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系统参数重要性评价方法 总被引:2,自引:0,他引:2
系统参数的重要性评价十分重要,本文首先讨论了通过计算特征参数的离差来分析系统参数重要性的K-W检验方法,研究了利用信息论中不确定性概念来计算熵与分类的关系的方法,以及通过计算系统参数的之间的依赖性和不可分辨性与识别系统的关系来衡量系统参数重要性的粗集理论分析方法,最后,我们给出分析属性重要性的例子,分析和比较他们之间的关系。 相似文献
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论述了怎样利用VB来实现OFFICE对象访问控制,主要讨论了OFFICE对象的层次体系,WINDOWS环境的COM、OLE技术及具体的编程模式;并结合实际应用范例探讨了这类编程模式,同时对其核心机制作了具体的分析。 相似文献
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基于粗集理论的神经网络 总被引:1,自引:0,他引:1
在分析了粗集理论方法和人工神经网络方法两者各自的特点与共同之处后,首先探讨粗集学习与神经网络学习的结合方法,然后提出一种基于粗集预处理的神经网络系统,最后给出一个基于粗集方法作为信息预处理的神经网络文字识别的例子,来说明基于粗集的神经网络系统的优越性 相似文献
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基于不确定性问题研究方法评价系统参数的重要性 总被引:5,自引:1,他引:4
探讨了利用对信息不确定性问题的研究来评价系统参数的重要性的方法 .首先讨论了根据信息熵的概念研究信息的不确定性 ,通过对信息的不确定性研究 ,提出模式识别系统中选取有效特征的概率统计方法 ;其次基于粗集理论思想 ,利用对于不确定性问题的近似分类概念研究了评价系统参数重要性的方法 .最后对两种方法作了一简单比较 ,并探讨粗集方法与概率统计方法在模式识别系统中选取重要特征准则下的统一性. 相似文献
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首先简述基于粗集方法的专家控制系统的基本构成、知识表达方式及学习推理方法,通过研究导师的知识与学习者的知识之间的依赖程度,提出了一个专家控制系统的生产过程中决策控制规律推理的方法,最后给出了利用Matlab实现该生产系统简化及决策控制规律推理的程序。 相似文献
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基于主成分分析的特征简化 总被引:4,自引:0,他引:4
特征评选与简化是模式识别研究中至关重要的任务。本文介绍了降维映射的主成分分析特征评选与简化方法,提出了以神经网络实现主成分分析的结构和算法,为模式识别特征简化提供了一条有效途径。 相似文献
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在对白酒企业生产过程做了大量调查、研究分析的基础上,着眼于具体应用需求和生产实际情况,提出了一套利用计算机技术辅助实现白酒勾兑与调味的生产系统方案。该方案主要采用一组高效优化算法和智能信息处理方法, 对白酒理化指标进行精确计算和最优控制,提高生产过程自动化程度,同时也提高成品酒质量的稳定性,有利于降低生产成本,提高生产效率。该方案已应用在泸州老窖白酒微机勾兑调味辅助系统中,应用实践表明该方案是有效的,并适用于大多数白酒类企业的生产。 相似文献
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