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如何有效地建立简洁且性能可靠的范例库,以提高基于范例推理系统的性能,是当前基于范例推理研究的热点.本文结合NCL CLARA聚类算法与脚标数据的优点,给出了一种有效的基于能力的范例库自动建立新方法.通过实验表明,该方法能在保持原始领域数据库系统解决问题能力的前提下,最大程度地减少生成的范例库. 相似文献
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本文提出了以制造成本最小为目标函数、装配功能要求和公差标准化等级选择条件作为约束的离散公差的组合优化模型、采用分枝估界法进行公差标准化优化求解。结果表明,这种算法是可行的,并且大大提高了运算速度。 相似文献
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本文研究了单能γ射线透射法测量精度与样品微观均匀性之间的关系。通过建立与γ射线透射方向平行、垂直的微观分布模型,并对不同模型展开理论分析得出,与γ射线透射平行方向的微观不均匀性会导致γ射线的透射率增大,进而导致质量厚度测量结果偏低;与γ射线透射垂直方向的微观不均匀性对测量结果无影响。同时还建立了不同质量厚度分布的微观不均匀性模型,并用这些模型进行了测量精度受微观不均匀性影响的规律分析,其中模型的不均匀性状态用变异系数进行描述。分析结果表明,相同实验条件下变异系数越大对γ射线透射强度的影响越大,且γ射线透射率的相对变化量与样品变异系数之间存在线性递增关系。 相似文献
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改进的线性判别分析算法 总被引:1,自引:0,他引:1
线性判别分析是一种有效的特征提取方法,但其存在两个缺陷:小样本问题和秩限制问题。为了解决上述问题,提出一种改进的线性判别分析算法ILDA。该方法引进类间离散度标量和类内离散度标量,通过求解样本各维的权值达到特征提取的目的。若干标准人脸数据集和人工数据集上的实验表明ILDA在特征提取方面的有效性。 相似文献
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针对传统带精英策略的多目标进化算法种群收敛分布不够均匀,全局搜索能力不足的缺点,提出一种基于双精英种群的协同进化算法DEPEA(Double Elite Populations Co-evolutionary Algorithm)。该算法借鉴了子区间划分和非支配排序思想,将整个种群划分成两个不同级别的精英种群和一个普通种群;两个精英种群结合协同进化思想分别采用不同的进化策略实现对算法的探究和探查能力的平衡,高级别的精英种群与低级别的精英种群采用协作操作,促进更优秀的个体产生;高级别的精英种群与普通种群采用引导操作,加快普通个体向精英个体逼近。通过对五个标准的测试函数进行实验,并与传统的NSGA-II算法和最新的hybird_MOEA算法结果进行比较与分析,表明该算法不仅具有更好的全局收敛性,且能够更好地保证种群的多样性。 相似文献
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为了生成带有高质量蓝噪声性质的采样分布,提出一种基于重心Delaunay三角剖分的点采样算法.该算法将Delaunay三角剖分与1-邻域三角片重心相结合,迭代地将每个采样点移至其1-邻域三角片的重心处并更新采样点之间的拓扑连接关系;重心通过给定的密度函数计算得出.实验结果表明,本文算法在运行效率与鲁棒性方面均有一定优势. 相似文献
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