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1.
基于变精度邻域粗糙集的多标记子空间研究   总被引:1,自引:0,他引:1  
多标记学习是目前机器学习中的热点研究问题。本文基于变精度邻域粗糙集探究多标记学习中的特征选择方法,并对所得到的多标记子空间进行了详细的分析。首先提出了基于多标记学习的变精度邻域粗糙集模型,进而给出了一种多标记学习中的特征选择方法。在此基础上,基于不同的精度和邻域能够得到不同的特征选择结果,即不同的特征子空间。该文详细分析了精度和邻域对特征子空间的影响,并将所得到的特征子空间进行集成,详细分析了相应的集成效果。  相似文献   
2.
研究一类具有张力性质的三次样条曲线的可加细问题,得到了其M-尺度加细方程,所得结论涵盖了以往2-尺度加细的结果,并进一步讨论了M-尺度加细层张力参数的求解、选取不同节点时细分面具的计算等问题,得到了相应的细分规则.介绍了3-尺度细分的计算过程,并通过实例说明了其逼近优势.  相似文献   
3.
针对不定静载荷和由不定搜索而产生的最不利情况 ,应用遗传算法来解决桁架的优化问题。说明了在考虑不定量的结构设计优化问题中 ,应用遗传算法实现的高效性。  相似文献   
4.
浅谈汽车齿轮锻造毛坯的等温正火工艺   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对20CrMoH汽车齿轮用渗碳钢在普通正火中冷却速度不一样而获得的显微组织和性能不理想的问题,通过对比分析,解决了采用等温正火工艺在一个较宽的温度范围内,可获得最佳的显微组织和硬度的问题,并可降低成本.  相似文献   
5.
一类四次隐式代数曲面的参数化   总被引:2,自引:0,他引:2  
针对轴垂直的3个二次管道曲面的特点, 基于由控制球得到的拼接曲面表达式, 实现了GC1拼接3个二次管道曲面的四次隐式代数曲面的整体参数化, 并可以实时地在机器上显示拼接曲面. 在用特定平面束截四次拼接曲面而得到一条平面三次曲线和一条直线时, 可以不经过坐标旋转变换而直接约去直线; 对于平面三次截线的参数化通过平行面截取法实现, 避免了辐射线束方法在平面三次曲线的有效点选取、排序等方面的问题.  相似文献   
6.
传统Kmeans聚类算法的性能易受初始类簇中心随机性和类簇中心计算的迭代过程中边缘点和离群点反复计入的影响,为了避免这些影响,该文提出一种基于反向K近邻和密度峰值初始化的加权Kmeans聚类算法。通过样本的近邻信息计算每个样本的反向K近邻,针对不同规模、不同密度分布数据集,可以自适应地搜索密度峰值点作为初始类簇中心;自适应设定相对簇半径,并通过样本加权进行类簇中心迭代,在不同数据分布下可以有效降低边缘点和离群点对聚类结果的影响。试验结果证明,该算法在聚类性能提升的同时迭代次数大幅降低,随着入侵行为类型和数据规模的增加,该文聚类算法仍体现出较好的性能,且在发现未知攻击类型上效果显著。  相似文献   
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