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1.
选择性集成是当前机器学习领域的研究热点之一。由于选择性集成属于NP"难"问题,人们多利用启发式方法将选择性集成转化为其他问题来求得近似最优解,因为各种算法的出发点和描述角度各不相同,现有的大量选择性集成算法显得繁杂而没有规律。为便于研究人员迅速了解和应用本领域的最新进展,本文根据选择过程中核心策略的特征将选择性集成算法分为四类,即迭代优化法、排名法、分簇法、模式挖掘法;然后利用UCI数据库的20个常用数据集,从预测性能、选择时间、结果集成分类器大小三个方面对这些典型算法进行了实验比较;最后总结了各类方法的优缺点,并展望了选择性集成的未来研究重点。  相似文献   
2.
监督学习的发展动态   总被引:2,自引:0,他引:2  
1 引言近10年来,机器学习领域的研究取得了突飞猛进的发展,首先表现在符号学习、计算学习理论、神经网络、统计方法、模式识别等的许多原来分离的研究团体,由于研究的进展与相互的交流走到了一起;其次,机器学习技术除了用于解决传统的学习问题,如语音识别、人脸识别、手写体汉字识别、医  相似文献   
3.
多层组合分类器研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
为了提高监督分类的精度,本文从组合分类器的结构出发,提出一种横向多层组合模型,并对这种模型的运行方式与组合特性进行分析。该模型每层含有一个分类器,每个分类器的输入和输出一起作为其后面一层的输入。我们将简单贝叶斯法与BP神经网络组合成两层分类器。实验结果表明,这种组合方式有效地提高了单个方法的分类精度。  相似文献   
4.
无线传感器网络路由协议的分析与比较   总被引:6,自引:1,他引:5  
无线传感器网络的路由协议设计与传统的无线ad-hoc网络有很多不同,资源高度受限和结点失效频繁是其面临的两大挑战,相关技术研究已经成为无线传感器网络研究中的热点.对近年来无线传感器网络路由协议的研究成果进行归纳、分析和比较,介绍了无线传感器网络的特点以及影响其路由协议设计的关键因素.根据协议的实现特点将无线传感器网络路由协议分为5类,对每一类涉及的重要协议进行详细阐述与分析,最后对这些协议的特点进行归纳和比较,并展望了未来这一研究方向的发展趋势.  相似文献   
5.
具有高可理解性的二分决策树生成算法研究   总被引:3,自引:0,他引:3  
蒋艳凰  杨学军  赵强利 《软件学报》2003,14(12):1996-2005
二分离散化是决策树生成中处理连续属性最常用的方法,对于连续属性较多的问题,生成的决策树庞大,知识表示难以理解.针对两类分类问题,提出一种基于属性变换的多区间离散化方法--RCAT,该方法首先将连续属性转化为某类别的概率属性,此概率属性的二分法结果对应于原连续属性的多区间划分,然后对这些区间的边缘进行优化,获得原连续属性的信息熵增益,最后采用悲观剪枝与无损合并剪枝技术对RCAT决策树进行简化.对多个领域的数据集进行实验,结果表明:对比二分离散化,RCAT算法的执行效率高,生成的决策树在保持分类精度的同时,树的规模小,可理解性强.  相似文献   
6.
TPC-C是一种旨在衡量联机事务处理(OLTP)系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目,它被全球主流计算机硬件厂商,数据库厂商公认为性能评价标准。目前开源的事务处理性能测试软件,很少有严格符合TPC-C标准的开源测试软件,难以对测试系统进行公正的性能评价。Kylin是我国国产服务器操作系统,为了评估Kylin操作系统的性能,避免测试软件造成的性能瓶颈,本文基于Kylin操作系统,通过整合中间件BEATuxedo,应用服务器Apache和数据库管理系统Oracle,设计并实现了一个TPC-C测试系统。该系统严格遵循TPC-C规范,减少由于测试软件的不足对测试结果的影响,为Kylin操作系统的性能调优提供了一定的参考。  相似文献   
7.
