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基于正序迭代选择策略的聚类中心自动选择方法 预览
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作者 王万良 吕闯 +3 位作者 赵燕伟 高楠 杨小涵 张兆娟 《模式识别与人工智能》 CSCD 北大核心 2019年第2期151-160,共10页
针对密度峰值聚类算法的决策函数不能自动有效地确定聚类中心的问题,提出自动确定聚类中心的密度峰值聚类算法.首先,通过归一化处理,使决策函数中的两个变量分布均匀.然后,在确定聚类中心时,提出正序迭代选择策略,即根据聚类核心点数目... 针对密度峰值聚类算法的决策函数不能自动有效地确定聚类中心的问题,提出自动确定聚类中心的密度峰值聚类算法.首先,通过归一化处理,使决策函数中的两个变量分布均匀.然后,在确定聚类中心时,提出正序迭代选择策略,即根据聚类核心点数目的变化趋势搜索拐点,并以拐点之前的点作为聚类中心,完成聚类.最后,在UCI数据集上验证文中算法的性能,算法在未提高时间复杂度的情况下,可以对任意分布形状的数据集进行聚类,具有较好的适应性和聚类效果. 展开更多
关键词 聚类中心 决策函数 正序迭代 密度峰值聚类 数据挖掘
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基于三支决策的主动学习方法
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作者 胡峰 张苗 于洪 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期718-726,共9页
主动学习是机器学习领域研究的热点之一,旨在解决样本无标签问题.将三支决策的思想应用到主动学习中,通过引入决策函数,并基于无标签样本的不确定性,将无标签样本划分为3个不同的域:正域、负域、边界域.针对不同区域的样本进行相应处理... 主动学习是机器学习领域研究的热点之一,旨在解决样本无标签问题.将三支决策的思想应用到主动学习中,通过引入决策函数,并基于无标签样本的不确定性,将无标签样本划分为3个不同的域:正域、负域、边界域.针对不同区域的样本进行相应处理,提出一种基于三支决策理论的主动学习方法(TWD_Active方法).通过主动学习方法选出最有用的样本交给专家进行标记,扩大训练集,创建更有效的模型.与传统的被动学习相比,该方法可以选择信息量高、有代表性的样本进行打标,可避免样本的冗余添加.通过反复迭代的训练学习达到预设的迭代次数或期望的性能指标.实验结果表明,所提出的算法在F-value、AUC等评价指标上均可取得良好的效果,验证了该算法的有效性. 展开更多
关键词 主动学习 机器学习 三支决策 决策函数 无标签样本 不确定性
最大团问题的竞争决策算法 预览
3
作者 黄飞 宁爱兵 +2 位作者 刘志民 何永梅 张惠珍 《上海理工大学学报》 北大核心 2018年第6期519-524,共6页
分析了最大团问题的数学性质,根据推导出来的性质设计求解最大团问题的竞争决策算法,且算法的时间复杂度分析结果为O(n^3)。并用提出的算法求解最大团问题中的标准测试示例,测试结果表明,算法具有良好的求解效果。
关键词 竞争决策算法 最大团 竞争力函数 决策函数 资源交换规则
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面向语音识别的SVDD改进算法及仿真研究 被引量:1
4
作者 郝瑞 刘晓峰 +1 位作者 牛砚波 修磊 《系统仿真学报》 CSCD 北大核心 2017年第5期1014-1020,1027共8页
支持向量数据描述(sVDD)将多类样本数据每一类用各自的超球来界定,显著降低了二次规划计算复杂度,更易于解决多类分类问题,因此在语音识别研究领域越来越受到广泛关注,本文针对语音样本分类中特征向量重叠和更新等问题,对现有的S... 支持向量数据描述(sVDD)将多类样本数据每一类用各自的超球来界定,显著降低了二次规划计算复杂度,更易于解决多类分类问题,因此在语音识别研究领域越来越受到广泛关注,本文针对语音样本分类中特征向量重叠和更新等问题,对现有的SVDD多类分类算法进行了改进,一方面。根据样苯所在空阃位置.构造超球重叠域决策函数:另一方面.基于类增量学习.实现超球类支劳向量矽动悉改芟。仿真实验结果表明,本文所提方法明显缩短了建模时间并且具有更好的识别性能。 展开更多
关键词 支持向量数据描述 多类分类 决策函数 增量学习 语音识别系统仿真
一种新的计算机视觉算法 预览
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作者 贾润亮 《长春工程学院学报:自然科学版》 2016年第4期112-117,共6页
