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1.
针对不满足忠实分布的高维数据分类问题,一种新的基于粒子群算法的马尔科夫毯特征选择方法被提出。它通过有效地提取相关特征和剔除冗余特征,能够产生更好的分类结果。在特征预处理阶段,该算法通过最大信息系数衡量标准对特征的相关度和冗余性进行分析得到类属性的马尔科夫毯代表集和次最优特征子集;在搜索评价阶段,采用新的适应度函数通过粒子群算法选出最优特征子集;用此模型对测试集进行预测。实验结果表明,该算法在12个数据集上具有一定的优势。  相似文献   
2.
为了有效应对僵尸网络对家庭和个人物联网的安全威胁,尤其针对家用环境中用于异常检测的资源不足的客观问题,提出了一种基于核密度估计的轻量级物联网异常流量检测(Kernel Density Estimation-based Lightweight IoT Anomaly Traffic Detection,KDE-LIATD)方法.首先,KDE-LIATD方法使用高斯核密度估计方法估计了训练集中正常样本每一维特征的特征值概率密度函数以及对应的概率密度;然后,提出了基于核密度估计的特征选择算法(Kernel Density Estimation-based Feature Selection Algorithm,KDE-FS),获得了对异常检测贡献突出的特征,从而在提升异常检测准确率的同时降低了特征维度;最后,通过三次样条插值方法计算测试样本的异常评估值并进行异常检测,这一策略极大地减少了使用核密度估计方法计算测试样本异常评估值时所需要的计算开销与存储开销.仿真实验结果表明,提出的KDE-LIATD方法在面向异构的物联网设备的异常流量检测方面具有比较强的鲁棒性和兼容性,能够有效地对家庭和个人物联网僵尸网络的异常流量进行检测.  相似文献   
3.
针对传统算法、智能算法与强化学习算法在自动引导小车(automated guided vehicle,AGV)路径规划中收敛速度慢、学习效率低的问题,提出一种启发式强化学习算法,并针对传统Q(λ)算法,设计启发式奖励函数和启发式动作选择策略,以此强化智能体对优质行为的探索,提高算法学习效率.通过仿真对比实验,验证了基于改进Q(λ)启发式强化学习算法在探索次数、规划时间、路径长度与路径转角上都具有一定的优势.  相似文献   
4.
注意力被广泛地运用在卷积神经网络中,并有效地提升了卷积神经网络的性能。同时,注意力是非常轻量的,且几乎不需要改变卷积神经网络原来的架构。提出了基于HardSoftmax的并行选择核注意力。针对Softmax包含指数运算,对于较大的正输入很容易发生计算溢出的问题,提出了计算更安全的HardSoftmax来替换Softmax。不同于选择核注意力将全局特征的提取和转换放在特征融合之后,并行选择核注意力将全局特征的提取和转换单独放在一个分支,与具有不同核大小的多个分支构成并行结构。同时,并行选择核注意力的全局特征转换使用分组卷积,进一步减少参数量和计算量。并行选择核注意力通过HardSoftmax注意来关注不同核大小的多个分支。一系列的图像分类实验表明,只是简单地用HardSoftmax替换Softmax,也能保持或提升原注意力的性能。HardSoftmax的运行速度在实验中也比Softmax更快速。并行选择核注意力能够以更少的参数量和计算量追平或超越选择核注意力。  相似文献   
5.
开放动态环境下的机器学习任务面临着数据特征空间的高维性和动态性。目前已有在线流特征选择算法基本仅考虑特征的重要性和冗余性,忽略了特征的交互性。特征交互是指那些本身与标签单独统计时呈现无关或弱相关,但与其他特征结合时却能与标签呈强相关的特征。基于此,提出一种基于邻域信息交互的在线流特征选择算法,该算法分为在线交互特征选择和在线冗余特征剔除两个阶段,即直接计算新到特征与整个已选特征子集的交互强弱程度,以及利用成对比较机制剔除冗余特征。在10个数据集上的实验结果表明了所提算法的有效性。  相似文献   
6.
为提高车载协作通信链路的可靠性与连通性,提出了一种在下行非正交多址接入(NOMA)的中继网络中基于监督机器学习算法的中继选择方案,通过构建反向传播(BP)神经网络预测模型,对候选中继集的中断概率进行预测,以此来进行基于最小中断概率的中继选择,提高了下行链路的连通性.在Matlab中,利用样本数据进行网络训练后,得出的预测值与理论值的相关系数为0.99944,预测的平均相对误差为0.57%,表明该中继选择方案模型能够对多个中继进行中断概率的预测,从而实现基于最小中断概率的中继选择.数值仿真结果表明,基于监督机器学习的中继选择方案相较于基于增强学习的中继选择方案中断概率下降了60%,能明显提高中断性能.  相似文献   
7.
针对中文评论分类问题,采用朴素贝叶斯算法进行深入研究.首先,根据中文评论分类的需求设计了朴素贝叶斯分类器;然后,使用WEKA以不同特征提取方式对其功能性进行了对比分析.通过一系列的实验数据的横向对比表明,在朴素贝叶斯分类器下采用集成特征选取时文本分类的准确率最佳,准确率达97.65%,验证了朴素贝叶斯分类器在处理中文评论分类问题的可应用性.  相似文献   
8.
特征选择是模式识别与数据挖掘的关键问题之一,它可以移除数据集中的冗余和不相关特征以提升学习性能。基于最大相关最小冗余准则,提出一种新的基于相关性与冗余性分析的半监督特征选择方法(S2R2),S2R2方法独立于任何分类学习算法。该方法首先对无监督相关度信息度量进行分析与扩充,然后结合信息增益,设计一种半监督特征相关性与冗余性度量,可以有效识别与移除不相关和冗余特征,最后采用增量搜索技术贪婪地构建特征子集,避免搜索指数级大小的解空间,提高算法的运行效率。本文还提出S2R2方法的快速过滤版本,FS2R2,以更好地应对大规模特征选择问题。多个标准数据集上的实验结果表明了所提方法的有效性和优越性。  相似文献   
9.
从人工智能技术的角度来看,实时性策略(RTS,Real-Time Strategy)游戏是最复杂和最具挑战性的领域之一.一些实时策略游戏不仅具有状态动作空间巨大、环境部分可观测和即时性的特点,而且具有稀疏决策的特征.为了解决在实时策略游戏中决策比较稀疏的条件下进行指令类型的选择问题,引入了一种使用带权重的交叉熵损失函数的GRU神经网络模型.为验证所提方法的有效性,实验在游戏仿真平台上对GRU神经网络模型进行了综合评估.实验结果表明,对实时策略游戏中决策稀疏条件下的指令类型选择,改进的GRU网络模型是有效且稳定的.  相似文献   
10.
软件缺陷预测是软件工程中的一个研究热点问题,通常软件缺陷预测的研究工作主要关注于软件模块是否存在缺陷和软件模块存在缺陷的数量。目前软件缺陷数量研究主要集中在基于缺陷数的软件模块排序。为提高软件模块排序的准确度,提出一种回环软件缺陷数量预测模型。此模型主要包括回环特征选择和缺陷预测两部分。在回环特征选择部分,将改进的密度峰值聚类算法和包裹式特征选择方法相结合,以回环的方式动态的选出最优特征,并训练学习器;陷预测部分采用反距离加权集成的方式得到预测结果。实验结果表明,此模型相比于LRCR、GRCR、LR、MLP、GP、NBR、ZIP分别提升了10.36%、28.74%、13.51%、36.61%、25.30%、60.14%、54.72%,有助于提高软件缺陷预测准确性。  相似文献   
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