基于吸收态随机行走的两阶段效用性查询推荐方法
两阶段随机优化模型求解方法
两阶段随机优化模型求解方法
两阶段随机优化模型求解方法主要包括以下步骤：
1. 定义问题：首先，需要明确问题的目标函数、约束条件和随机变量的分布。
2. 建立模型：根据问题的特点，建立两阶段随机优化模型。
第一阶段为确定性优化，第二阶段为随机规划。
3. 求解第一阶段：在给定的第一阶段决策的基础上，求解第二阶段的随机规划问题。
这一步可以使用各种求解随机规划的方法，如蒙特卡洛模拟、期望值模型、机会约束规划等。
4. 反馈学习：根据第二阶段的解，对第一阶段的决策进行反馈和调整。
这一步可以通过不断迭代来实现，直到找到最优解或者满足一定的收敛条件。
在具体应用中，需要结合问题的特点选择合适的求解方法。
例如，对于大规模问题，可以采用分布式计算、并行化等技术来提高求解效率。
同时，还需要注意数据隐私、计算精度等方面的问题。
步行荷载的两阶段遗传算法识别
关键词：荷载识别;遗传算法;傅立叶级数模型;步行荷载
中图分类号：TH212&TH213.3
文献标志码：A
DOI：10.13465/j. ski. jvs.2019. 19. 011
Walking load ibenUbcaUon baser on two-stage genetic algorithm
paeameiee1.Then, ihecoeecine1and appeocaboeoiyofihepeopo1ed aegoeoihm weeeveeofoed iheough odeniofocaioon ofihe
eoad modeeand iheaciuaemea1ueed eoad, ee1pecioveey.Theeecognoioon ee1uei 1howed ihaiiheeecognoioon efeciof11
conieoepaeameiee onceudfacioe, pha1eand waekongfeequency, eic.o beiee; ihe
peopo1ed aegoeoihm oeobu1i.
Key words： load identification； genetic algorithm； Foueer saies model; walking load
38
19
振动与冲击 JOURNALOFVIBRATIONANDSHOCK
Voe.38 No.19 2019
步行荷载的两阶段遗传算法识别
王鹏程1,陈 隽1'2,王浩祺3
(1.同济大学土木工程学院，上海200092 ； 2.土木工程防灾国家重点实验室，上海200092； 3.东京大学桥梁与结构实验室，东京113D656)
马尔科夫链吸收状态
马尔科夫链吸收状态
马尔科夫链吸收状态是指在一个马尔科夫链中存在一些状态，从这些状态出发，无论经过多少步转移，都不会离开它们，即这些状态会“吸收”其他状态。
这些状态通常被称为“吸收态”或“终止态”。
在一个马尔科夫链中，吸收态的出现可以使得整个系统的稳定性更好。
例如，在游戏中，如果一个玩家已经赢了游戏，那么他就成为了吸收态，其他玩家无法再影响他的胜利。
在概率论和统计学中，马尔科夫链吸收态也被广泛应用于研究随机过程和随机漫步等问题。
当一个马尔科夫链中存在吸收态时，我们可以通过计算吸收概率和平均吸收时间等指标来分析系统的特性，从而更好地理解和预测它的行为。
同时，对于设计和优化马尔科夫链模型也具有重要意义。
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基于互信息和遗传算法的两阶段特征选择方法
基于互信息和遗传算法的两阶段特征选择方法裘国永;王娜;汪万紫【期刊名称】《计算机应用研究》【年(卷),期】2012(029)008【摘要】To get better feature subset in the feature selection process, this paper proposed a new two-stage feature selection algorithm based on normalized mutual information and genetic algorithm. First it ranked features by normalized mutual information. Then to provide the genetic algorithm with better starting point it used the front ranking features to initialize the population , thus got better feature subset after only a few evolution times. The test results on benchmark datasets show the effectiveness of the algorithm,in terms of dimensionality reduction and classification performance.