受蚂蚁金服计算机视觉项目组委托,为了提高计算机视觉的识别效率和准确率,利用机器学习的思想开发自动进化图像学习机,将MATHEMATICA Cloud作为改学习机的计算云、搜索云,将学习函数和决策函数嵌入到学习机中,从而实现由学习机录入图像... 受蚂蚁金服计算机视觉项目组委托,为了提高计算机视觉的识别效率和准确率,利用机器学习的思想开发自动进化图像学习机,将MATHEMATICA Cloud作为改学习机的计算云、搜索云,将学习函数和决策函数嵌入到学习机中,从而实现由学习机录入图像并导入MATHEMATICA Cloud进行计算和搜索的功能,利用搜索结果来锻炼学习机的学习函数,利用计算结果来锻炼学习机的决策函数,从而实现高效率的识别速度与高准确率的识别效果。基于蚂蚁金服提供的验算实例进行仿真实验,并从计算速度、收敛情况、识别精度等方面同现在常用的识别算法进行对比,结果显示:新算法的图像识别能力颇佳,与传统算法相比,新算法具有更快的计算速度、绝对收敛性和远高于传统算法的识别精度。 展开更多
关键词 MATHEMATICA CLOUD 机器学习 决策函数 识别精度
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竞争决策算法在枣果实综合品质评价中的应用
6
作者 李孜洋 申连英 +1 位作者 王晓玲 孙晨霞 《烟台职业学院学报》 2016年第2期76-80,共5页
利用自然界所提供的机制和特性对实际问题求解就是竞争决策,根据自然界优胜劣汰的特性达到的优化并且给予决策结果,提出了一种应用于组合优化难题的竞争决策算法(CDA)。针对该算法在枣品质判定问题上提出了一种全新的求解方法,利用枣果... 利用自然界所提供的机制和特性对实际问题求解就是竞争决策,根据自然界优胜劣汰的特性达到的优化并且给予决策结果,提出了一种应用于组合优化难题的竞争决策算法(CDA)。针对该算法在枣品质判定问题上提出了一种全新的求解方法,利用枣果实综合因子数据到达品种分类的距离长短对枣果实品质进行判定,求解迅速,得到令人满意的结果。 展开更多
关键词 竞争决策算法 竞争力函数 决策函数 枣果实品质判定
高斯隶属度优化的超分辨率随机森林学习算法 预览
7
作者 周文谊 王吉源 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第23期208-212,共5页
随机森林学习算法是一种有效的单图像超分辨率方法,然而其决策函数是确定的二值函数,这对某些图像块的确定性划分并不是最优的选择。为提升单图像超分辨率性能,采用高斯隶属度函数构建随机森林各决策节点的决策函数,将决策函数的输出值... 随机森林学习算法是一种有效的单图像超分辨率方法,然而其决策函数是确定的二值函数,这对某些图像块的确定性划分并不是最优的选择。为提升单图像超分辨率性能,采用高斯隶属度函数构建随机森林各决策节点的决策函数,将决策函数的输出值由0和1的确定值转换到0-1之间的概率值,并在叶节点上依据数据划分路径上各决策节点概率的乘积进行预测,依据最小经验冒险准则学习决策参数,使随机森林能更好学习不同的样本数据。实验结果表明,与随机森林学习等目前主流单图像超分辨率方法相比,该方法可以提升超分辨率图像的峰值信噪比,同时运算效率与传统随机森林学习算法相当。 展开更多
关键词 随机森林学习 单图像超分辨率 决策函数 高斯隶属度函数 经验冒险
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基于机器学习思想的非线性方程组求解 预览 被引量:1
8
作者 徐林 《黑龙江工程学院学报》 CAS 2016年第6期45-48,共4页
为解决非线性方程组求解过程中计算繁琐、计算耗时长、计算结果不精确的问题,选用机器学习方法,利用Bayes rules实现机器学习的决策操作和学习过程,融合半解析法的思想,开发非线性方程组实数/复数求解程序"GuessKey",实现对非线性方... 为解决非线性方程组求解过程中计算繁琐、计算耗时长、计算结果不精确的问题,选用机器学习方法,利用Bayes rules实现机器学习的决策操作和学习过程,融合半解析法的思想,开发非线性方程组实数/复数求解程序"GuessKey",实现对非线性方程组所有的实数解和复数解进行搜索。同现在常用的非线性方程组求解算法进行比较,结果显示:该算法在全局搜索能力、计算精度、计算速度方面都优于其他算法。 展开更多
关键词 BAYES RULES 决策函数 半解析解 计算精度
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基于符号EVBDD的安全多方计算 预览
9
