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针对关键词发音相似易混淆及反词模型难确定、难训练等问题，提出一种结合模糊理论的方法，利用模糊C均值聚类算法对候选关键词进行2次聚类，同时将新的聚类中心作为反词模型进行最后确认.实验结果表明，这种方法使
PAC-Bayes边界理论融合了贝叶斯定理和随机分类器的结构风险最小化原理，它作为一个理论框架，能有效评价机器学习算法的泛化性能。针对支持向量机（SVM）模型选择问题，通过分析PAC-Bayes边界理
在群组DEMATEL（决策试验与评价实验室）分析过程中，科学合理地集成群组专家意见是保证群决策有效性的技术核心。然而现有文献不仅没有对群组专家意见的集成机理作出科学合理的解释，而且还存在单专家对因素关
针对态势预测的多模型组合问题，提出了一种基于证据理论优化的态势组合预测模型。该模型首先对预测子模型进行训练，获得预测子模型的性能评价与指标权重分配；基于证据理论对多指标的权重分配结果进行融合，提高权重
简要介绍了目前比较流行的三种新型仿生优化算法，即人工鱼群算法、免疫算法和禁忌搜索算法，就这些算法的特点和异同进行了分析，并对它们的发展进行了进一步的阐述，提出了今后的研究方向。
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基于粒计算理论的医学图像边缘检测，门丽婧，谢刚，医学图像信息存在着复杂性，在处理中的各个不同层次可能出现不完整性和不精确性，由此根据粒计算理论的不可分辨关系首先对医学图
为了提升风险决策环境下协同训练的效果,提出了一种基于粗糙子空间的协同决策算法。首先利用粗糙集属性约简的概念,将部分标记数据属性空间分解为两差异性较大的粗糙子空间;在各子空间上训练分类器,并依据各分类器
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基于Directionlet变换和模糊理论的图像增强，白静，范婷，图像增强是图像处理中一个重要的内容，对图像的高层次处理的成功与否具有重要的影响。针对传统的变换域图像增强算法都只对图像的
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