随机向量

摘要： Simon Foucart和Holger Rauhut在他们的著作中证明了高斯随机矩阵奇异值的测度集中不等式,相应的复高斯随机矩阵奇异值和亚高斯随机矩阵奇异值是否有类似的测度集中不等式也是值得思考的.著作中还给出了高斯随机矩阵测度集中不等式的一个修正定理但未给出证明.本文通过证明得出了这两个测度集中不等式,并且补充了高斯随机矩阵测度集中不等式修正定理的证明.

摘要： 针对海洋测绘各专业日常技能考试的特点与存在的问题,在构建海洋测绘专业考试题库的基础上,架构了海洋测绘试卷自动创建系统,设计了海洋测绘试卷自动创建系统需要的后台数据库表单,结合实际需要,设置了相应的出题功能,对计算机自动化出题时用到的随机函数以及与数据库ADO访问方式,提出了试题编号的随机向量生成方式与批处理式地向数据库写入方法,加快了出题速度.通过重力测量试卷创建的实例认证,该系统实现了海洋测绘考试的试卷出题的自动化,使得题目分布具有均衡性与全面性,提高了出题效率与出题的客观性,有助于海洋测绘考试的规范性与公正性.

摘要： In this paper,the research method of Vizilter's image intensity-geometric correlation coefficient is generalized. The mean square norm is used as a quantitative method for random mosaic images.The central morphologic correlation coefficient and the geometric correlation coefficient based on the projection operator are researched more generally.And the various correlation coefficients of Vizilter will be used as a special case.The result of the research is more consistent with the natural composition of the image.In addition, by introducing the ordering function, some new forms of the correlation coefficient are researched,which makes the image similarity comparison coefficient index more abundant.%将Vizilter的图像强度-几何相关系数的研究方法加以推广,对随机马赛克图像,采用均方范数作为量化方法,研究了基于投影算子的中心化形态相关系数和几何相关系数更一般的形式,并以Vizilter的各种相关系数作为其特例,研究结果更符合图像的自然构成.此外,通过引入序化函数,研究了相关系数的一些新形式,使得图像相似度比较指标更加丰富.

摘要： 给出了连续型随机向量多对一变换的密度函数公式,更正了文献[2]定理2的结果,计算了几个变换的密度函数.

摘要： 针对现有的镜像自适应随机测试(MART)、动态镜像自适应随机测试(DMART)等算法通过镜像函数生成的测试用例的随机性不足,使其有效性在不同程度上有明显下降的问题,提出基于随机向量镜像策略改进A RT算法.首先将随机向量引入传统镜像函数,增大镜像测试用例间的差异性;然后将随机向量镜像函数运用到镜像策略中,改进现有的A RT算法.实验结果表明,利用随机向量镜像策略可明显地提高镜像算法的有效性,并且该算法比传统A RT算法的效率有显著提升.%To cope with problem that the low randomness of test cases, generated by the mirror function of exist-ing mirroring adaptive random testing (MART), dynamic mirror adaptive random testing (DMART) algorithms and so on, make the effectiveness of the algorithms so declined obviously in varying degrees. A mirror method based on random vector is proposed to improve the adaptive random testing (ART) algorithms. Firstly, the tradi-tional mirror function is improved by introducing the random vector to enlarge the diversity between the mirror test cases. And then, the random vector mirror function is applied to the mirror method to improve the ART algo-rithms. The experimental results show that, use the random vector mirror method can improve the effectiveness of mirror algorithms visibly, and this algorithm enhances prominently in comparison with the original algorithm in efficiency.

摘要： 应用正交变换将对称矩阵对角化，基于随机向量正交变换后独立性的不变性及矩阵迹相关性质，给出一个关于对称矩阵经随机变换后方差的证明，并将该结论推广到更一般情形。%Based on the Theorem in a reference book, a symmetric matrix is diagonalized by orthogonal transformation first. Because of the invariance property of independence when a random variable is transformed through orthogonal mean, a proof for variance of random variable after stochastic transformation of symmetric matrix is presented by applying the property of trace of matrix. Secondly, a general conclusion for the theorem is studied.

摘要： “授之以鱼不如授之以渔”，传授给学生学习新知识的方法和能力是课堂教学中必须思考的问题。本文以统计量及其分布为具体案例，阐述了在数理统计教学中，如何有效地引导学生利用概率论知识去学习数理统计中的新知识，培养学生解决新问题的能力。

