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1.
针对当前主动学习策略直接用于支持向量机(SVM)分类器时存在泛化能力不强的问题,提出了两层主动学习策略(TLAC),该策略利用协调训练的思想,深层挖掘未标记样本数据的分布知识,从而选择最有利于分类器性能的样本来训练分类器.实验表明,该TLAC策略能够合理地指定TSVM算法中的正样本数,在典型指标测试中都表现出了一定的优越性.  相似文献   
2.
ISCSI存储系统具有容量大、高性能、扩展性好等优点,但仍然不能克服目前磁盘I/O速度普遍跟不上处理器速度和网络传输速度的问题。针对这种情况,从内存磁盘的模型和功能设计等方面进行改进,即对SAN的存储策略进行改进,尽量避免在处理请求时直接对存储设备进行读写,以提高数据的传输速率。  相似文献   
3.
针对ID3决策树生成法中存在的缺点,通过引用属性关联度和代价敏感学习,提出了一种基于属性关联度和代价敏感学习的决策树生成法。该方法利用粗糙集理论对条件属性进行约减,在构建决策树过程中,把属性的关联程度和性价比作为选择分裂结点的依据,利用改进的信息增益方法构建代价敏感决策树。试验结果表明,该方法在分类准确度和生结点总数量上比常用决策树生成方法优越。  相似文献   
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