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以信息增益作为属性重要性的度量方法,提出了一种基于信息增益的属性约简算法.该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性,用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量,并以此度量作为启发式信息,算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集,直到决策表达到一致分类时结束.并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简,同时可以得到简单规则集. 相似文献
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基于信息增益的属性约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
以信息增益作为属性重要性的度量方法,提出了一种基于信息增益的属性约简算法.该算法总是优先考虑对于决策更为重要的属性,用条件属性对决策属性的信息增益作为条件属性的属性重要性度量,并以此度量作为启发式信息,算法从空集开始逐步将重要的属性加入到选择属性集,直到决策表达到一致分类时结束.并通过实例分析验证了该算法能有效地对属性进行约简,同时可以得到简单规则集. 相似文献
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为了进一步避免连续函数优化过程中的早熟收敛和搜索迟钝,在简单遗传算法基础上提出了划分寻优区间、基于排序和最佳保留的轮盘赌选择算子,可以用来提高遗传算法的运行效率和收敛速度,达到了既能够选出最好个体又能够保证种群多样性的效果;同时采用择优交叉算子和二元变异算子,这样既保证了种群的收敛性,又可在陷入局部最优时为种群引入新基因。仿真实验表明,与简单遗传算法相比,改进后的遗传算法能有效地提高遗传算法的收敛速度和避免陷入局部最优。 相似文献
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背景知识的合理利用可以降低聚类结果和先验知识之间存在的不协调性,提高聚类效果。从粒计算的原理出发,利用背景知识,证明了粒的负关联保持性,将"细"粒度层次上的背景知识扩展到"粗"的粒度层次上。从较"粗"的粒度层次上考察问题,降低了搜索空间,提高了求解速度,并据此提出了基于粒计算原理的概念聚类算法CO-GrC算法。最后,通过实验证明该算法提高了时间效率,验证了算法的有效性。 相似文献
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通过与轧制轴成0°、45°和90°方向的单向拉伸试验,研究了2B06铝合金板O态和W态(新淬火态)下材料的强度各向异性(3个方向屈服强度的变化)和塑性流动各向异性(3个方向厚向异性指数的变化)行为。发现,虽然屈服强度和应变硬化受热处理状态影响显著,但强度各向异性和塑性流动各向异性受热处理状态影响较小,均在试验数据分散范围之内。获取的试验数据被用来校准Hill48屈服准则。通过绘制的屈服轨迹发现,对于W态可以采用与O态相同的屈服面形状来描述其材料塑性各向异性行为,这样将显著减少W态下本构模型校准需要的试验数。 相似文献
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新淬火状态2B06铝合金板塑性成形各向异性行为研究 总被引:1,自引:0,他引:1
通过与轧制轴成0°、45°和90°方向的单向拉伸试验,研究了2B06铝合金板O态和W态(新淬火态)下材料的强度各向异性(3个方向屈服强度的变化)和塑性流动各向异性(3个方向厚向异性指数的变化)行为。发现,虽然屈服强度和应变硬化受热处理状态影响显著,但强度各向异性和塑性流动各向异性受热处理状态影响较小,均在试验数据分散范围之内。获取的试验数据被用来校准Hill48屈服准则。通过绘制的屈服轨迹发现,对于W态可以采用与O态相同的屈服面形状来描述其材料塑性各向异性行为,这样将显著减少W态下本构模型校准需要的试验数。 相似文献
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