%为了在特征选择过程中得到较优的特征子集,结合标准化互信息和遗传算法提出了一种新的两阶段特征选择方法.该方法首先采用标准化的互信息对特征进行排序,然后用排序在前的特征初始化第二阶段遗传算法的部分种群,使得遗传算法的初始种群中含有较好的搜索起点,从而遗传算法只需较少的进化代数就可搜寻到较优的特征子集.实验显示,所提出的特征选择方法在特征约简和分类等方面具有较好的效果.【总页数】3页(P2903-2905)【作者】裘国永;王娜;汪万紫【作者单位】陕西师范大学计算机科学学院,西安710062;陕西师范大学计算机科学学院,西安710062;陕西师范大学计算机科学学院,西安710062【正文语种】中文【中图分类】TP391【相关文献】1.基于互信息的混合属性数据特征选择方法 [J], 刘海涛;魏汝祥;袁昊劼2.基于最近最远邻和互信息的特征选择方法 [J], 吴雨;刘媛华3.基于高维k-近邻互信息的特征选择方法 [J], 周红标;乔俊飞4.多标签学习中基于互信息的快速特征选择方法 [J], 徐洪峰; 孙振强5.基于互信息分组的名词型数据特征选择方法 [J], 王宏杰; 师彦文; 王轩因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
heckman两阶段法的应用
heckman两阶段法的应用HECKMAN两阶段法（Heckman two-step approach）是一种经济计量方法，常用于解决因果效应评估的问题。
该方法通常被应用于处理选择性取样问题，其中一个变量的取值仅在某些特定条件下才能观察到。
本文将详细介绍HECKMAN两阶段法的应用。
HECKMAN两阶段法是由经济学家James Heckman于1979年提出的。
它基于开始于正态分布的隐变量模型（random utility model）的原理，并结合一种选择性取样模型（sample selection model），从而解决了选择性取样问题。
在介绍HECKMAN两阶段法的具体应用之前，我们先来了解一下选择性取样问题的本质。
选择性取样问题存在于许多经济和社会科学研究中。
简言之，选择性取样问题是指研究者能够观察到的样本并不代表整个总体，因为某些样本只有在满足某些特定条件时才会被观察到。
假设我们希望研究教育对工资的影响，即教育的因果效应。
在真实情况下，我们可能只能观察到劳动力市场中已经工作的人们的工资和教育程度。
然而，如果我们仅仅依据这个样本进行分析，就可能忽略了那些没有就业的人们和没有接受教育的人们。
这样，我们就会面临一个选择性取样问题，即因为工资的观察条件是就业状态，而就业状态又受到教育程度的影响，所以只能观察到部分数据。
这时，我们就可以借助HECKMAN两阶段法来解决选择性取样问题。
HECKMAN两阶段法是基于两个步骤的操作原理而得名。
第一步是估计参与方程（participation equation），用于估计选择进入分析的效应变量的条件概率。
在上述例子中，参与方程是用于估计就业状态对教育程度的影响。
通过对参与方程进行估计，我们可以得到一个关于就业状态的回归模型，从而控制了观察到的教育程度和未观察到的教育程度之间的影响。
第二步是估计结果方程（outcome equation），用于估计参与方程中得到的概率条件下，效应变量与其他解释变量之间的关系。
基于两阶段相似性度量策略的图像检索方法
基于两阶段相似性度量策略的图像检索方法
张敏;冯晓虹
【期刊名称】《南京邮电大学学报（自然科学版）》
【年(卷),期】2010(030)006
【摘要】提出了一种基于半监督学习(Semi-Supervised Learning)的图像检索方法.首先通过一种预处理方法,可以有效地解决检索大型图像数据库时所面临的高计算代价问题.然后,度量输入查询图像与所有相关图像间的相似性,得到初步的检索结果.最后,运用基于随机行程与重新开始(random walk and restart)的半监督学习方法细化初始的图像检索,以提高检索精度.实际图像数据库上的实验表明,运用半监督学习方法能够获取高精度的图像检索结果.
