论文研究改进的多约束QoS多播路由算法 .pdf

ML-KNN是应用KNN算法思想解决多标记学习问题的一种算法，但存在时间复杂度高和少数类分类精度低的问题。提出一种加权ML-KNN算法WML-KNN，通过取样和加权的方法，在降低算法时间复杂度的同时提

传统的RETE算法仅支持布尔的一阶逻辑推理，在一阶逻辑中，一个问题非真即假，然而现实中许多问题本身是不精确的、定义模糊的或者是有歧义的（统称为“瑕疵”），例如某些规则本身的表示不确定，此外，目前许多数

无线Adhoc网络的应用环境要求它必须提供一定的服务质量保证（QoS），然而，无线信道固有的特点及节点移动造成网络拓扑的频繁变化，使得在无线Adhoc网络中支持QoS面临许多新的挑战。对Adhoc网络

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网页分类技术是Web数据挖掘的基础与核心，是基于自然语言处理技术和机器学习算法的一个典型的具体应用。基于统计学习理论和蚁群算法理论，提出了一种基于支持向量机和蚁群算法相结合的构造网页分类器的高效分类方

通过分析目前QoS路由优化的一些关键问题，提出一种基于满意优化原理的QoS路由多目标满意优化求解模型，使之更适合解决QoS路由优化问题。仿真结果表明，该算法能极大地缩短路由求解时间，具有很强的适用性和

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根据蚁群算法解决组合优化问题，将蚁群算法用到QoS组播路由上构建满足多约束条件的代价最小的组播树。

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