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一种基于四叉树结构的排料算法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种利用四叉树结构来描述矩形物体排料过程的算法。为了确保排料布局的合理性,满足工业上的一刀切要求,需采用组合规则和邻接规则来合成矩形块,这样做还可减少废料碎片、降低算法复杂度、提高板材利用率。 相似文献
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本文给出了两个用TurboC2.0编写的汉字显示子程序。调用两个子程序,用庆TurboC图形方式下在屏幕的指定位置上显示出彩色汉字。 相似文献
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针对KNN在处理不均衡数据集时,少数类分类精度不高的问题,提出了一种改进的算法G-KNN。该算法对少数类样本使用交叉算子和变异算子生成部分新的少数类样本,若新生成的少数类样本到父代样本的欧几里德距离小于父代少数类之间的最大距离,则认为是有效样本,并把这类样本加入到下轮产生少数类的过程中。在UCI数据集上进行测试,实验结果表明,该方法与KNN算法中应用随机抽样相比,在提高少数类的分类精度方面取得了较好的效果。 相似文献
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不平衡数据集分类为机器学习热点研究问题之一,近年来研究人员提出很多理论和算法以改进传统分类技术在不平衡数据集上的性能,其中用阈值判定标准确定神经网络中的阈值是重要的方法之一。常用的阈值判定标准存在一定缺点,如不能使少数类及多数类分类精度同时取得最好、过于偏好多数类的精度等。为此提出一种新的阈值判定标准,依据该标准能够使少数类及多数类分类精度同时取得最好而不受样例类别比例的影响。以神经网络与遗传算法相结合训练分类器,作为阈值选择条件和分类器的评价标准,新标准能够得到较好的结果。 相似文献
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随着人机交互界面的日益复杂,嵌入式系统显示复杂图象的应用也越来越多,而未经过压缩的图象占用的存储空间很大,压缩后的图象存储空间大幅度减少,而嵌入式系统在进行图象解码时会用到占用大量计算资源的DCT算法,本文提出了一种应用于嵌入式系统的8×8离散余弦变换算法的优化及实现方法. 相似文献
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基于标记特征的多标记分类算法通过对标记的正反样例集合进行聚类,计算样例与聚类中心间的距离构造样例针对标记的特征子集,并生成新的训练集,在新的训练集上利用传统的二分类器进行分类。算法在构造特征子集的过程中采用等权重方式,忽略了样例之间的相关性。提出了一种改进的多标记分类算法,通过加权方式使生成的特征子集更加准确,有助于提高样例的分类精度。实验表明改进的算法性能优于其他常用的多标记分类算法。 相似文献
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优化排料算法的研究与实现 总被引:3,自引:0,他引:3
本文首先介绍了优化排料算法的实现过程。为了降低算法复杂度,本算法采用了启发式搜索的方法,进而分析了算法的可行性。在此基础上研制出了二维图形优化排料系统。大量生产实践表明,本系统具有实用、高效等特点。 相似文献
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