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1.
为了解决多属性数据分类问题,提出了一种基于模糊优选模型与聚类分析的分类方法(FO-CA)。首先由模糊优选模型得到有序综合指标数据集,其中在权重阶段提出了距离差异度并以此为依据构建了一种组合主客观权重的赋权方法;然后采用聚类分析将有序综合指标数据集聚类为几个簇进而分类;最后选取UCI中的Iris、Wine和Ruspini 3个数据集进行仿真实验。实验结果表明,该分类方法相比模糊优选方法及K-Means算法能获得更好的分类结果,对决策者有一定的参考价值。  相似文献   
2.
3.
陈倩  炎正馨  闫东芝  龚安  廖谦  王永胜 《材料导报》2015,29(16):137-141, 155
采用密度泛函理论中广义梯度近似(GGA)计算方法对比分析了 O2分子在 Al(110)面3个不同吸附位(顶位、桥位和穴位)的吸附性质,通过吸附能的比较,桥位的吸附能高于顶位和穴位,是最佳的吸附位。吸附质的态密度、吸附物 O2分子轨道电荷分布的变化以及金属表面原子轨道电荷分布的变化揭示了吸附过程中电荷的转移趋势。计算结果表明,通过分析吸附质的原子轨道电荷分布和电子态密度,发现 O2在 Al(110)表面吸附的过程中,主要是 O 原子的2P 轨道和 Al 的3S 轨道的电子相互作用,并展示出较强的化学吸附。  相似文献   
4.
一种基于阈值对偶算子的优化组合遗传算法   总被引:9,自引:0,他引:9  
针对遗传算法局部搜索能力差的问题,模拟生物基因的对偶性,本文提出的阈值对偶算子,与对偶算子的性能相比较,既改善了遗传算法的局部搜索性能,又减小了对种群多样性的影响,与具有良好全局搜索性能的遗传算子组合,构造了一种基于阈值对偶算子的优化组合遗传算法.从理论上证明了算法的收敛性,实验结果表明,该算法具有更好的寻优能力,对应用串型编码的遗传算法解决优化问题具有很好的借鉴意义,阈值可根据求解问题特征和局部搜索强度而设定.  相似文献   
5.
龚安  刘园园  崔传智 《计算机工程与设计》2007,28(14):3453-3454,3465
针对遗传算法局部搜索能力弱,求解精度不高的缺陷提出了一种中心定位算子.在进化一定代数(T)后,选择最优的若干个(N)染色体基因来计算中心定位算子,从而确定与中心定位算子相同的基因位,并且在以后的交叉、变异操作中,都不让相同的基因位参与.随着算法的进行,染色体相同的基因位逐渐全部地被确定下来.其次,通过与小生境技术的局部搜索能力算法的结合,提高了该算子的全局优化能力;最后,通过几个非常容易陷入局部最优的测试函数测试表明几乎所有的峰值都得到了理论值.  相似文献   
6.
本文在收益半连接的研究基础上,对查询执行代价模型进行研究,提出一种包括数据副本选择、多连接查询次序、操作站点选择、数据传输及局部数据处理等因素的代价模型,能准确地描述当前分布式数据库查询执行计划的代价,更具有实际意义.  相似文献   
7.
基于第一性原理广义梯度近似的方法(GGA)对比研究了甲烷分子在多孔硅(110)不同位置分布的圆孔表面物理极化特征.计算结果表明:相邻孔的位置分布及其内部吸附的甲烷分子间的作用会影响甲烷在圆孔表面的吸附特征.吸附后甲烷的C-H键布局增加,C-H键长变化很小,圆孔表面硅原子的少量电子转移至甲烷,甲烷成键轨道的态密度的离域性增加.同时发现单个甲烷分子在竖直分布圆孔表面吸附时,甲烷吸附能较大而且系统的结构相对稳定.  相似文献   
8.
姑婆山岩体西部花岗岩是在中深至中浅成条件下分三个亚期形成的。其中,二、三亚期的花岗岩属同一演化系列,各亚期(尤其是二、三亚期)花岗岩均属改造型花岗岩。  相似文献   
9.
基于阀值逆序算子的优化组合遗传算法   总被引:1,自引:0,他引:1  
针对遗传算法局部搜索能力差的缺点,模拟生物染色体中基因排列的有序性,对阀值逆序算子进行了研究,它与传统逆序算子相比,能较好地提高群体性能提高,减少了对种群多样性的破坏,改善了遗传算法的局部搜索性能,与具有全局搜索性能好的遗传算子组合,弥补了阀值逆序算子对全局搜索性能的影响,构造了一种基于阀值逆序算子的优化组合遗传算法。从理论上证明了该算法的收敛性,实验结果表明,该优化组合算法具有更好的寻优能力,对应用串型编码的遗传算法解决一般的优化问题时,具有很好的借鉴意义,阀值可根据求解问题特征和局部搜索强度而选定。  相似文献   
10.
协同过滤是电子商务推荐系统中应用最成功的推荐技术之一,但面临着严峻的用户评分数据稀疏性和推荐精度低等问题。针对数据稀疏性高和单一评分导致的推荐精度低等问题,提出一种基于项目属性评分的协同过滤推荐算法。首先通过均值法或缩放法构造用户-项目属性评分矩阵将单一评分转化为多评分;其次基于每个属性评分矩阵,计算用户间的偏好相似度,得到目标用户的偏好最近邻居集;然后针对每个最近邻居集,在用户-项目评分矩阵上完成对目标用户的初步评分预测;最后,将多个初步预测评分加权求和作为综合评分,完成推荐。在Movie Lens扩展数据集上的实验结果表明,该算法能有效提高推荐精度。  相似文献   
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