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对于多分类问题,大多是经二分类器组合进行训练的,在分类类别多、特征维数高时,存在识别准确率不高和训练速度较慢的问题。将超球支持向量机应用到多类问题,为每个类建立一个超球体模型,通过多个超球体划分样本空
一种改进的基于Otsu理论的遗传算法在图像,王爱云,陈湘涛,火焰图像中,火焰和物料是需要研究的主要目标对象,即火焰图像的前景,而图像的其它部分(如窑壁等)则为背景。为了辨识火焰和物料�
针对计算机辅助颅像重合技术中三维颅骨模型与二维人脸照片的颅像叠加问题,提出一种基于浮点数编码遗传算法的自动叠加方法。首先使用遗传算法寻找三维颅骨相对于二维照片上对应标志点的最佳匹配几何变换f,遗传算法
1Hunt Marin和Stone于1966年研制的CLS学习系统用于学习单个概念.21979年J.R.Quinlan给出ID3算法并在1983年和1986年对ID3进行了总结和简化使其成为决策树学习
基于蚁群优化的改进决策树算法研究,张忠坤,周亚建,本文提出了一种新的基于蚁群优化的改进决策树算法(ACODT,AntColonyOptimizationDecisionTree),该算法充分利用了蚁群
通过对粗糙集属性约简算法现状的分析,针对遗传算法求取属性约简中存在的问题,提出一种基于具有记忆功能遗传算法粗糙集属性约简的新算法。该算法通过在编码过程引入一个标志位,使遗传算子具有一定的记忆功能,从而
针对现有决策树模型在分类过程中没有考虑决策者对结果的偏好行为,因而不能很好地预测具有明显偏好倾向问题的不足,提出了一种偏好敏感决策树(preferencesensitivedecisiontree,P
高效性和可扩展性是多关系数据挖掘中最重要的问题,而提高算法效率的主要瓶颈在于假设空间,且用户对分类的指导会在很大程度上帮助系统完成分类任务,减少系统独自摸索的时间。针对以上问题提出了改进的多关系决策树
Web缓存技术是互联网提升访问性能的有效手段。构建了基于决策树的智能缓存数据挖掘模型,通过数据建模、NextAccess的离散化、构造决策树所用的观察属性集和权重,从而对数据进行缓存处理。实验证明其性
针对C4.5决策树构造复杂、分类精度不高等问题,提出了一种基于变精度粗糙集的决策树构造改进算法。该算法采用近似分类质量作为节点选择属性的启发函数,与信息增益率相比,该标准更能准确地刻画属性分类的综合贡
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