【总页数】6页(P101-106)
【作者】张敏;冯晓虹
【作者单位】南京邮电大学,自动化学院,江苏,南京,210003;南京邮电大学,自动化学院,江苏,南京,210003
【正文语种】中文
【中图分类】TP391
【相关文献】
1.一种基于多层语义相似性度量的图像检索方法 [J], 陈世亮;李战怀;袁柳
2.基于分级检索策略的医学图像检索方法研究 [J], 尹东;刘京锐
3.基于图像内容和支持向量机的服装图像检索方法研究 [J], 薛培培;邬延辉
4.基于相似性度量的花卉图像检索方法研究 [J], 俞颖;邵志荣;林燕玲
5.基于感知颜色特征、子图像分割和多重Bitmap的彩色图像检索方法 [J], 邹彬;潘志斌;乔瑞萍;禹贵辉;姜彦民
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heckman两阶段法结果解读
heckman两阶段法结果解读Heckman两阶段法是一种经济学中常用的数据分析方法，主要用于处理因果推断中的选择偏差（selection bias）问题。
该方法由诺贝尔经济学奖得主James Heckman在1979年首次提出，并被广泛应用于社会科学领域。
Heckman两阶段法通常用于处理存在自愿选择参与的样本数据，其中第一阶段估计了参与选择的概率，而第二阶段则通过对参与者和非参与者进行比较来估计因果效应。
下面是对Heckman两阶段法结果的解读步骤：第一阶段：1. 分析参与选择的概率估计结果：首先，检查参与选择的概率估计结果。
这个结果可以告诉我们哪些变量对于影响选择参与的决策最为重要。
2. 检查参与选择方程的拟合度：通过观察模型的拟合度指标（如拟合优度R-squared），评估模型对观测数据的拟合程度。
较高的拟合度意味着模型能够较好地解释选择参与的变异性。
第二阶段：1. 分析因果效应估计结果：在第二阶段，我们关注的是参与者和非参与者之间的差异，以估计因果效应。
检查因果效应估计结果以确定参与对结果变量的影响程度。
2. 进行统计显著性检验：使用合适的统计方法（如t检验）对因果效应进行显著性检验。
如果因果效应的p值小于预先设定的显著性水平（通常为0.05），则可以认为该因果效应是显著的。
总体解读：1. 注意选择偏差问题：Heckman两阶段法的核心目的是处理选择偏差问题，因此需要关注参与选择和因果效应估计中的潜在选择偏差。
如果选择偏差得到有效控制，那么可以更可靠地解释结果。
2. 结果的解释和政策意义：最后，根据第二阶段的因果效应估计结果，结合研究问题的背景和实际情况，解读分析结果并提出相应的政策建议或学术观点。
请注意，具体的解读可能会因研究问题和数据特征而有所不同。
在实际应用中，建议进一步参考相关文献和专家意见，以确保准确解读Heckman两阶段法的结果。
有偏随机游走改进吸收中心性识别关键节点
有偏随机游走改进吸收中心性识别关键节点宁阳;宁晴;武志峰【期刊名称】《智能计算机与应用》【年(卷),期】2022(12)3【摘要】针对无向网络吸收中心性算法中未考虑信息传递的有偏问题,提出一种基于节点的度信息有偏随机游走,改进吸收中心性识别关键节点的算法。
首先在无向网络中利用节点的度信息,构建信息传递的转移概率矩阵并定义吸收节点,通过到达吸收节点的平均首次可达时间,衡量节点的重要性;将该算法向有向网络进行扩展研究,结合有向网络节点的出度、入度信息,重新构建信息转移概率矩阵,识别关键节点。
基于SIR传播模型和Kendall tau相似性,在真实的无向、有向网络中设计了3组对比实验,与度中心性、介数中心性、接近中心性、改进前吸收中心性算法、PageRank、LeaderRank、Pro_PageRank、DPRank等算法对比,无向网络中的改进算法与其它中心性算法识别结果平均相似性达0.869,有向网络中基于节点度、入度、出度信息的识别结果,平均相似性达0.893、0.867、0.854。
实验证明,在识别关键点中改进后的算法能够起到有效的作用。