作者 徐周波 俞强生 +1 位作者 古天龙 宁黎华 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2016年第4期127-133,共7页
决策函数的有效表示是安全多方计算研究中的热点问题。符号描述技术是表示决策函数的一种新方法。针对基于代数决策图(ADD)的决策函数表示中出现的叶子节点规模膨胀以及导致协议面临的状态空间爆炸问题,引入边值二叉决策图(EVBDD)技... 决策函数的有效表示是安全多方计算研究中的热点问题。符号描述技术是表示决策函数的一种新方法。针对基于代数决策图(ADD)的决策函数表示中出现的叶子节点规模膨胀以及导致协议面临的状态空间爆炸问题,引入边值二叉决策图(EVBDD)技术,给出了一种基于EVBDD的决策函数表示方法。该方法首先利用EVBDD结构,将决策函数描述为EVBDD的符号化形式,避免了传统ADD表示中出现的叶子节点规模膨胀现象。然后通过添加虚节点,解决了计算路径上出现的隐私泄露问题。在此基础上,提出了EVBDD的加解密算法,并设计了一种新的基于EVBDD的安全两方计算协议。最后,对协议的正确性、安全性和效率进行了分析。结果表明,与基于代数决策图的解决方案相比,新协议在效率上有明显的提高。 展开更多
关键词 安全多方计算 决策函数 边值二叉决策 状态空间爆炸
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基于分支程序逆向评估的安全多方计算 预览
10
作者 俞强生 古天龙 +1 位作者 徐周波 宁黎华 《桂林电子科技大学学报》 2015年第3期222-227,共6页
针对传统决策函数表示计算复杂度高、编码规模大、参与者局限于2方问题,提出一个基于边值二叉决策图和分支程序逆向评估的解决方案。引入边值二叉决策图(EVBDD)技术,给出一种基于 EVBDD的安全2方计算协议;引入分支程序逆向评估方... 针对传统决策函数表示计算复杂度高、编码规模大、参与者局限于2方问题,提出一个基于边值二叉决策图和分支程序逆向评估的解决方案。引入边值二叉决策图(EVBDD)技术,给出一种基于 EVBDD的安全2方计算协议;引入分支程序逆向评估方法,将安全计算参与者由传统的2方扩展到多方;借助基于边值二叉决策图的安全计算协议为基础协议,设计一个基于分支程序逆向评估安全多方计算协议;对协议的正确性、安全性和效率进行分析。与现有解决方案相比,新协议提高了效率,弥补了因隐私泄漏出现的安全问题。 展开更多
关键词 安全多方计算 决策函数 边值二叉决策 分支程序
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基于HALCON与SURF的多特征融合条烟识别系统 预览 被引量:1
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作者 刘镇 张敏 《电子设计工程》 2015年第2期44-47,共4页
烟草物流中心工作量大,枯燥单一,导致分拣过程中经常出现多拿、少拿以及错拿等错误分拣现象,这极大的影响了分拣的效率,甚至导致一些不必要的损失。针对此现象,设计了一种基于HALCON与SURF的多特征融合条烟识别系统。不但提出了新... 烟草物流中心工作量大,枯燥单一,导致分拣过程中经常出现多拿、少拿以及错拿等错误分拣现象,这极大的影响了分拣的效率,甚至导致一些不必要的损失。针对此现象,设计了一种基于HALCON与SURF的多特征融合条烟识别系统。不但提出了新的条烟图像特征描述方法,同时针对分拣生产线的特点,对识别策略进行了相应的改进设计。实验表明.此方案具有较好的应用前景。 展开更多
关键词 HALCON 条烟特征 SURF 图像建模 数据库 决策函数 图像识别
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基于FSVM分类算法的动脉硬化病分类 预览 被引量:3
12
作者 朱健 刘斌 《电子测试》 2015年第7期30-31,共2页
本文主要对模糊支持向量机的模式分类算法进行研究,对模糊隶属度函数进行选择并计算隶属度值,并对是否患动脉硬化进行分类,实验表明基于模糊训练样本的支持向量机具有高的分类精度。
关键词 支持向量机 模糊支持向量机 模糊因子 模糊隶属度值 决策函数 模式分类算法 SUPPORT VECTOR MACHINE (SVM)
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构建起重机载荷谱v-SVRM预测模型的改进方法 预览 被引量:5
13
作者 陆凤仪 王爽 +1 位作者 徐格宁 戚其松 《工程设计学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期412-419,共8页
