进行处理,从中挖掘相关信息,是当前统计数据分析中的一个热门方向。在数据分析中,高维数据的分析面临很多挑战。其中,“维度灾难”是常见的一个问题。...处理“维度灾难”的常用方法之一是降维,即将高维的数据以某种方式映射到低维空间,实现维度的约简。...降维的方法可分为线性降维和非线性降维,线性降维中最常用的方法是主成分分析（PCA）,而非线性降维的常用方法有核主成分分析（KPCA）、Isomap、LLE...
[期刊论文] 作者：荆澜涛,董雪情,杨超,范维,李桐,王亮,
来源：高电压技术 年份：2023
针对油浸式变压器瞬态流固耦合温度场求解存在模型自由度高导致耗时长达小时级的缺陷，构建了变压器数字孪生降阶模型，基于该模型可快速求解瞬态温度场。...首先建立基于物联网（internet of things,IoT）的变压器数字孪生实现架构，搭建瞬态流固耦合温度场伽辽金有限元全阶模型。...其次，提出将本征正交分解（properorthogonal decomposition,POD）与有限元结合建立瞬态温度场...
[学位论文] 作者：张松琴,
来源：对外经济贸易大学 年份：2023
大数据时代下,高维数据降维是数据处理的有效形式,可以将规模庞大、复杂性高的数据转化为易分析、计算和储存的低维数据,有效提高用户数据处理效率。...本文立足于人脸识别领域,探讨高维数据降维处理背景、意义与原理,并结合实证研究探讨降维算法的应用形式,为人脸识别系统中降维算法优化与应用提供一定参考。...本文在介绍人脸识别、高维数据降维有关概念、技术和方法的基础上,针对边界fisher分析、最大间距准则在降维处理中...
[期刊论文] 作者：,
来源：应用数学 年份：2023
本文构造一类特殊的高维齐次Moran集:{mkd}型齐次Moran集,并得到了满足一定条件的这类集合的Hausdorff维数与上盒维数的表达式....
[学位论文] 作者：张冬凯,
来源：厦门大学 年份：2023
在量子领域,空间模式与二维偏振相比具有高维纠缠的优越性,可以实现大容量的光通信并增强保密性,在高维量子领域具有重要的应用前景。实现高容量通信的基础是高维的量子通信资源,即空间模式的高维纠缠态。...系统是否具备高维纠缠资源是实现高维量子通信及其他量子应用的关键。这产生了一个重要的科学问题:如何对...
[学位论文] 作者：郑玉棒,
来源：电子科技大学 年份：2023
科技的飞速发展使得现实生活中出现了大量的高维数据,如视频数据、高光谱遥感图像以及交通流量数据等。然而,由于诸多不可避免的因素,人们获取到的高维数据往往具有噪声干扰或元素缺失等退化现象。...高维数据复原旨在利用退化的高维数据反演高质量的高维数据,是目前数学与信息科学交叉研究的热点与难点问题之一。...高维数据复原问题在数学上可以建模为张量反问题,在求解上具有不适定性,因此需要引入高维数据的先验知识来稳定求解过...
[学位论文] 作者：李蒙蒙,
来源：军事科学院 年份：2023
近些年,随着大数据和新基建的发展,数据规模呈现爆发式增长态势,其中同时具有高维特性和不平衡特性的高维不平衡数据占据了很大比重。高维不平衡数据的复杂特性给数据分类研究带来了很大的挑战。...高维数据通常包含冗余特征和不相关特征,导致算法性能下降,同时,数据分布的不平衡导致算法对少数类样本识别度降低。因此,针对高维不平衡数据的分类问题复杂性较高,传统方法难以有效解决该问题。...论文围绕高维不平衡数据的分类问题,...
[学位论文] 作者：邓语菲,
来源：东华大学 年份：2023
伴随着计算机科学技术的日新月异,各种数据收集的工具应运而生,数据采集工作也变得越来越容易,这就导致了在生物医学领域、工程领域、经济金融领域等各个领域,高维数据屡见不鲜。...高维数据的出现以及其带来的“维数诅咒”问题,让传统的统计和数据分析方法在分析高维数据时显得力不从心,亟需在之前的基础之上寻找或改进为新的数据统计与分析方法来处理高维数据。...因此研究高维数据成为当下统计学的热点问题。当我们开始分析高维数...
[学位论文] 作者：任潇潇,
来源：兰州财经大学 年份：2023
大数据时代,海量数据大多数以高维矩阵形式存在,如何对高维矩阵进行降维成为机器学习的研究热点问题。...利用抽样技术降低高维数据的维度和计算复杂度已被证明是一种有效手段,但不同的抽样和矩阵重构方法在降维过程中产生的误差存在较大差异。...本文从抽样的角度出发,研究高维矩阵低秩逼近的方法与误差测度,关注在提高低秩逼近精度的同时,能够降低计算复杂度。主要工作包括以下几方面:首先,对于大规模数据集,Nystr（?）m...
[学位论文] 作者：张英豪,
来源：哈尔滨工业大学 年份：2023
高维磁共振成像技术相较于传统的二维磁共振成像技术能够提供更加多元的组织特性,进而为精准医疗提供技术支撑,具有广阔的应用前景。...传统的重建方法将高维磁共振张量展开为矩阵,并利用矩阵的低秩特性进行重建,破坏了原有张量的高维结构,很可能导致次优的结果。...因此,为了在高欠采样倍数下尽可能地提高图像重建质量,本课题研究基于张量低秩约束的高维磁共振图像重建方法,包括以下三个研究内容:首先,本课题研究了TUCKER...
[学位论文] 作者：王莫明,
来源：上海财经大学 年份：2023
金融市场的方差结构一直都是理论界的重点研究对象.随着信息技术和金融市场的发展,高频数据越来越容易被获取.积分波动率矩阵的相关研究处于高频数据研究的核心地位,其在风险管理,投资组合以及资产定价等领域有着重要的应用价值.本文针对高维积分波动率矩阵开展了一系列的研究....主要解决了高频数据研究的多个困难点:高维多重交易数据,高维微观噪声数据,高维非同步交易数据以及高维异方差数据.借助随机矩阵的相关理论,本文...
[期刊论文] 作者：叶晟, 吴晓朝,
来源：湖南科技大学学报(自然科学版) 年份：2023
针对目前高维数据量急剧增加，离群点检测技术精准度低、所需内存大、检测时间长等问题，提出了基于网格划分和局部线性嵌入方法（Locally Linear Embedding, LLE）的高维数据离群点自适应检测方法....根据高维数据的空间维度进行网格划分，设定单元格邻近单元数量，降低运行开销，减少计算时间.采用局部线性嵌入方法（LLE）,分析不同组合数据点的局部特性，准确描述高维数据结构，完成高维数据集预...
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