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101.
102.
以两种不同的方式对献[1]中的二元序列的导数进行了推广,定义了两类不同的二元序列的广义导数,并且进一步讨论了周期为2^N和2^N-1的二元序列的广义导数的性质,推广了献[1]的结果. 相似文献
103.
语音识别中基于模糊聚类分析的参数聚类 总被引:1,自引:0,他引:1
为减少语音识别中声学模型的参数量,提高参数训练的鲁棒性,基于声学决策树结构,提出利用模糊聚类分析方法对模型参数聚类,包括高斯聚类和方差共享.对大词汇量汉语连续语音识别的实验结果表明:高斯模糊聚类使高斯数减少25%时,识别率提高了0.15%.进一步做模糊方差共享,当方差减少到初始模型的24%,与同样参数量的未进行聚类的模型相比,误识率下降了3.01%,证明了模糊聚类分析在语音参数聚类中的有效性. 相似文献
104.
为了将传统的决策树无法管理的、由各种分类算法所发现的大量的有意义的规则进行有效的存储、剪裁和使用 ,提出了广义决策树结构。它将传统决策树的结构进行扩展 ,能够以较少的存储代价管理所发现的所有分类规则 ,且易于表达规则之间的关系。提出了有效的优化策略。以此树为基础 ,将决策树分类算法与基于关联规则的分类算法进行了概括统一 ,并提出了相应的算法。实验结果证明 ,广义决策树克服了传统决策树的缺点 ,并且适宜于维护、剪裁以及快速搜索大量的分类规则 相似文献
105.
讨论了一种在关系数据库中挖掘关联规则的方法.该方法利用关系数据库的特点.有机地组织概念层次树技术、关联规则挖掘技术进行多维多层次挖掘关联规则.挖掘满足要求的多维关联规则、多层次关联规则、交叉层次关联规则。 相似文献
106.
107.
By redefining test selection measure, we propose in this paper a new algorithm, Flexible NBTree, which induces a hybrid of decision tree and Naive Bayes. Flexible NBTree mitigates the negative effect of information loss on test selection by applying postdiscretization strategy: at each internal node in the tree, we first select the test which is the most useful for improving classification accuracy, then apply discretization of continuous tests. The finial decision tree nodes contain univariate splits as regular decision trees, but the leaves contain Naive Bayesian classifiers. To evaluate the performance of Flexible NBTree, we compare it with NBTree and C4.5, both applying pre-discretization of continuous attributes. Experimental results on a variety of natural domains indicate that the classification accuracy of Flexible NBTree is substantially improved. 相似文献
108.
一类加权连续属性的多变量决策树构造方法 总被引:6,自引:0,他引:6
首先利用粗集理论和模糊聚类理论确定连续多变量属性的选择问题,然后利用聚类中心算法建立等级标准中心以解决连续变量的区间划分问题,其次将等价关系相对泛化的概念用于决策树中多变量检验的构造。最后通过实例说明了本方法是可行的。 相似文献
109.
改进遗传算法及其在背包问题中的应用 总被引:13,自引:0,他引:13
介绍了一种改进的遗传算法,给出了应用该算法的具体步骤。该算法通过使用二元染色体编码方式,利用基因处于不同状态的概率来表示等位基因,既使染色体具有了更多的信息量,又能够保证遗传算法的收敛性。通过旋转变换实现了染色体的进化,提高了算法的全局搜索能力和收敛速度。并利用组合优化中典型的背包问题对算法进行了验证,并和基本遗传算法的结果进行了比较,验证了算法的有效性 相似文献
110.
求解矩形件优化排料蚁群算法 总被引:2,自引:0,他引:2
介绍了一种使用蚁群算法求解矩形件优化排料问题的新方法。矩形件优化排料问题可以用与或树来描述,这样有关的优化问题就变成寻找一棵面积比率最大的二叉树,用蚁群算法实现这种树搜索,是把一定数量的蚂蚁分布在与或树的根节点,蚂蚁间通过使用信息素相互交流,完成从与或树到二叉树的选择,从而得到矩形件优化排料问题的优化解。 相似文献