搜索结果: 61-75 共查到“知识库 人工智能理论”相关记录925条 . 查询时间(0.828 秒)
基于Box-Cox变换的分类器性能改进
Box-Cox变换 贝叶斯分类器 近邻分类器
2009/11/30
贝叶斯分类器、最小距离分类器、近邻分类器和BP网络等是比较常用的分类器，为提高这些分类器的性能，引入了Box-Cox变换的思想。将Box-Cox变换用于数据正态化处理技术，并对常用分类器的性能进行改进。实验结果显示，通过引入Box-Cox变换，分类器的分类正确率有较大的提高。
基于RSL的协议形式化描述与验证方法
协议工程 形式化描述 RAISE规范语言
2009/11/30
讨论使用RAISE规范语言(RSL)描述6种协议元素的方法。在RSL描述的基础上，借助操作符的运算规则、并行扩展规则和同步会合事件隐藏规则，对协议的相关性质进行验证，以一个简化的停止等待协议规范的描述和验证实例证明，与其他形式化方法相比，RSL表现出较强的描述能力。
基于多帧数据的目标分群算法
目标分群 多帧数据 数据流聚类
2009/11/30
针对在多帧数据条件下的目标分群问题，提出一种基于数据流聚类的动态目标分群算法TG-Stream，该算法由在线和离线2个部分组成。在线部分采用临时存储结构(TSS)和金字塔时间框架保存侦察数据集的概要信息，离线部分采用CNM算法对时间框架的信息进行聚类，最终得到分群的结果。实验结果表明，TG-Stream具有灵活的精度和效率平衡性，能较好地满足决策辅助系统处理实时信息的需要。
基于混沌离散粒子群优化的约束性多分类模型
约束性 多分类 混沌 粒子群优化
2009/11/30
约束性多分类问题是在某些工程和生产领域中存在的一类具有特殊约束条件的多分类模式识别问题。针对传统的有监督分类法无法解决约束性多分类问题，提出一种基于混沌离散粒子群优化的约束性多分类模型(CBPSO-RMCM)，并将该模型应用于盾构隧道管片选型预测。仿真实验表明，CBPSO-RMCM模型能有效地实现约束性多分类模式识别，并且分类准确率较高。
基于免疫遗传算法的多维多层关联规则挖掘
免疫遗传算法 多维多层 关联规则 数据挖掘
2009/11/30
提出一种基于免疫遗传算法的多维多层关联规则挖掘算法。免疫遗传算法具有很好的鲁棒性及全局搜索能力，能快速有效地进行全局优化搜索。针对现有多维多层关联规则挖掘中存在阈值定义不合理的缺点，依据多维和多层数据的共同特点，给出一种启发式的阈值自定义方式，结合免疫遗传算法提高挖掘效率和结果的准确性。结果表明，挖掘效率和质量有明显提高。
基于有监督流形学习的正交投影降维
正交投影降维方法 降维 人脸识别
2009/11/30
将监督局部线性嵌入的思想引入传统的正交投影降维方法(OPRA)方法，提出一种新的基于有监督流形学习的正交投影降维方法(α-OPRA)，使高维到低维的映射在保留某些流形结构的同时，进一步获得较好的正交投影效果。该方法通过加入额外的参数α来控制监督的程度，在纯粹的有监督的OPRA和无监督的OPRA之间取得了某些折中。实验结果证明，该方法能获得较好的降维结果。
基于直觉模糊S-粗集副集的目标合群算法
直觉模糊S-集合 直觉模糊S-粗集 副集
2009/11/30
阐述直觉模糊S-粗集和直觉模糊S-粗集副集的数学结构与特性。针对空间群的动态性，用一个双向直觉模糊S-集合表示一个空间群，群中的动态目标构成直觉模糊S-粗集的副集。给出基于直觉模糊S-粗集副集的目标合群算法，对空间群中发现新目标、目标合群等动态操作过程进行分析。通过实例证明该方法的正确性和有效性，计算结果表明该方法能较灵活地处理目标编群中的动态问题。
