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基于范例推理的系统中,如果所有新范例不加辨别地加入到范例库,那么范例库中将充满许多冗余范例和噪声范例。针对这个问题,提出基于效用值的范例库记忆算法。该算法能选择性地加入新范例,删除范例库中冗余的和错误
基于斜率渐变的数据插值算法研究,冯兴乐,孙瑞宁,激光三角法检测物体表面三维信息时,利用线激光作为照明光源,把一片状激光束投射到被测物体表面,形成一条投射亮线,同时采用3D�
PCM算法存在聚类重叠的缺陷,PFCM算法同时利用隶属度与典型值把数据样本划分到不同的类中,提高了算法的抗噪能力,但PFCM算法对样本分布不均衡的聚类效果并不十分理想。针对此不足,可以通过Mercer
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基于SVDD算法(一种改进的oneclass支持向量机算法)提出了一种能够处理无类标非纯净训练集的异常检测方法,可以在无类标非纯净训练集上进行模型训练,在很大程度上降低了对训练数据集的要求。另外针对
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