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1.
Boosting和Bagging综述   总被引:26,自引:3,他引:23  
Boosting和Bagging是两种用来提高学习算法准确度的方法,这两种方法通过构造一个预测函数系列,然后以一定的方式将它们组合成一个预测函数。文章将介绍这两种方法以及对他们进行的一些理论分析和实验,并对它们的应用以及将来可能的研究进行讨论。  相似文献
2.
支持向量机最优模型选择的研究   总被引:18,自引:0,他引:18  
通过对核矩阵的研究,利用核矩阵的对称正定性,采用核校准的方法提出了一种SVM最优模型选择的算法——OMSA算法.利用训练样本不通过SVM标准训练和测试过程而寻求最优的核参数和相应的最优学习模型,弥补了传统SVM在模型选择上经验性强和计算量大的不足.采用该算法在UCI标准数据集和FERET标准人脸库上进行了实验,结果表明,通过该算法找到的核参数以及相应的核矩阵是最优的,得到的SVM分类器的错误率最小.该算法为SVM最优模型选择提供了一种可行的方法,同时对其他基于核的学习方法也具有一定的参考价值.  相似文献
3.
一种新的自适应谐振算法   总被引:16,自引:5,他引:11       下载免费PDF全文
陈兆乾  周戎  刘宏  陈世福 《软件学报》1996,7(8):458-465
本文提出了一个综合多种神经网络理论的学习算法FTART(fieldtheory—basedadaptiveresonancetheory),它将ART(adaptiveresonancetheory)算法、FieldTheory和ARTMAP等算法的优点有机结合,并以样本在实例空间出现的概率为启发信息修改分类.FTART由于采用了不同于其它算法的冲突解决和动态扩大分类区域的方法,因此取得了较好的效果.本文还对实现FTART算法的结果进行了验证.  相似文献
4.
一种混合型多概念获取算法HMCAP及其应用   总被引:12,自引:1,他引:11  
陈兆乾  刘宏 《计算机学报》1996,19(10):753-761
本文提出了一处混合型多概念获取算法的HMCAP,它将符号学习CAP算法的主要和BP神经网络有机结合,以状态在实例空间出现的概率为启发信息,以提供的混合实例集为分类依据,并具有增量学习能力。HMCAP所依据的实例集既可具有离散属性又可有连续属性,并且能根据用户的要求得晃同精度的结合BP网的二叉多分类判定树。  相似文献
5.
一种劝说式多Agent多议题协商方法   总被引:8,自引:0,他引:8  
多Agent系统中的协商问题往往由许多议题组成,导致问题空间十分庞大.传统的协商方法通过对问题空间进行穷尽搜索来找到最优解,并不适合多议题协商.而且,传统的方法不考虑协商偏好变化的情况,使得Agent在不完全及不正确环境下找到的最优解并不合理.提出一种劝说式多Agent多议题协商方法.借助信念修正这一有效的推理工具,协商Agent能够在协商过程中接受协商对手的劝说,考虑对手对协商议题的偏好,并根据一种基于辩论的信念修正方法调整自身的偏好.这样就能够使协商Agent对变化的协商环境具备适应性,从而提高协商的效率及正确率,快速准确地达成协议.  相似文献
6.
对FTART算法的研究及改进   总被引:8,自引:1,他引:7       下载免费PDF全文
FTART(fieldtheory-basedART)算法结合了ART(adaptiveresonancetheory)算法、ARTMAP算法、域理论的思想,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,采用了不同于其它算法的解决样本间的冲突和动态扩大分类区域的方法.本文在对FTART算法的研究的基础上进行了改进,使算法在学习连续函数的映射时更加有效.同时给出了算法的测试结果和对测试结果的分析,测试表明,FTART算法在模式识别和连续函数映射的学习方面具有比较好的性能.  相似文献
7.
BBEST:基于黑板模型的专家系统开发工具   总被引:7,自引:1,他引:6  
本文描述了一个基于黑板模型的专家系统开发工具BBEST的设计与实现。它将多种知识表示、多种非精确性推理策略以及存储管理、图形编辑等技术融合于黑板模型中,具有定性推理与定量计算相结合的功能。  相似文献
8.
工作流技术是实现企业业务过程建模、管理、优化与重组,最终实现业务过程管理与自动化的核心技术。而分布式工作流技术的研究已经成为当前研究的热点。本文描述了分布式工作流技术的特点,利用Java和CORBA技术给出了基于分布式工作流技术的校园应用集成模型。探讨了多个工作流系统互操作的问题。最后提出了动态创建过程实例的思想和活动池的概念,可以极大地提高整个系统的效率以及资源利用率。  相似文献
9.
一种基于进化算法的连续属性离散化方法   总被引:5,自引:0,他引:5  
连续属性离散化是知识系统中的一个重要环节,一个好的离散化方法能够起到简化知识和描述和便于对知识系统的处理。而求取连续属性值的最优断点集合是一个NP难题,本文把连续属性值离散化问题作为一种约束优化问题,采用遗传算法来获得最优解,并针对离散化问题设计了相应的编码方式、交叉算子和变异算子。实验结果表明,采用遗传算法求解连续属性值最优断点集合是可行的。  相似文献
10.
提出了一种基于保留全局公共模式和约束交叉位置的遗传算法CRGA,该算法解决了标准交叉算子容易破坏高阶、长而好的模式及其在相似个体之间低效的问题,CRGA通过对适应度高于群体平均适应度的个体模式基因值的统计来估算父个体基因值在子个体中保留的概率,从而达到对高阶、长而好的模式的保护;同时通过约束交叉位置,保证了交叉操作一定能产生新个体.实验结果表明,CRGA算法在收敛精度和收敛速度上都要明显优于基于标准交叉算子的遗传算法.  相似文献
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