一种改进的树突状细胞算法
免疫算法 危险理论 树突状细胞算法 时间窗
2009/11/30
针对危险状态识别问题，提出一种改进的树突状细胞算法(IDCA)。在原算法的基础上引入“时间窗”、未成熟DC尽快成熟、衰减因子等概念与策略，提高算法的响应速度和识别精度，解决传统树突状细胞算法一遍运行可能无法评价输入序列末端抗原的问题。在UCI标准数据集上的对比实验证明了IDCA算法的有效性。
中文基础情感词词典构建方法研究
基础情感词词典 倾向性分析 情感权值
2009/11/27
词语的情感倾向判别是文章语义情感倾向研究的基础工作。利用中文情感词建立一个基础情感词典，为专一领域情感词识别提供一个核心子集，能够有效地在语料库中识别及扩展情感词集，并提高分类效果。在中文词语相似度计算方法的基础上，提出了一种中文情感词语的情感权值的计算方法,并以HOWNET情感词语集为基准，构建了中文基础情感词典。利用该词典结合TF-IDF特征权值计算方法,对中文文本情感倾向进行判别，实验结果表...
改进的在线支持向量机训练算法
支持向量机 在线学习 增量式学习
2009/11/26
传统支持向量机基于批量训练方法，无法适应环境污染预测中的海量数据与实时性要求。在分析研究一种典型的在线支持向量机回归算法[4]的基础上，指出原算法在训练过程中存在样本重复移动问题，导致模型训练速度下降。提出一种改进算法，消除重复移动问题。实验结果表明，该改进在线支持向量机算法建模精度高，训练速度较原算法有显著提高。
概念格上无冗余关联规则的提取算法NARG
形式概念分析 概念格 关联规则挖掘
2009/11/26
在数据挖掘中，关联规则是很有价值的一类规律。普通的挖掘算法会产生大量的规则，尤其是当最小支持度和最小可信度减少时，关联规则的数目急剧上升。如何对规则进行约减而又不丢失数据信息是消除冗余关联规则的关键。根据概念格的理论和冗余关联规则的性质，提出在概念格上提取无冗余关联规则的NARG算法。该算法可以得到最小的无冗余的关联规则集，而且不丢失任何信息，可有效提高关联规则生成的效率。
基于多示例的K-means聚类学习算法
多示例学习 K-means聚类 包间距
2009/11/26
多示例学习是继监督学习、非监督学习、强化学习后的又一机器学习框架。将多示例学习和非监督学习结合起来，在传统非监督聚类算法K-means的基础上提出MI_K-means算法，该算法利用混合Hausdorff距离作为相似测度来实现数据聚类。实验表明，该方法能够有效揭示多示例数据集的内在结构，与K-means算法相比具有更好的聚类效果。
基于不确定性推理与Fuzzy评判模型的智能选药系统
非处方药 知识表示 推理机 模糊综合评判
2009/11/25
针对目前非处方药使用中用药不对症、药品种类多难以选出最满意药品的问题,提出了开发非处方药智能选择系统,用计算机实现常见轻微疾病的专家级诊断,获得对症的非处方药,然后根据用户购药时关注药品的不同角度和不同程度,采用二级模糊综合评判模型对对症的非处方药进行满意度评价,按满意度高低依次推荐。智能选药系统可以帮助公众方便地获得最满意的对症药品,指导公众安全、合理使用非处方药。
成像制导武器系统进行多目标实时跟踪时，必须具备实时目标特征提取能力。实现一种基于TMS320C64x DSP平台的实时目标特征提取算法。针对C64x DSP的增强存储器访问特性，通过多像素信息的同步提取和像素归并方法，对算法进行优化。实验结果表明，优化后算法的执行效率和实时性较高。