载荷谱预测精度和鲁棒性直接影响起重机械的疲劳可靠性计算以及安全寿命评估.因此,绘制模拟实际工作状态的载荷谱是解决起重机械疲劳断裂问题的重要环节.然而传统的回归模拟算法对其预测精度较低.支持向量回归机(SVRM)同其他数据分析... 载荷谱预测精度和鲁棒性直接影响起重机械的疲劳可靠性计算以及安全寿命评估.因此,绘制模拟实际工作状态的载荷谱是解决起重机械疲劳断裂问题的重要环节.然而传统的回归模拟算法对其预测精度较低.支持向量回归机(SVRM)同其他数据分析算法相比,具有出色的小样本和非线性特性,预测精度高、稳健性好,可较好地解决欠学习、过学习以及局部最小值等传统回归算法的难题.因此,选用支持向量回归机预测起重机载荷谱,提高了模型的预测精度和鲁棒性.在此基础上,从核函数的构造和决策函数的建立两方面的改进,建立了改进的vSVRM预测模型.工程实例分析结果表明:从BP神经网络模型、v-SVRM模型到改进的v-SVRM模型,Er和RMSRE逐渐减小,R2逐渐增大,验证了所提出的改进方法具有良好的实用性、鲁棒性以及较高的预测精度,为起重机载荷谱的获取与预测提供了新方法. 展开更多
关键词 v-支持向量回归机 函数 决策函数 载荷谱
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自动协商中Agents的行为建模 预览
14
作者 侯崇明 袁广林 汪群山 《计算机技术与发展》 2014年第5期100-104,108共6页
文中提出了一种预测协商中Agent行为的学习机制,该机制的基础是仅使用协商交往中对方的历史响应进行非线性回归分析。自动协商中对方Agent的行为由其决策函数表示的策略决定。先通过一系列的模拟得到对方在采用各种策略和参数配置的响... 文中提出了一种预测协商中Agent行为的学习机制,该机制的基础是仅使用协商交往中对方的历史响应进行非线性回归分析。自动协商中对方Agent的行为由其决策函数表示的策略决定。先通过一系列的模拟得到对方在采用各种策略和参数配置的响应,然后总结提取了估计对方策略的启发性知识,最后把此知识应用到实验性的在线协商中进行测试。结果表明使用这些知识能够取得比现有决策函数策略更好的结果。该学习机制可以在线使用,也不需要有关于对方的过去知识,在双方不了解或很少了解的开放式系统中尤为有效。 展开更多
关键词 协商 行为 决策函数 非线性回归
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基于直觉模糊集的全区间决策方法 预览 被引量:2
15
作者 董明娟 李俊宏 《运筹与管理》 CSSCI CSCD 北大核心 2014年第3期108-112,共5页
针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个... 针对属性值为直觉模糊集且属性权重已知的模糊多属性决策问题,本文基于直觉模糊算术加权平均算子,提出了一种基于直觉模糊集的全区间决策方法。全区间决策函数引入了态度指标k,从而可以反映决策者态度的变化,从0到1变化k值,可以在整个区间内挖掘决策信息的变化,与得分函数法和基于距离TOPSIS贴近度方法相比,将过去的点值判断延伸至全区间判断,避免了决策信息的丢失现象,决策更加准确合理。实例计算表明该方法的正确性、有效性和合理性,具有一定的推广借鉴价值。 展开更多
关键词 直觉模糊集 算术加权平均算子 决策函数 多属性决策
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汽车主动悬架传感器故障检测与隔离研究 被引量:4
16
作者 杨柳青 陈无畏 +1 位作者 张卫华 汪洪波 《控制工程》 CSCD 北大核心 2014年第2期283-289,共7页
针对汽车主动悬架(Active Suspension System,ASS)传感器卡死、增益变化、恒偏差常见故障,提出一种故障检测与隔离方法(Fault DetectionandIsolation,FDI)。建立主动悬架4自由度半车模型和传感器故障时故障悬架模型,在利用故障... 针对汽车主动悬架(Active Suspension System,ASS)传感器卡死、增益变化、恒偏差常见故障,提出一种故障检测与隔离方法(Fault DetectionandIsolation,FDI)。建立主动悬架4自由度半车模型和传感器故障时故障悬架模型,在利用故障检测滤波器获得主动悬架输出残差的基础上,设计故障检测指标,计算故障检测指标实时值并于阈值比较,实现传感器故障定量化检测。利用Kalman滤波器组获得主动悬架状态估计信息,选取合适二级决策变量构造故障隔离决策函数,根据决策函数对故障响应敏感情况隔离故障传感器。Matlab/Simulink仿真实验结果与分析表明:故障检测指标实时值大于等于阈值0.5时,可定量化检测出主动悬架传感器故障;同时,相对其他二级决策变量出现明显大幅跳跃性波动的二级决策变量,对应传感器被隔离为故障传感器。该方法能有效实现汽车主动悬架传感器故障检测与隔离,优化悬架设计,提高车辆控制可靠性和使用安全性。 展开更多
