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区域黄土康养旅游资源评价——以“黄河金三角”为例
【机 构】
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太原师范学院
【发表日期】
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2023年01期
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近年来非凸极小极大问题在机器学习、信号处理和深度神经网络等领域应用广泛,成为人工智能、最优化等领域的研究热点之一。许多文献在梯度下降-上升（GDA）算法的基础上设计了新的单循环算法求解非凸极小极大问题,但此类问题在随机环境中的收敛性分析有待进一步研究。本文针对非凸极小极大问题,基于GDA算法的变体―交替梯度投影（AGP）算法,结合随机梯度下降-上升（SGDA）算法的性质引入随机思想,提出了随机交替
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随着社会信息化的发展,大量监控视频不断涌现,如何从海量的监控视频中实时准确地找到异常并进行预警是当前研究的热门话题。目前,以无监督的学习方式利用深度神经网络端到端地学习正常视频数据的特征,将不符合正常特征的视频标为异常的视频异常检测方法为研究主流。变分递归神经网络（Variational Recurrent Neural Network,VRNN）就是一种无监督的异常检测模型,它将变分自编码器（V
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压缩感知是近几年应用数学范畴较为热门的前沿课题,是一种新型的采样理论,主要是考虑从较少的线性测量中利用信号自身的各种先验信息来恢复高维稀疏信号.基于?1-α?2（0＜α≤1）的最小化方法是近几年才出现的一种新的恢复信号的有效方法.本文主要是使用?1-α?2模型给出能够保证稀疏信号稳定地恢复和部分支集已知的可压缩信号鲁棒地恢复的充分条件,并得到不同噪声情形下信号恢复的误差估计.本文第二章在限制等距性
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随着科学技术不断提高,现如今社会处于信息爆炸时代,在信息数据传播时可能会造成数据丢失或损坏,这给人们生活带来巨大的不便.因此,数据的填充与恢复技术就显得非常有必要.随着数据量增大,存储信息的方式也从数组变为高阶张量的形式,所以张量恢复技术是解决数据缺失或损坏问题的有效方法.张量恢复技术在信号处理,数据挖掘,模式识别,图像处理以及计算机视觉等领域都有广泛应用.张量恢复的基本思想是利用张量中部分已知数
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分数阶微分方程理论已经广泛应用于生物、工程、材料和物理等领域.特别是具有多种边界条件的分数阶微分方程,近年来引起人们的极大兴趣.从现有的文献看,对边界条件中含有非线性项以及带有无穷点边值条件的任意分数阶微分方程研究成果较少.因此,本文将对此类分数阶微分方程进行研究.第一章为绪论,主要阐述了研究背景、研究现状、研究内容、所用到的基本概念和相关的理论.第二章研究了如下具有积分与无穷点边值的分数阶微分方
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