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<正>随着互联网的飞速发展,在传统媒体的基础上诞生了更加适应时代的新媒体技术。在新媒体背景下,信息传播的方式、内容以及速度都发生了天翻地覆的变化。新媒体的兴起给信息的传播以及新兴产品的发展都带来了更多机遇,但同时也衍生出许多不可忽视的问题。例如,负面的新媒体传播内容给新媒体的发展造成了不利影响。如何正确引导新媒体的发展趋势,是当代新媒体面临的重大挑战。 相似文献
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提出了一种基于动态SOM神经网络和RFM指标的客户分类方法.该方法首先利用动态SOM神经网络聚类分析模型产生客户簇,然后以客户的RFM 行为作为对客户忠诚度、客户规模以及客户信用的模拟衡量来对客户簇进行标识,产生客户分类结果,最后根据客户分类结果判定各类客户对企业的价值,从而使企业能够有针对性地对不同客户实施差别化服务策略,为企业的客户战略提供了有效的支持和决策. 相似文献
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由于采用传统的分类器进行检测时,存在检测率低而误报率高的问题.提出了一种基于免疫聚类的自适应分类器方法,采用多信息粒度的思想有效地克服了聚类算法与分类算法间的不一致性.通过在真实网络数据集上对多种入侵行为的检测结果表明:该分类器的检测率高、漏报率和误报率低,较RBF分类器和BP分类器具有更好的分类性能和推广性能. 相似文献
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在分析现有的基于高斯核的支持向量机(包括基于K-邻域法的支持向量机)的优缺点的基础上,通过对支持向量机之所以能够描述数据集的分布特征的本质进行分析,突破目前在构造支持向量机中存在的"所有支持向量与样本之间的在特征空间中的内积所对应的核函数参数一定要相等"的这一苛刻要求,提出了用于模式识别的基于正反馈的支持向量机.给出了基于正反馈的支持向量机的算法.通过对人工数据和现实数据的仿真实验,表明基于正反馈的支持向量机在推广性能方面明显优于现有的支持向量机. 相似文献
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基于小波变换的聚类算法是高效的,能够探测到任意形状的聚类,可成功去除孤立点,并对输入数据的顺序不敏感.但当聚类维数增长时,算法的有效性会降低,计算复杂度也相当可观.采用自底向上的思想对小波聚类算法进行改进,使之适合高维聚类,并将改进算法并行化以增强可伸缩性.实验表明改进算法并未影响聚类质量,而且可有效地进行高维聚类,并降低了计算复杂度. 相似文献
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