关键词 汽车主动悬架 传感器故障 检测指标 决策函数 检测与隔离
基于图像处理的森林烟火检测系统 预览 被引量:2
17
作者 武桂林 吴昊 +1 位作者 张蓉 李阳 《计算机技术与发展》 2013年第10期227-231,共5页
为了能够在多种检测环境中,对森林烟火实现较为精准的定位,达到降低大规模森林火灾发生的可能性,文中研究了视频中基于慢运动物体检测、烟雾颜色区域检测、上升烟区检测、阴影检测与去除等四个子算法;利用最小均方算法对以上四个子... 为了能够在多种检测环境中,对森林烟火实现较为精准的定位,达到降低大规模森林火灾发生的可能性,文中研究了视频中基于慢运动物体检测、烟雾颜色区域检测、上升烟区检测、阴影检测与去除等四个子算法;利用最小均方算法对以上四个子算法进行加权;结合OpenCV图像分析处理技术和C++编程,设计了基于图像处理的森林烟火检测系统。实验结果表明,系统具有自动化、智能化程度高,对运行环境要求宽松,使用简单便捷等诸多优点。 展开更多
关键词 烟火检测 最小均方算法 决策函数 加权
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基于决策函数及PSO优化的SVM预测控制应用研究 预览 被引量:2
18
作者 王杰 陈锴鹏 《郑州大学学报:工学版》 CAS 北大核心 2013年第2期53-56,共4页
SVM处理大样本问题时性能明显不如神经网络,因此笔者利用矩阵变换进行决策函数的简化来提升SVM的训练速度,对SVM建模时非必需的支持向量进行约简,并引入一个松弛变量来提升约简效果.实验证明,约简后支持向量个数减少三分之一以上.SVM所... SVM处理大样本问题时性能明显不如神经网络,因此笔者利用矩阵变换进行决策函数的简化来提升SVM的训练速度,对SVM建模时非必需的支持向量进行约简,并引入一个松弛变量来提升约简效果.实验证明,约简后支持向量个数减少三分之一以上.SVM所建立的模型进行线性化之后应用于预测控制当中,采用PSO算法来选择最优的SVM参数和计算预测控制的最优控制律.通过对水泥回转窑窑尾烟室温度的数据进行实验仿真,结果表明该方法可以提高系统响应速度,减小系统响应的超调量. 展开更多
关键词 支持向量机 决策函数 粒子群算法 预测控制
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基于线性距离核的支持向量机设计 预览
19
作者 闭思泽 黄廷磊 《桂林电子科技大学学报》 2013年第6期478-481,共4页
为了消除样本数量对现有SVM决策函数计算的影响,提出一种基于样本数据线性距离特征的线性距离核函数来改进SVM。基于该核函数的SVM决策函数,实现了与样本数量无关的分类计算,极大提升SVM在执行超大规模分类计算的速度。仿真结果表明,该... 为了消除样本数量对现有SVM决策函数计算的影响,提出一种基于样本数据线性距离特征的线性距离核函数来改进SVM。基于该核函数的SVM决策函数,实现了与样本数量无关的分类计算,极大提升SVM在执行超大规模分类计算的速度。仿真结果表明,该核函数具有与常用核函数一样的性能,可以完成非线性SVM的训练和分类。 展开更多
关键词 函数 决策函数 支持向量机 样本数量无关 线性距离
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一种改进的支持向量机及其在图像分割中的应用 预览
20
作者 刘琦 赵彦晖 《忻州师范学院学报》 2012年第2期15-17,共3页
支持向量机方法在解决小样本,非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。目前主要用于二元分类问题中,而对于其在多类分类应用仍是一个值得研究的问题。在目前存在的各种多类支持向量机分类问题中,一对一方法是一种最符合实际的方... 支持向量机方法在解决小样本,非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。目前主要用于二元分类问题中,而对于其在多类分类应用仍是一个值得研究的问题。在目前存在的各种多类支持向量机分类问题中,一对一方法是一种最符合实际的方法。文章提出了一种改进的支持向量机,并将其应用于图像分割。这种改进的支持向量机它对一对一方法进行了改进,实验表明,支持向量机的方法是一种很有潜力的图像分割技术。 展开更多
关键词 支持向量机 距离 决策函数 一对一 分类器
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