摘要： Considering the fact that the artificial bee colony( ABC )algorithm tends to suffer from slow convergence velocity and low precision,we presents artificial bee colony based on special central and ran-dom dimension learning. Firstly we introduce special central bee and use it to select greedily the optimal solution with the current optimum;then the optimal solution is used to guide the algorithm to search for enhancing the ability of local searching;finally,bees choose randomly several dimensions to learn in order to converge speed. Experiments are conducted on eight well-known benchmark functions to verify the per-formance of proposed algorithm. Compared with other ABC variants,the results demonstrate promising per-formance on convergence speed and precision of solution.%针对人工蜂群算法收敛速度慢、寻优精度低的缺点，提出基于狭义中心和随机维度学习的人工蜂群算法。首先，在算法中定义狭义中心蜜蜂，并与当前种群最优解进行贪婪选择为种群最优解；其次，用最优解引导算法进行搜索，以增强算法局部搜索能力；再次，在每次迭代时，蜜蜂随机选择若干维度数进行学习，以加速算法收敛。8个经典基准函数的测试结果表明，新算法在收敛速度和解的精度上优于类似改进算法。

摘要： 在交通状况的综合评价中，长期以来使用的一般是层次分析法、模糊综合评价方法，或者是两者的结合。但在确定评价指标权重时，都会受到人为主观意识的影响；而且在评价对象较多的情况下，这些方法的计算都过于烦琐。本文所采用的蒙特卡罗法是在确定指标权重时采用产生随机向量来进行模拟，避免了确定权重时受到主观因素的影响；并编写了计算机程序(VB编写)，更适合多方案比选。

摘要： 该文在序列的非线性复杂度理论基础上提出了模糊非线性复杂度的概念。对有限长随机向量，文章给出了模糊非线性复杂度均值的几个上界估计公式，并研究了其极限性质。

摘要： 针对滩海铺管敷缆船数学模型过于复杂难以用传统控制进行建模的特点,提出了用模糊神经网络进行智能化控制的方案.为简化计算过程,采用了一种较为简单实用的全局最优化算法与双网络结构.实验证明此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力,表明了该方案的正确性与实用性.

摘要： 针对滩海铺管敷缆船数学模型过于复杂难以用传统控制进行建模的特点,提出了用模糊神经网络进行智能化控制的方案.为简化计算过程,采用了一种较为简单实用的全局最优化算法与双网络结构.实验证明此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力,表明了该方案的正确性与实用性.

摘要： 针对滩海铺管敷缆船数学模型过于复杂难以用传统控制进行建模的特点,提出了用模糊神经网络进行智能化控制的方案.为简化计算过程,采用了一种较为简单实用的全局最优化算法与双网络结构.实验证明此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力,表明了该方案的正确性与实用性.

摘要： 针对滩海铺管敷缆船数学模型过于复杂难以用传统控制进行建模的特点,提出了用模糊神经网络进行智能化控制的方案.为简化计算过程,采用了一种较为简单实用的全局最优化算法与双网络结构.实验证明此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力,表明了该方案的正确性与实用性.

摘要： 针对滩海铺管敷缆船数学模型过于复杂难以用传统控制进行建模的特点,提出了用模糊神经网络进行智能化控制的方案.为简化计算过程,采用了一种较为简单实用的全局最优化算法与双网络结构.实验证明此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力,表明了该方案的正确性与实用性.

摘要： 针对滩海铺管敷缆船数学模型过于复杂难以用传统控制进行建模的特点,提出了用模糊神经网络进行智能化控制的方案.为简化计算过程,采用了一种较为简单实用的全局最优化算法与双网络结构.实验证明此控制系统具有较强的自适应性与自学习能力,表明了该方案的正确性与实用性.

摘要： 本发明提供一种基于多维向量和规则脚本的随机测试方法及装置，所述方法包括如下步骤：S1.基于软件的操作种类及软件的最大操作步数生成多维向量，将多维向量划分为若干子空间，在每个子空间内随机选取样本，生成随机样本；S2.设定软件的状态变量，状态函数以及结果函数；S3.从随机样本中选择一组待验证样本，并将软件的状态变量恢复为初始值，通过结果函数预测期望的软件执行结果；S4.依次执行待验证样本中的操作，获取实际软件执行结果，将实际软件执行结果与预测期望的软件执行结果比对，在比对一致时，通过状态函数更新状态变量，以及在比对不一致，标记测试样本。

摘要： 本发明公开了一种支持向量随机访存的方法及装置，该方法的步骤为：S1：对派发的指令进行译码，识别指令的各个域，获取指令类型、地址计算方式、访存粒度和随机地址寄存器文件与寻址相关的信息；S2：根据指令译码信息和计算得到的n个VPE的访存地址，冲突判断部件对各个VPE的访存地址进行冲突判断；S3：设置共享向量存储器为多个VPE提供高带宽的SIMD并行数据支持。该装置用来实施上述方法。本发明具有能有效降低硬件的设计复杂度、提高数据访存带宽和效率、提高指令执行速度从而提升处理器处理性能等优点。

摘要： 本发明公开了一种基于异质信息网络随机游走的向量表示学习方法及系统，包括：多次随机游走获得多个元路径实例，挑选k条元路径实例；对k条的元路径实例中包含的节点进行维度统一，获得该节点的特征向量表示；输入到bi LSTM网络，学习到元路径实例的向量表示；输入注意力层，先学习到每一条元路径实例对于节点的影响因子，然后通过注意力机制将影响因子和元路径实例的向量进行聚合，得到节点的嵌入向量表示；将节点的嵌入向量，输入到损失函数中，得到损失值，通过优化器多次优化，得到最终的节点向量。本发明可以在链路预测、节点分类、节点聚类以及推荐的任务上取得很好的效果。