集成式数据流挖掘是对存在概念漂移的数据流进行学习的重要方法。对于类别分布严重不均衡的应用,集成式数据流挖掘中数据块的学习方式导致样本数多的类别的分类精度高,样本数少的类别的分类精度低的问题,现有算法无法满足此类应用的需求。针对上述问题,对基于回忆机制的集成式数据流学习算法MAE(Memorizing based Adaptive Ensemble)进行改进,提出面向类别严重不均衡应用的在线数据流学习算法UMAE(Unbalanced data Lear-ning based on MAE)。UMAE算法为每个类别设置了一个样本滑动窗口,对于新到达的数据块,其样本依据自身的类别分别进入相应的滑动窗口,最后利用各类别滑动窗口内的样本构建用于在线学习的数据块。与5种典型的数据流挖掘算法的比较结果表明,UMAE算法在满足实时性的同时,不仅整体分类精度高,而且对于样本数很少的小类别的分类精度有大幅度提高;对于异常检测等类别分布严重不均衡的应用,UMAE算法的实用性明显优于其他算法。  相似文献   
8.
基于FP-Tree 的快速选择性集成算法   总被引:3,自引:1,他引:2  
赵强利  蒋艳凰  徐明 《软件学报》2011,22(4):709-721
选择性集成通过选择部分基分类器参与集成,从而提高集成分类器的泛化能力,降低预测开销.但已有的选择性集成算法普遍耗时较长,将数据挖掘的技术应用于选择性集成,提出一种基于FP-Tree(frequent pattern tree)的快速选择性集成算法:CPM-EP(coverage based pattern mining for ensemble pruning).该算法将基分类器对校验样本集的分类结果组织成一个事务数据库,从而使选择性集成问题可转化为对事务数据集的处理问题.针对所有可能的集成分类器大小,CPM-EP算法首先得到一个精简的事务数据库,并创建一棵FP-Tree树保存其内容;然后,基于该FP-Tree获得相应大小的集成分类器.在获得的所有集成分类器中,对校验样本集预测精度最高的集成分类器即为算法的输出.实验结果表明,CPM-EP算法以很低的计算开销获得优越的泛化能力,其分类器选择时间约为GASEN的1/19以及Forward-Selection的1/8,其泛化能力显著优于参与比较的其他方法,而且产生的集成分类器具有较少的基分类器.  相似文献   
9.
TPC-C是一种旨在衡量联机事务处理(OLTP)系统性能与可伸缩性的行业标准基准测试项目,它被全球主流软硬件厂商,数据库厂商公认为性能评价标准。麒麟(Kylin)是国产服务器操作系统。为了评估Kylin的性能,避免测试软件造成的性能瓶颈,需要一个严格符合TPC-C标准的测试软件,获取统一的性能指标,为Kylin的性能调优提供参考。目前开源的事务处理性能测试软件,大多用于测试系统某一方面的性能,很少有测试OLTP系统性能并严格符合TPC-C标准的开源测试软件,因此无法利用这些工具得到严格符合TPC-C规范的性能参数。而且由于测试结果的单一性和测试过程的不透明性,无法利用测试结果指导操作系统调优。该文在Kylin环境里,通过整合Web服务器软件Apache、应用服务器Tuxedo和数据库管理系统Oracle,设计并实现了一个TPC-C测试系统。该系统严格遵循TPC-C规范,减少了由于测试软件的不足而对测试结果的影响,为Kylin的性能调优提供了一定的参考。  相似文献   
10.
流域变换建模及其算法研究的新进展   总被引:9,自引:0,他引:9       下载免费PDF全文
流域变换是数学形态学中用于图象分割的一种经典方法 .虽然流域变换曾因运算量大、效率低而使得其研究工作遭到冷遇 ,但也因此出现了一些新的理论和算法 ,并随着并行手段的引入 ,又使其重新成为研究的热点 ;同时就近期许多研究成果而言 ,形式化模型的多样性 ,使得流域变换的定义、算法和实现 ,尚缺乏统一的描述和全面的总结 .针对这一情况 ,首先给出了连续域流域变换的严格数学模型和两种离散情况下典型的形式化定义 ;然后分类总结了近年来 ,流域变换算法实现的新进展 ;最后提出了有待进一步研究的问题 .  相似文献   
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