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层级分类概率句法分析 总被引:3,自引:0,他引:3
对已有的句法分析中引入知识的方法进行了归纳分析,认为多种句法分析方法都可被看作是基于特征标记的分类,然后分析了其中的欠分类和过分类问题.在此基础上,提出一种层级分类短语结构文法和一种层级分类概率句法分析方法(hierarchically classified probabilistic context-free grammar),并设计了一种通过对实例进行聚类来消除句法规则的分类歧义方法.还进一步将层级分类扩展到概率上下文相关句法分析方法,利用上下文相关性的层级分类来解决引入上下文相关时的数据稀疏性问题.通过上述一系列方法有效地克服了过分类与前分类之间的矛盾. 相似文献
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在数据分类算法的实际应用中,经常会遇到数据不平衡的问题(即正负样本的数目相差极大)。标准的分类算法在处理这一问题时,往往很难达到令人满意的性能。提出一种新的方法,通过对正负样本分别进行核函数拟合,根据拟合好的核函数对未知样本进行预测。在UCI标准数据集的仿真实验结果表明,该方法能有效地处理非平衡数据问题。 相似文献
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近来实时动态任务分配机制得到越来越多的研究.考虑多任务流并存时的任务分配问题,提出基于Q学习的分布式多任务流调度算法,不仅能适应自身任务流的到达过程,还充分兼顾其他任务流的到达及分配的影响,从而使得整个系统长期期望回报最大.分布式特性使得算法适用于开放的,局部可见的多Agent系统;强化学习的采用使得任务分配决策自适应系统环境隐藏的不确定性.实验表明此算法具有较高的任务吞吐量和任务完成效率. 相似文献
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