摘要： 从输入意图向量生成多个候选意图向量。执行多个候选意图向量的验证，该验证将语义上与输入意图向量相似的多个候选意图向量中的任意一个选择为有效意图向量。

摘要： 本发明是一种基于多层神经网络和支持向量机的随机信号识别方法，步骤是：1)建立有限元模型；2)确定响应点位置、激励输入位置和加速度激励功率谱的幅值；3)进行随机响应分析，对有限元模型进行修改，得到与实际情况最为接近的有限元模型；4)设计不同的加速度激励功率谱，生成多组数据集；5)完成数据处理；6)将数据集划分为测试集和训练集，使用支持向量机和多层神经网络训练随机信号预测模型；7)基于多层神经网络和支持向量机的训练结果，修改参数寻找最优的随机信号预测模型；8)基于最优的随机信号预测模型，加入噪声，验证该随机信号预测模型的泛化性。本发明方法，提高了多层神经网络的预测精度和泛化性。

摘要： 一种基于随机森林和支持向量机的能源数据异常原因分析方法，包括：步骤1：采用模型训练模块进行数据清洗处理、数据标签化及模型参数调优；步骤2：采用异常数据接收模块支持从MySQL、Oracle、Postgre中读取相关电力负控异常数据；步骤3：数据处理，采用大数据技术对异常数据进行关键信息筛选、冗余数据删除及时间窗口计算；其中Python通过JDBC方式从Oracle及Postgre中取出电力负控异常数据；步骤4：采用异常原因分析模块，对异常数据进行原因分析，并反馈异常原因分析结果。该方法基于随机森林和支持向量机模型，根据电力系统反馈的异常电力负控数据，对所属不同客户及不同时间段的异常数据进行原因分析。

摘要： 本发明提出了一种利用预训练的词向量模型和随机森林分类器进行中文文本自动分类的方法，训练基于外部语料库的Word2Vec预训练模型；基于TextRank算法提取训练样本的关键词特征集，结合Word2Vec预训练模型，生成每个关键词对应的词向量，进而得到整个训练集的文本特征；基于PCA主成分分析算法对整个训练集的文本特征进行降维；根据整个训练集降维后的文本特征和标签，训练随机森林分类器；提取整个测试集的文本特征，降维后输入训练好的随机森林分类器，得到测试样本的类别信息。本发明解决了现有基于机器学习的分类方法存在过多冗余特征，提取语义信息量有限，难以完整表达文本语义信息，并且泛化能力不足，分类准确度低的问题。

摘要： 本发明公开一种面向向量化部件的并行随机数生成方法，包括以下步骤：步骤S10，根据线性同余方程生成跳跃公式；步骤S20，确定LCG法参数及初值、向量化宽度、以及需要产生的伪随机数总数量；步骤S30，根据向量化宽度分配数组空间；步骤S40，根据跳跃公式迭代生成伪随机数子序列种子；步骤S50，根据LCG法生成随机数；步骤S60，判断是否生成了所有的随机数，若未生成所有随机数，则跳转回步骤S50，反之，结束。本发明执行一次LCG法可同时产生多个伪随机数过程，在输入初值及LCG法参数后，利用向量化部件及SIMD指令迭代即可生成所有随机数，每次执行可并行生成多个随机数，极大提高了生成速度。

摘要： 本发明涉及基于随机向量功能连接网络技术的人体肌音信号预测方法，与现有技术相比解决了肌音信号去噪处理不彻底以及预测算法精度低、复杂度高等缺陷。本发明包括以下步骤：人体肌音分信号的获取；肌音信号的整合；整合肌音信号的去噪处理；随机向量功能连接网络模型的构建与训练；整合肌音信号的预测。本发明能够通过可穿戴肌音信号传感器采集人体肘关节的肌音信号，快速地实现肌音信号的获取及准确预测。

摘要： 一种CPU验证中随机向量的生成方法、装置以及电子设备。本发明涉及一种验证中随机向量的生成方法及其装置，该方法包括如下步骤：书写随机指令序列文件，进行测试用例生成器处理以及进行汇编文件，书写随机指令序列文件具有书写格式和语义格式，同时该语义格式也是最为核心的约束表现方法；进行测试用例生成器处理用于根据既定语义进行解析，产生具体随机指令；在进行汇编文件中，输出的随机指令序列文件为汇编文件，一旦生成汇编文件，便可根据需要进行仿真验证。本发明专门针对于随机测试，特对现有的随机验证方法的缺陷提出来一种简单、直观、能用于大规模、高复杂度、同时对架构等没有特定要求的高效验证方法。