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针对已有三元组约束的度量学习算法大多利用先验知识构建约束,一定程度上制约了度量学习算法性能的问题,本文借鉴对抗训练中样本扰动的思想,在原始样本附近学习对抗样本以构造对抗三元组约束,基于对抗三元组和原始三元组约束构建了度量学习模型,提出了对抗样本三元组约束的度量学习算法(metric learning algorithm with adversarial sample triples constraints,ASTCML)。实验结果表明,提出的算法既克服了已有固定约束方法受先验知识影响大的问题,也提高了分类精度,说明区分更加难以区分的三元组约束能够提升算法的性能。 相似文献
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基于概念格的规则产生集挖掘算法 总被引:27,自引:0,他引:27
传统的规则提取算法产生的规则集合相当庞大,其中包含许多冗余的规则.使用闭项集可以减少规则的数目,而概念格结点问的泛化和例化关系非常适用于规则提取.基于概念格理论和闭项集的概念,提出了一种新的更有利于规则提取的格结构,给出了相应的基于闭标记的渐进式构造算法和规则提取算法.最后提供给用户的是直观的、易理解的规则子集,用户可以有选择地从中推导出其他的规则.实验表明该方法能够高效地挖掘规则产生集. 相似文献
7.
通过对规则支持高度提出新的定义 ,对现有的模型进行了扩展 ,并由此提出了新的关联规则挖掘算法 相似文献
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一种基于知识量的约简算法 总被引:1,自引:0,他引:1
提出一种新的属性约简算法,该算法基于粗糙集理论认为知识是区分事物的能力的观点,对知识进行了新的量化,并以量化后的区分能力作为启发式信息进行约简,提高了约简效率,理论分析与实例证明该算法是有效的. 相似文献
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本文给出了十三种常用的数据拟合模型,并以模型预测值与实际观测值的误差的均方最小为标准,设计了从中选择一个最佳数据拟合模型的计算机程序,该系统采用了CAD技术,使数据处理工作完全地在计算机执行,避免了纸上工作。 相似文献