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本文运用多概念获取算法HMCAP,结合神经网络算法FTART提出了一种新的混合型学习模型HLM。在HLM中,符号学习与神经网络学习具有结合紧密和转换灵活等特点,并采用了新的竞争学习机制,以样本在实例空间中出现的概率为启发信息修改学习中生成的分类。 相似文献
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BBEST中推进机的设计与实现 总被引:1,自引:0,他引:1
本文描述了一个基于黑板模型的专家系统开发工具BBEST中推理机的设计与实现。它提供我我种非精确性推理策略,具有定性推理与定量计算相结合的功能。本文着重介绍推理控制策略、非精确性推理、解释机制、用户界面特色以及实现。 相似文献
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人脸识别技术的研究 总被引:11,自引:0,他引:11
对人脸识别的几个关键技术进行了深入研究,提出了一种快速的基于眼睛像素特征的人脸检测方法:一种有效的基于SVD分解的特征提取方法和一种基于特征差别的SVM人脸识别方法.改进的基于SVD分解的特征提取方法能在一定程度上削弱光照和表情的影响,从而更好地抽取人脸的差别特征.基于特征差别的SVM方法将人脸识别这一典型的多分类问题构造成适合SVM处理的二分类问题,克服了传统SVM方法在解决多分类问题上的缺陷.实验表明该人脸检测方法有较高的正确检测率,提出的特征提取方法能有效地减弱光照和表情对人脸特征的负面影响,使得识别率有较大提高,基于特征差别的SVM方法有更好的概括能力和更高的正确识别率. 相似文献
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基于全局颜色的图像检索算法与实现 总被引:4,自引:0,他引:4
本文描述了基于全局颜色的图像检索算法及其实现算法。也讨论了颜色空间划分方法、全局颜色直方图特征提取方法和基于全局颜色直方图特征的检索算法。这种算法检索速度快、准确率高。并给了一个具体检索实例。 相似文献
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1引言
在现实世界中,描述事物属性的数据一般可以分为两种类型,一种是连续型,表示被描述对象的某些可测性质,其值取自某个连续的区间;另一种是离散型.离散型数据更加易于处理,并且简化了对知识的描述,可理解性强.许多现有的归纳学习系统如ID3、C4.5等都要求属性值数据是离散数据.因此,数据的离散化在数据挖掘和知识发现等领域具有重要的作用,一方面能使系统有效处理实际应用中经常遇到的连续属性值问题,另一方面,可以加快学习的速度和简化归纳获得的知识,甚至提高分类精度.目前,数据的离散化问题已经得到了广泛的研究. 相似文献