【总页数】11页(P189-199)【作者】宁阳;宁晴;武志峰【作者单位】天津电子信息职业技术学院计算机与软件技术系;北京联合大学信息服务重点实验室;天津职业技术师范大学信息技术工程学院【正文语种】中文【中图分类】O157.5【相关文献】1.改进的随机游走模型节点排序方法2.基于结构中心性的航路网络关键节点识别3.一种基于局部中心性的网络关键节点识别算法4.基于节点相似性有偏游走的多层时序网络节点重要性评估5.基于不等概率叠加随机游走关键点识别因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
m序列对及平衡Gold序列的产生与搜索
平衡Gold序列的产生与搜索方法
平衡Gold序列是一类具有优良伪随机性和自相关性的二元序列。产生平衡 Gold序列的方法主要有两种：一是通过平衡Gold多项式产生平衡Gold序列； 二是通过选择适当的m序列和反馈函数产生平衡Gold序列。搜索方法主要有基 于差分编码的搜索算法和基于自相关函数的搜索算法。
3、信息隐藏：平衡Gold序列可以用于信息隐藏中的隐写术，以隐藏敏感信息 在公开信息中。由于平衡Gold序列具有优良的自相关性，它可以用于构造高效 的隐写算法，提高信息隐藏的安全性和鲁棒性。
未来展望
随着技术的发展，平衡Gold序列的研究将面临新的挑战和机遇。以下是一些未 来可能的研究方向：
1、高效产生方法：目前平衡Gold序列的产生方法还比较耗时，因此研究更高 效的产生方法以提高搜索速度和降低计算成本是未来的一个研究方向。
1、反馈函数设计：反馈函数是m序列发生器的核心部分，其设计的好坏直接影 响到m序列的性能。一个好的反馈函数应该具有较低的误码率、较高的线性复 杂度、易于实现等优点。常用的反馈函数包括异或、同或、与等运算。
2、LFSR级数和反馈位数选择：m序列发生器的性能与LFSR的级数和反馈位数 密切相关。一般来说，增加LFSR的级数和反馈位数可以提高m序列的性能，但 同时也会增加硬件实现的复杂度和功耗。因此，在设计中需要根据实际需求选 择合适的LFSR级数和反馈位数。
在软件实现中，可以使用各种编程语言如C、C++、Python等编写m序列发生器。 软件实现具有灵活度高、易于调试和修改等优点，但也存在运行速度较慢和需 要运行额外的处理器等缺点。
m序列发生器的应用
m序列发生器在信号处理、通信技术等领域具有广泛的应用。以下是m序列发生 器的一些典型应用：
效用的测量方法
效用的测量方法引言：在经济学中，效用是指个体对某种物品或服务的满足程度或享受程度。
经济学家通过测量效用来研究个体的消费行为和决策过程。
然而，效用是一种主观体验，无法直接观测和量化。
为了解决这个问题，经济学家提出了多种测量效用的方法。
本文将介绍几种常用的效用测量方法，并讨论它们的优缺点。
一、边际效用边际效用是指个体对增加一单位消费量所获得的额外满足程度。
边际效用可以通过消费者对一种物品或服务的连续消费来衡量。
当个体对某种物品或服务的边际效用递减时，说明个体对该物品或服务的满足程度逐渐减少。
边际效用的测量方法有两种：一是通过问卷调查和实验研究来获取个体的主观评价，二是通过观察消费者在市场上的行为来推断边际效用。
问卷调查和实验研究可以直接询问个体的满意程度，但受到个体主观评价的主观性和偏见的影响。
而通过观察消费者在市场上的行为，可以推断出个体对不同物品或服务的边际效用大小，但无法直接获取个体的主观评价。
二、总效用总效用是指个体对某种物品或服务的整体满足程度或享受程度。
总效用可以通过消费者对一种物品或服务的离散消费来衡量。
当个体对某种物品或服务的总效用达到最大值时，个体的满足程度也达到最高点。
总效用的测量方法主要有三种：一是通过问卷调查和实验研究来获取个体的主观评价，二是通过观察消费者在市场上的行为来推断总效用，三是通过计算消费者对不同物品或服务的支付意愿来衡量总效用。
三、效用函数效用函数是经济学家用来描述个体对不同物品或服务的效用的数学表达式。
效用函数可以通过问卷调查和实验研究来获取个体的主观评价，也可以通过观察消费者在市场上的行为来推断。
效用函数可以用来预测个体在不同情境下的消费决策和行为。
效用函数的测量方法主要有两种：一是通过问卷调查和实验研究来获取个体的主观评价，二是通过观察消费者在市场上的行为来推断效用函数。
问卷调查和实验研究可以直接询问个体的满意程度，但受到个体主观评价的主观性和偏见的影响。