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1.
2.
针对不等长序列数据的关联问题,提出基于滑动窗口的最优匹配增权法不等长序列相似度度量算法。以较短序列作为滑动窗口遍历较长序列得到一组滑动相似度,利用这组相似度形成最优权重,加权得到不等长序列的相似度,并根据相似度大小对序列数据进行关联判决,以解决截断法相似度度量仅能反映截断序列局部相似度的问题。仿真实验验证了所提出算法对不等长序列数据关联的有效性,并对序列长度和量测误差等因素对相似度度量和关联效果的影响进行了讨论。 相似文献
3.
目标多属性序列类数据不能直接与数据库中的区间类数据融合识别, 对此, 提出一种基于云变换的序列-区间异类数据识别算法. 对目标多属性序列数据进行频数计算形成频率分布函数, 并进行虚警检测, 实施云变换形成云簇, 提取云簇特征, 再根据3 En 准则形成云滴区间, 实现了序列型数据的区间化表示. 进一步, 利用一种区间多属性识别判定准则进行识别判定, 得到识别结果, 解决了序列-区间异类数据的识别问题. 仿真实验结果验证了该算法对序列-区间异类数据识别的有效性.
相似文献4.
充分利用多传感器系统提供的多源异类信息,将观测数据处于数据级的属性和处于特征级的属性混合作为描述目标的特征矢量;对特征矢量进行了主成分分析,在此基础上转换至三维直角坐标系寻找最优分类平面进行分类识别;采用"一对一"策略解决多类分类问题;通过仿真实验验证了该方法在加入不同百分比高斯白噪声环境下的有效性,并与BP神经网络识别方法在同等条件下作了对比实验,突出了论文所提方法正确识别率高、识别速度快和稳定性高的优越性。 相似文献
5.
针对传统意图识别方法只能处理某种类型不确定性信息的不足,该文结合模糊集和DS证据理论优势提出一种模糊置信规则库(BRB)信息处理方法。首先在置信规则前提部分改进了前提属性的连接关系,根据数据集统计分布特点设计了模糊集分割,选取Cauchy型分布作为隶属度函数,较好地避免置信规则无法被有效激活进而导致系统无有效输出问题;其次融合处理辨识框架内不同类别的置信分布,建立规则权重和特征权重优化模型,构建了特征空间与类别空间之间的输入输出关系;在此基础上,计算未知意图数据在相应规则模糊域的匹配度和激活度,采用置信度最大原则进行识别决策。通过实验验证、参数敏感性及结果分析、时间复杂度分析,表明该文方法可以获得比其他识别方法更高的正确率,尤其是在小样本条件下更能体现出该方法的有效性和可靠性。 相似文献
6.
7.
8.
关欣 《沙洲职业工学院学报》2006,9(1):47-49
马克思运用了德国哲学的异化概念来分析私有制社会的基本状况和工人阶级的基本处境,对异化劳动和人的异化进行了深入的探讨,提出“异化劳动”概念,并运用异化理论进一步对资本主义社会劳动所发生的异化现象进行了分析和阐述,分析了社会的基本阶级关系,试图以此揭示私有财产的本质,得出无产阶级革命的结论,论证私有制社会必然灭亡的历史规律。 相似文献
9.
基于观测证据与先验信息和谐的思想。利用条件证据理论。提出了一种融合先验信息的雷达辐射源识别方法,首先将雷达辐射源观测数据通过灰关联分析表示为D-S数据的随机集形式。然后计算观测证据与先验知识之间的和谐度。最后利用条件证据理论将需要融合的证据进行组合,该方法可在复杂战场环境下充分利用不同来源的信息,提高雷达识别的可靠性。 相似文献
10.