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1.
基于Relief的组合式特征选择   总被引:15,自引:0,他引:15  
ReliefF是公认的效果较好的filter式特征评估方法,但该方法一大缺点是不能辨别冗余特征.提出两种基于Relief的组合式特征选择算法:ReCorre和ReSBSW,这两种算法均首先利用ReliefF算法过滤掉无关特征,然后分别采用相关分析(Correlation)以及顺序后向搜索(SBS)的Wrapper算法去除冗余特征.在实际数据集以及人造数据集上进行了实验,分析比较了Relief,ReCorre以及ReSBSW算法的性能.实验结果得出如下结论:ReliefF方法对无关特征较多的数据集能够很好的降维,但对于实际数据中特征间关系较复杂的情况,只能去掉很少的无关特征,并会去除一部分相关特征,ReliefF不能处理冗余特征,ReCorre可以在ReliefF基础上去除大部分冗余特征.ReSBSW算法可得到较好的泛化性能,但算法计算量很高,不适合大规模数据集.  相似文献   
2.
介绍了一种新的智能装配机器人体系结构——SAROT(SmartAssemblyRobot)结构,这种结构将按照功能的分层递阶方法和按照行为的分层方法结合起来,克服了单纯基于分层递阶结构实时性差和单纯基于反射的行为分层结构功能简单的局限。介绍了支持行为反射的基本元素—行为单元的组成以及它的两个典型实例  相似文献   
3.
为控制在太空中自由浮动的航天器 ,通过建立多个小推进器作用下自由浮动球体的运动模型 ,使用遗传算法(GA)控制球体运动过程中姿态和路径 ,为实际的航天器控制提供了一种新的控制方式。根据多个小推进器不同分布所产生的作用 ,在不同的运动阶段使用 GA搜寻最好的推进器组合方式以便得到最优的路径和位置控制。将控制目标作为GA的适应函数 ,使用 GA控制器得到的推进器组合方式移动球体到达目标的位置和状态。与传统的航天器所采用最优控制方法相比 ,这种实现方式简单 ,不需要复杂的算法分析 ,却能够得到更有效的控制结果  相似文献   
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