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1.
泛化能力是机器学习关注的基本问题之一.特征加权是特征选择的更一般情况,它能更加细致地区分特征对结果影响的程度,往往能够获得比特征选择更好的或者至少相等的性能,已经成为普遍的提高学习器的泛化能力的方法之一.该文提出一种基于特征加权的神经网络集成方法FWEART,该方法通过自适应遗传算法的优胜劣汰机制为输入属性确定了特征权值,提高了集成中各个体Category ART网络的精度和差异度,从而提高了神经网络集成的泛化能力.在UCI标准数据集上验证了有效性后,FWEART被应用在地震序列类型预报上,取得了较好的预报效果.  相似文献   
2.
基于主成份分析的Bagging集成学习方法   总被引:1,自引:0,他引:1       下载免费PDF全文
机器学习中数据集的冗余特征会影响学习器的泛化能力,一些流行方法如支持向量机和集成学习也难免于此.研究了利用主成份分析进行特征变换对Bagging集成学习算法的影响,提出一种称为PCA—Bagging的算法,并与其它算法比如单个支持向量机、支持向量机Bagging集成、带有特征变换的单个支持向量机等进行了性能比较.在多个UCI标准数据集上的实验表明PCA—Bagging算法具有更好的性能,这说明即使是泛化能力很强的集成学习方法其学习的数据也需要进行适当的特征变换。  相似文献   
3.
围绕数据对象与用户需求之间的关联特性,该文将“本体论”基本理念引入聚类分析过程,定义“本体核”和“客体数据”来表述数据对象在数据空间中的动态分布,并通过弱(强)量本体核构建数据对象间的相互关系.同时,利用“本体核”中客体数据的频数及其同频异值数构造聚类分析直方图,分别使用两种控制聚类合理性函数来确定直方图门限值的预处理算法,获取数据对象的最终聚类归属,并通过应用示例验证方法的可行性和有效性.  相似文献   
4.
基于相空间重构的预测方法及其在天气预报中的应用   总被引:17,自引:0,他引:17  
混沌是近代非常引人注目的研究热点,它掀起了继相对论和量子力学以来基础科学的第三次大革命.混沌现象从表面上看是随机的、不可预报的,事实上却是按照严格的、易于表述的规则运动着.基于混沌动力学的预测和预报应用的研究已取得了长足的进步.本文介绍了基于混沌动力学的相空间重构方法及对其所作的改进,并利用安徽省淮河流域近42年的降水数据进行了预测和验证,说明改进后的方法的有效性.  相似文献   
5.
工作流管理的过去、现在和未来   总被引:6,自引:0,他引:6  
工作流管理是一个新兴的研究领域,被誉为信息系统的后勤,它让合适的人或软件在恰当的时间执行正确的上作,使计算机上的业务处理流程自动化。本文用历史的观点对工作流管理的发展历程进行了回顾,揭示了工作流管理对未来信息系统的影响.根据分析当前的工作流管理系统,我们总结出两个十要不足之处:(1)工作流管理系统的定义不明确以及缺乏统一的概念模型,(2)工作流管理系统的系统结构和能力上的不足,并对工作流管理的未来发展趋势从建模和实施两个方面进行了预测.  相似文献   
6.
本文给出了一种利用计算机单变量寻优以实现数字PID调节器参数自寻优的方法,该方法在一个实际的温度控制系统中进行了实验,获得了较好的控制效果.文中还对参数寻优控制程序设计作了较详细的介绍.  相似文献   
7.
介绍了模糊联想存储器FAM的基本结构、FAM的自适应学习算法以及FAM推理机的原理,并成功地将其用于地震预报专家系统中。其成果表现为:在知识获取方面,用积空间聚类的方法,自适应地产生地震预报规则;在推理方面,用FAM推理机实现了对结构性语言经验的综合推理。  相似文献   
8.
介绍了一个基于VME总线的用Transputer连网的高速分布式数据采集系统结构。该结构具有数据传输率高、模块化和易于扩展的特点,并成功地用于一个双臂强子探测器的读出系统。由于Transputer的引入以及OCCAM软件环境,读出系统可以对主数据流和监视数据流进行并行处理,从而达到在线分析、监测的目的。  相似文献   
9.
介绍了一种基于单板微型计算机的格雷码色标检测方法。该方法用于对规格化的书帖毛本的出错检测获得成功。文中对该系统的脉冲红外光电探测部分和单板微机的智能检测部分作了较为详细的介绍。  相似文献   
10.
COM 技术在 Onview监控组态软件中的应用   总被引:1,自引:0,他引:1  
本文介绍了Onview监控组态软件以及COM(Component Object Model,组件对象模型)技术在该软件中的应用应用结果显示,由于采用了COM技术,减少了网络的传输量,便于软件升级,且使利用网络进行分布式计算更加灵活和易于实现  相似文献   
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