属性约简是粗糙集理论进行知识获取的核心问题之一。根据属性相似度与知识粒度的一致性,通过条件属性与决策属性以及条件属性之间的相似度度量,提出了一种基于知识粒度的启发式属性约简算法。根据条件属性与决策属性
在快速搜索算法中,基于梯度下降搜索算法对搜索速度的改善非常明显,但搜索质量下降较大,尤其是对于帧间图像运动较大的序列。对该算法进行针对性扩展,提出基于梯度下降搜索扩展算法。与全搜索、新三步搜索、四步搜
工业监控网络拓扑可视化作为网络拓扑可视化的一个分支,要求布图结构直观而且实时性强。然而,以往的拓扑布局算法并不能满足这一要求。针对这一问题,面向一层或二层星型、一层mesh型和mesh型与星型两层混合
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信息检索中相关文档的排序一直是一个至关重要的问题。本文提出一种基于主题词对的文档重排方法,使得检索结果在保持召回率的前提下提高精确率。主题词对意指能够共同表征同一主题的两个词语,其中一个来自于查询,另
属性约简是机器学习等领域中常用的数据预处理方法。在基于粗糙集理论的属性约简算法中,大多是根据单一的方法来度量属性重要度。为了从多角度对属性达到更为优越的评估效果,首先在已有的模糊邻域粗糙集模型中定义属
为求解具有NP难度的球体Packing问题,通过将禁忌搜索方法与基于自适应步长的梯度下降法和二分法相结合,提出了一个启发式算法。对50个等球算例进行了实例测试,算法改进了其中44个算例的目前最优结果。
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