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符号网络是一类具有正负符号特征的网络.在多智能体系统中,符号网络能够描述智能体之间的合作与对抗交互关系,因此受到学者的广泛关注.本文主要研究有向符号网络的边能控性.首先,对具有符号网络的多智能体系统边动力学进行建模,得到边能控性模型.其次,从网络拓扑结构角度对边能控子空间进行定量刻画,利用有向符号网络的距离和等价划分得到能控子空间的上下界估计.进一步,讨论了符号网络边能控性与顶点能控性的关系.所得结果表明:当顶点符号图为结构非平衡时,符号网络的边能控性与顶点能控性等价.最后,通过仿真结果验证所得理论的有效性. 相似文献
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由于朴素贝叶斯算法的特征独立性假设以及传统TFIDF加权算法仅仅考虑了特征在整个训练集的分布情况,忽略了特征与类别和文档之间关系,造成传统方法赋予特征的权重并不能代表其准确性.针对以上问题,提出了二维信息增益加权的朴素贝叶斯分类算法,进一步考虑到了特征的二维信息增益即特征类别信息增益和特征文档信息增益对分类效果的影响,并设计实验与传统的加权朴素贝叶斯算法相比,该算法在查准率、召回率、F1值指标性能上能提升6%左右. 相似文献
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