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pro vyhledávání: '"SHENHai-bin(沈海斌)"'
Autor:
CAOKui-kang(曹葵康), SHENHai-bin(沈海斌)
Publikováno v:
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 38, Iss 4, Pp 405-408 (2011)
提出一种针对多样本的在线支持向量回归(SVR)算法，以解决目前SVR在线训练算法每次只能处理1个样本的问题.算法以拉格朗日乘数法和库恩-塔克(KKT)条件为基础，逐步改变样本的系数，并在每
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https://doaj.org/article/ee1304b03024442ab772439dfdd517e4
Publikováno v:
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 38, Iss 1, Pp 41-45 (2011)
提出一种基于支持向量机(SVM)及遗传算法(GA)的集成电路版图光刻热点检测方法.首先对版图样本进行离散余弦变换(DCT)以提取样本的频域特征，然后基于这些样本训练SVM分类器以实现对光刻热
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https://doaj.org/article/eb3b941b73384c3891ddbe17a188d5c4
Publikováno v:
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 37, Iss 5, Pp 541-545 (2010)
在移位多项式的弱共轭基底的理论推导的基础上,提出了一种有限域上的并行比特乘法器的新结构.在由不可约三项式f(x)=xm+xk+ 1生成的域内,此种结构的并行比特乘法器需要m2个与门和m2 — 1个
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https://doaj.org/article/71890bbc465549f887bd82995ca3aaed
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 37, Iss 4, Pp 428-431 (2010)
提出了一种基于整体退火遗传算法的动态IR drop分析方法.该方法在经典遗传算法基础上,引入父代竞争和适应函数模拟退火处理,优化了动态分析的输入向量,加快了分析速度.实验表明,与经典遗
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https://doaj.org/article/3baa9a6d60944652bff0c951df30b5da
Publikováno v:
Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 36, Iss 6, Pp 670-674 (2009)
在小样本条件下,由于离散矩阵的奇异性,作为监督降维的传统线性鉴别分析(LDA)并不能直接计算.许多扩展算法被提出以克服此问题,一般可分为3类：基于类内离散矩阵零空间的方法、基于总体
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https://doaj.org/article/78b8d9301b5b4c369e2853afd8cd8893
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 36, Iss 3, Pp 282-287 (2009)
提出了支持向量机(Support Vector Machine)学习过程硬件实现的一种新的数字电路结构,它可以在保证向量机学习速度的同时,提高支持向量机的硬件资源利用效率；此外基于此结构的支持向量学习
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https://doaj.org/article/03c9bbba37684dc1b12b01dadf919541
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Zhejiang Daxue xuebao. Lixue ban, Vol 37, Iss 6, Pp 654-656 (2010)
随着片上网络(Network-on-Chip)集成度的提高,功耗逐渐成为设计的焦点.本文提出了一种在延时约束条件下,基于遗传算法的片上网络通信链路的低功耗映射算法.该算法使用数组方式编码染色体,并
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