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文本分类中特征空间的高维问题是文本分类的主要障碍之一。特征选择（FeatureSelection）是一种有效的特征降维方法。现有的特征选择函数主要有文档频率（DF），信息增益（IG），互信息（MI）等
一种改进的选择性贝叶斯分类器，仝瑶瑶，，选择性贝叶斯分类器通过删除数据集中的无关属性和冗余属性提高分类准确率。针对高维数据，在类别最大相关和属性最小冗余的特征选
为了改善粒子群算法的优化性能,解决阵列天线波束赋形关于离散的优化问题处理不佳、容易陷入局部最优的问.题,提出了一种新型的粒子群算法。该算法基于基本粒子群算法,引入控制因子和遗传算法的交叉变异机制,并
支持向量机SVM(SupportVectorMachine)作为一种可训练的机器学习方法,依靠小样本学习后的模型参数进行导航星提取,可以得到分布均匀且恒星数量大为减少的
动态贝叶斯网络（DBN）是基因调控网络的一种有力建模工具。贝叶斯结构期望最大算法（SEM）能较好地处理构建基因调控网络中数据缺失的情况，但SEM算法学习的结果对初始参数设置依赖性强。针对此问题，提出一
提出一种新的基因操作策略, 该策略利用单纯形法的思想产生新样本, 将遗传算法寻优的随机 性与传统算法寻优的方向性有机地结合在一起。 仿真结果表明,将改进的遗传算法用于训练神经网络辨 识器,可提高收敛速
对肿瘤基因表达谱进行分析，从而有效区分正常样本与肿瘤样本的关键是：准确找出能够决定样本类别的最少特征基因，并用一个性能较好的分类器进行分类预测。针对该问题，用修订的特征记分准则（RFSC）去除分类无关
对粗糙集和Vague集的概念、知识表示方法进行了讨论,把粗糙集和Vague集进行了融合,描述了粗糙Vague集概念,给出粗糙Vague值的相关概念及其相似性度量的一种新方法,研究了粗糙Vague集的相
针对阵列信号数据采集系统设计要求具有幅相一致、速度快、大数据量的特点,设计了一种基于FPGA的阵列信号数据采集系统。该系统以同步采样A/D转换器为核心,配合基于FPGA的控制单元,完成128路阵列信号
安装 # install.packages("devtools") devtools :: install_github( " kalganem/KRSA "
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