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1.
本体在语义web中扮演很重要的角色.本体的重用、合并或者进一步扩展都有可能导致本体不一致.目前很多解决本体不一致的方法都需要计算最小不一致保持子集(MIPS).本文利用HS-树方法给出了一种能够有效计算本体中所有MIPS的算法.实验表明该算法是有效的,尤其对于本体中包含不可满足的概念远远多于MIPS的情形更加有效. 相似文献
2.
基于Agent信任机制的一体化协商研究 总被引:1,自引:0,他引:1
将信任机制引入到Agent协商过程中,很好地解决了协商过程中的各个Agent对待协商过程的态度问题.实验表明引入信任机制的一体化协商过程可以达到更好的协商效果. 相似文献
3.
一种基于灰色系统理论的分布式信任模型 总被引:1,自引:0,他引:1
在开放多Agent系统中,引入信任模型有利于选择出保证收益的交互伙伴,发挥灰色系统理论在解决贫信息、不确定性问题中的优势,构建了GTrust信任模型,设计了对证人推荐行为进行评定的方法,用灰色定权聚类的方法判定对证人的信任,克服证人提供的不准确信息带来的负面影响,指导评价者Agent合理使用来自证人的推荐.仿真实验表明,GTrust忽略了对不准确信息来源的甄别,而是只以实际交互结果为依据的策略,针对复杂的环境是一种切合实际的选择,无论在静态环境中,还是动态环境中,均可以取得好的效果. 相似文献
4.
首先提出了数据仓库中数据集成的一个总体框架;然后探讨了数据集成在数据仓库设计方案中的作用、所要解决的问题、工作流程等;最后,介绍作者依据这一框架所开发的"铁路货票信息综合利用系统数据仓库解决方案"的数据集成工具DWE-DI. 相似文献
5.
首先给出了计算机网络入侵检测系统的概念、功能和性能要求,回顾了其发展的过程.接着,从智能入侵检测技术这个角度,对数据挖掘、遗传算法和人工免疫等比较具有独特性且有完整系统实现的智能检测技术作了简要介绍和评述.最后,对入侵检测系统的未来发展方向进行了讨论. 相似文献
6.
基于基尼的模糊kNN分类器 总被引:2,自引:0,他引:2
随着网络的发展,大量的文档涌现在网上,自动文本分类成为处理海量数据的关键技术。在众多的文本分类算法中,kNN算法被证明是最好的文本分类算法之一。对于大多数文本分类来说,文本预处理是文本分类的瓶颈,文本预处理的好坏直接影响着分类的性能。在此介绍了一种新的文本预处理算法——基于基尼的文本预处理算法。同时采用模糊集理论改进kNN的决策规则。这两者的结合使得模糊kNN比传统的kNN表现出更好的分类性能。实验结果证明这种改进是有效的,可行的。 相似文献
7.
支持向量机(SVM)是一种新的机器学习方法,已经广泛应用于模式识别和函数估计等问题中.针对现有的加权支持向量机(WSVM)和模糊支持向量机(FSVM)只考虑样本重要性而没有考虑属性重要性对分类结果的影响的缺陷,提出了基于样本属性重要度的支持向量机方法,该方法首先利用信息论中的信息增益技术计算各个样本特征属性对分类属性的重要度,然后对所有样本的同一特征属性的值分别用对应的属性重要度进行加权,最后所得数据集用于训练和测试SVM.数值实验的结果表明,该方法提高了分类器的分类精度. 相似文献
8.
一种基于TAN的文本分类方法 总被引:1,自引:3,他引:1
提出了一种基于TAN模型的文本分类方法,朴素贝叶斯分类器是当前流行的一种文本分类算法,但是它的属性独立性假设使其无法表达文本词语之间的依赖关系,TAN(Tree Augmented Naive Bayes)是综合了朴素贝叶斯的简易性以及贝叶斯网表示依赖关系的能力,其分类性能可与当前流行的一些分类器相竞争,介绍了TAN模型,将其引入到文本分类中,并用实验比较了朴素贝叶斯和TAN,实验结果表明:该方法具有较好的分类性能。 相似文献
9.
提出了一种新的支持向量机分类器的设计方法,该方法利用主成分分析(PCA)及聚类技术在原问题空间中求解,减少了支持向量机分类器中支持向量的维数,且将原问题空间与特征空间中的问题归结为同一类的设计问题。 相似文献
10.
基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法 总被引:7,自引:0,他引:7
提出了一种新的基于时空数据挖掘的铁路客流预测方法,该方法一方面采用统计学原理对目标对象本身的时序进行预测,另一方面通过神经网络解算相邻对象的空间影响,最后使用线性回归得到综合预测结果.采用该方法对某铁路直通区段2004年春运期间旅客总发送量进行预测,与不考虑空间影响的预测方法相比,预测精度有所改善. 相似文献