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以自身具有不确定信息的多值信息系统作为研究背景,分析研究构建领域多层次概念方法.讨论属性值的近似表示和相容信息粒的生成,提出基于粒计算从具有不确定信息的多值信息系统中获取多级概念的框架和算法.用一个实例和测试比较来说明该算法是可行有效的. 相似文献
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灰色系统理论是一种研究少数据、贫信息的不确定性问题的新方法.其中的灰色预测模型具有所需数据少、预测精度高和无需先验信息的特点.本文详细介绍了两种常见的灰色预测模型建模方法,即GM(1,1)模型和新陈代谢模型,并通过它们实例预测某地区的年私人汽车拥有量.利用相对误差法将两种模型的预测值与实际值比较进行精度检验,最后预测该区未来几年的私人汽车数量.以分析这两种预测模型的变化范围和发展趋势,为相关部门提供科学的决策依据.结果表明1)该地区未来几年的私人汽车拥有量呈增长趋势,地方经济发展态势良好;2)GM(1,1)模型在此实例中的变化范围更小、预测精度相对更高、预测误差更小;3)灰色预测模型简单实用,预测精度较高. 相似文献
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文中介绍通过拨号方式进行双向远程通信来采集各变电站电压的数据,以及对采集到的电压数据进行各种查询与统计打印的基本设计与实现过程。 相似文献
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目前的排序方法处理单个数字或字符串,数据库数据项中的数据不再是原子值.所以根据粗关系数据结构特点及等价类,对传统的插入排序方法进行改进,使其能运用于粗关系数据结构数据排序,并将改进的插入排序方法应用到部分国家地域信息实例中,从而证明了针对粗关系数据结构改进的插入排序方法的有效性和实用性. 相似文献
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针对如何更科学合理地进行企业绩效评价的需要,将粗糙集方法和动态模糊依赖关系理论相结合,提出一种新的企业绩效评价方法。应用粗糙集理论中基于属性重要度的属性约简算法构建评价因素集,基于动态模糊依赖关系理论构建公司绩效评价结果集。通过对具体的数据集的测试表明所提出的评价方法是有效的。 相似文献
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介绍了一种基于有限缓存的输入队列交换机的集成调度和缓存管理策略(ISMM),该方案在吞吐量和平均延迟两项性能指标上有了很大改善。以前的许多关于输入队列交换机的调度方案都是在无限缓存的前提下完成的,但实际上,缓存是一种有限的资源,因此缓存管理方案就非常重要。 相似文献
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针对由于训练图像样本较少与忽略多尺度的结构和纹理信息而导致分类性能不佳问题,为提升甲状腺结节良恶性诊断准确率,提出了集成多尺度微调卷积神经网络下的甲状腺结节超声图像识别算法.首先将图像转换成具有3种不同尺度信息作为输入数据,以便模型能够学习到图像不同尺度的特征信息,提高模型的特征提取能力;其次,通过优化3种预训练模型(AlexNet,VGG16和ResNet50)的全连接层结构和迁移学习与微调策略,构建了3种不同尺度的9个微调模型,让模型能够更好地学习源域(ImageNet)和目标域(甲状腺超声图像)上的特征差异;最后选择最优的微调模型组合并通过对模型输出类别概率的加权融合方法得到最终的集成模型,利用模型的多样性进一步提升分类性能.文中算法在真实采集的数据集上和其他算法进行对比实验,得到甲状腺结节良恶性识别的准确率为96.00%,敏感度为94.10%,特异度为97.70%,AUC为98.00% 实验结果表明,该算法在这些指标上均优于传统机器学习算法和当前甲状腺结节良恶性识别领域中的其他算法,能够有效地提取出互补的视觉特征信息,具有令人满意的分类性能. 相似文献
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基于微聚集技术的κ-匿名化MDAV算法没有考虑数据属性的分布情况和数据属性重要性在聚类中的作用,易产生不合理的划分,从而对数据的保护程度与数据可用性之间关系带来影响.针对这个问题本文提出一种基于属性重要度和密度聚类的MDAV改进方法实现对数据集κ-匿名化.首先采用基于密度聚类DENCLUE方法对数据表进行聚集成簇,然后对每个簇采用基于粗糙集属性重要度作为加权距离的权值来计算相似样本,实现对数据集的κ-划分.与MDAV算法比较测试,所改进的方法改善了发布数据的可用性. 相似文献
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在模式识别、机器学习以及数据挖掘中,分类是一个基本而又重要的问题.虽有大量的分类器应运而生,但由于处理不完整数据的复杂性,它们大都是针对完整数据的.然而,由于各种原因,现实中的数据通常是不完整的.因此,对不完整数据分类器的研究具有重要意义.通过分析以往在分类过程中对不完整数据的处理方法,提出了一种不完整数据分类器:DBCI.在DBCI的训练过程中,将缺失值的频数按比例地分配到其它观测值的频数中.因此,不完整数据集所包含的信息可以得到充分利用.在12个标准的不完整数据集上的实验结果表明,与分类效果显著的不完整数据分类器RBC相比,DBCI具有更高的分类效率和更稳定的性能,并且它的分类准确率可以与RBC相媲美. 相似文献