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针对已有正则表达式分组算法的分组效果与分组时间难以平衡的问题,本文提出了基于预分类的标签传播分组算法。该算法首先分析了规则间膨胀特征,基于此对正则表达式集合进行预分类;然后借鉴标签传播思想对包含克林闭包的正则表达式集合分组,通过改进初始标签分配和传播过程实现快速聚敛。仿真实验证明,该算法与当前的正则表达式分组算法相比,在相同分组数情况下,有着较少的状态数和更短的分组时间。 相似文献
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Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程.从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点,文章采用了新的启发函数及信息素更斯方法,并引入了精英群交叉变异策略。对两个功用数据的实验及其和Ant—Miner的对比表明,该算法有更强的预测分析能力,能够发现更好的分类规则集?以及形式更简单的规则。实验同时显示该算法有效节约了时间。 相似文献
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Parepinelli等人提出了基于ACO的分类算法。算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程,从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点,文章采用了新的启发函数及信息素更新方法,并引入了精英群交叉变异策略。对两个功用数据的实验及其和Ant-Miner的对比表明,该算法有更强的预测分析能力,能够发现更好的分类规则集。以及形式更简单的规则。实验同时显示该算法有效节约了时间。 相似文献
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演化算法中,预选择算子用于为后续的环境选择过程筛选出好的潜在候选后代解.现有预选择算子大多基于适应值评估、代理模型或分类模型.由于预选择过程本质上是一个分类过程,因此基于分类的预选择过程天然适用于演化算法.先前研究工作采用二分类或多分类模型进行预选择,需预先准备“好”和“差”两组或具有区分性的多组训练样本来构建分类模型,而随着演化算法的执行,“好”解和“差”解之间的界限将愈加模糊,因此准备具有区分性的两组或多组训练样本将变得具有挑战性.为解决该问题,本文提出了一种基于单分类的预选择策略(One-class Classification based PreSelection,OCPS),首先将当前种群中的解均视为“好”类样本,之后只利用该类“好”样本构建单分类模型,然后利用构建的模型对产生的多个候选解进行标记与选择.提出的策略应用在三个代表性演化算法中,数值实验结果表明,提出的策略能够提升现有演化算法的收敛速度. 相似文献
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基于蚁群算法的分类规则挖掘算法 总被引:5,自引:0,他引:5
提出了一种基于蚁群算法的分类规则挖掘算法。算法实质上是一种序列覆盖算法:蚁群搜索一个规则,移去它覆盖的样例,再重复这一过程,从而得到共同覆盖样例的一组规则。针对蚁群算法计算时间长的缺点,提出了一种变异算子。对两个公用数据的实验及其与C4.5和Ant-Miner的对比表明,算法能够发现更好的分类规则,包括预测能力更强,有更少规则的规则集,以及形式更简单的规则。实验同时显示变异算子有效节省了计算时间。 相似文献
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一、引言计算机指纹识别技术是一门综合性的技术,21世纪的今天,它已成为可靠的个人身份鉴定的方法之一。在所有生物识别技术中,指纹识别技术是应用最广泛最普及的,例如它可以应用于金融、保险、证券行业的身份认证,安防业,人力资源管理等等。但随着应用广泛性的增强,人工对比指纹往往会出现效率低、速度慢的现象,所以近年来人们对指纹识别技术的可靠性、实时性的要求变得越来越高了。针对这样的要求,本文提出了一种基于BP神经网络的、对已建好的指纹模板库进行快速分类的算法。 相似文献
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遥感图像分类是遥感领域研究的热点问题之一。结合量子粒子群优化(QPSO)算法和多样性变异的机制提出了一种新的高光谱遥感图像分类算法。在遥感图像分类过程中,采用无监督分类,图像中每个像素点到聚类中心的高斯距离作为分类标准,使用QPSO算法进行聚类中心的优化,在聚类过程中使用多样性变异机制防止QPSO算法早熟收敛,使分类结果达到最优化。在遥感图像上所做的实验表明:此分类算法具有较好的搜索速度和收敛精度,能有效寻找和优化最佳聚类中心,是一种有效、可行的遥感图像分类方法。 相似文献
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提出一种新颖的基于Boosting模糊分类的文本分类方法。首先采用潜在语义索引(LSI)对文本特征进行选择;然后提出Boosting算法集成模糊分类器学习,在每轮迭代训练过程中,算法通过调整训练样本的分布,利用遗传算法产生分类规则。减少分类规则能够正确分类样本的权值,使得新产生的分类规则重点考虑难于分类的样本。实验结果表明,该文本分类算法具有良好分类的性能。 相似文献
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基于遗传小波神经网络的语音识别分类器设计 总被引:4,自引:0,他引:4
分类在语音识别中是很重要的,由于小波神经网络的学习效果对网络隐层节点数、初始权值(包括阈值)、伸缩和平移因子以及学习率和动量因子的依赖性较大,致使其全局搜索能力弱,易陷入局部极小,收敛速度减慢,甚至不收敛。而遗传算法具有的高度并行、随机、自适应搜索性能,使它在处理用传统搜索方法解决不了的复杂和非线性问题时具有明显的优势。因此,考虑把遗传算法和神经网络相结合,采用遗传算法选取初值进行训练,用小波神经网络完成给定精度的学习。仿真实验结果表明,该模型有效地提高了语音的识别率,并缩短了识别时间,实现了效率与时间的双赢,为算法的实用性莫定了基础。 相似文献
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朴素贝叶斯分类器是一种简单且有效实现的文本自动类方法,但其独立性假设在实际中是不存在的。在TAN结构贝叶斯分类算法中,考虑了两两属性间的关联性,对属性间的独立性假设有了一定程度的降低。 相似文献
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三维重构理论与技术是计算机视觉最重要的热点问题之一,基于单幅图像的三维重构由于缺乏足够的几何信息而难以达到预期效果.本文针对大部分物体所具有的对称性特征,提出利用假想对称平面.基于透视逆变换原理,由人工交互指定已知三对对称点的图像坐标和空间坐标确定透视变换矩阵,继而反求物体表面特征点的空间位置,再利用UG软件实现三维模型的重建. 相似文献
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基于Multi-Agent的分类器融合 总被引:14,自引:0,他引:14
针对决策层输出的分类器融合问题,该文提出了一种基于Multi-Agent思想的融合算法,该算法将分类器融合问题建模为人类发源地问题,通过引入决策共现矩阵,并在智能体之间进行信息交互,从而利用了分类器之间的决策相关信息,算法根据在融合训练集上得到的统计参量,指导各个智能体向不同类别溯源,并通过智能体之间的信息交换改变溯源概率,最终达到群体决策,得到决策类别,本文在标准数据集上对该算法进行了实验研究,通过与其它一些融合方法的比较,得出在用于融合的分类器较少时,该算法得到比其它方法更低的分类错误率,其空间复杂度相对BKS方法较小,实验证实,该算法是收敛的。 相似文献