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随着空中和地面移动机器人的深入研究,促进了具有多种运动能力的多栖机器人的发展。陆空两栖机器人作为多栖机器人的一个重要分支......
随着移动通信和无线网络的快速发展，多种无线接入技术已经投入使用，不同的接入技术所提供的服务类型各不相同。为了充分利用无线网络......
云任务调度算法在很大程度上决定了云集群的性能以及用户是否拥有良好的服务体验,而数据本地性任务的选择又是研究云调度算法所需......
为解决传统网络数据传输路径目标识别方法存在识别能耗和延迟高、准确率低问题,提出基于粒子群优化的无线传感器网络数据传输路径......
介绍了支持向量回归机理论的原理及其学习算法,并给出其具体应用。
The principle of support vector regression machine theory......
预测控制技术是一种基于预测模型的新型控制技术,它区别于传统控制器对于模型精度和表达形式的严格限制,根据系统的输入来预测其未......
癌症仍然是最困扰人类的疾病之一。得益于基因芯片技术的迅猛发展，研究人员获得了海量的癌症基因表达数据。利用基因表达数据来分析......
决策树以高效性著称，采用贪心算法对大量数据进行构建一种树形的知识表示，是一种应用广泛的分类算法。自从CLS学习算法开始，经历了三......
支持向量机(SVM)是由Vapnik与其合作者提出的,它是基于统计学习理论的一门新兴学科,是统计学习理论的VC维理论和结构风险最小化理......
学位
资源的过度浪费与使用导致资源严重匮乏,如今资源节约型、环境友好型的发展道路已经成为各国的必然选择。因此,为了实现资源的合理......
容迟网络(Delay Tolerant Networks,DTNs)是一种节点间间歇连接的新型网络体系,而移动社交网络(MSNets,mobile social networks)是......
提出了联合决策矩阵的概念以及基于联合决策矩阵的两类决策系统规则获取算法.将条件属性等价矩阵和决策属性等价矩阵合并到一个矩......
提出了一种基于遗传程序设计算法(GPA)构造多准则决策函数新方法,该方法构造的决策函数比典型的分层处理AHP(算术平均值)方法构造......
聚类分析是数据挖掘的重要技术,是一种无监督的学习方式,可根据数据间的相似程度,将数据进行分类.竞争决策算法是一种基于竞争造就......
竞争决策算法是在分析大自然生物世界特别是人类的各种竞争机制和决策原理的基础上,利用竞争造就优化、决策左右结果的特性来达到......
多路视频智能场面监视系统中目标运动机动性强、方向和速度变化大、轨迹交叉和分岔多,并且目标身份通常无法确定,因而无法通过二者......
针对通信网告警中预示重大故障的告警数量少、不适合用传统预测方法的特点,提出了一种基于稀疏贝叶斯的通信告警序列预测方法(PBM)......
支持向量机是基于统计学习理论的结构风险最小化原则的数据挖掘新方法,它将最大分界面分类器思想和基于核的方法结合在一起,具有很......
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......
序列图像中动日标标示图像的识别具有非常重要的意义。但当序列图像受到严重干扰时,单个分类器对动目标标示图像识别率较低,若多分......
多目标旅行商问题中各个目标的重要程度对不同用户是不同的.为了满足不同用户对各个目标的不同偏好并快速地提供满足用户偏好的TSP......
文章建立了一个基于贝叶斯公式和马尔可夫链的诊断模型,并根据中国现有的医疗管理体制进行假设检验,对假设结果进行评价。在分类过......
本文将两总体及多总体分布相等的非参数假设检验问题转化为寻求最优决策函数的统计决策问题．......
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......
零件参数的选取是一个最优化问题.假定产品与零件的参数为正态分布的随机变量.在此基础上,以零件的标定值和容差为决策函数,以产品......
支持向量机方法是一种基于统计学理论的机器学习的新方法,它在解决小样本,非线性及高维模式识别中表现出许多特有的优势。目前它主......
深入分析了基于分辨矩阵和传统决策矩阵的归纳学习算法中存在的问题,提出了一种新的决策矩阵及基于它的归纳学习和动态数据环境下......
针对旅行商问题,利用竞争决策算法的通用模型,给出了一种基于竞争决策思想,能求解大规模和超大规模TSP问题的快速求解方法,经过大......
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......
就决策函数空间的特性进行讨论，指出任何统计决策问题总是与一个随机过程有关的，所有统计决策函数所构成的集合可以看作是一个拓扑空......
基于Vague集的模糊决策方法近年来得到了广泛的应用，它以方案满足目标的可能性和不可能性为基础，进而建立方案和目标之间的关联矩阵；......
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......
介绍了不完全信息动态博弈理论的应用条件和特点,分析了区域创新系统中政府和企业之间的博弈关系。应用委托—代理模型研究了区域......
支持向量机逐渐成为机器学习的一种方法.异常值检测是支持向量机中一种特殊的分类问题,被称为一类分类.一类分类通过核映射确定一......
在多目标决策问题中,必须设定许多值.由于受到主观因素的影响,不同目标的重要性和可行性方案的效用值有时非常逼近.因此,分析设定......
到目前为止，研究多分类问题对偶性理论的成果还比较少，本文对多类问题的最优性条件进行了讨论，并给出了原始问题和对偶问题解的关系，最......
全面阐述竞争决策算法的基本概念、原理、算法流程、特点，给出了常用的竞争力函数、决策函数、初始状态、资源交换规则，并以示例来说......
在分析自然界各种竞争机制和人类社会决策原理的基础上,利用竞争造就优化和决策左右结果的特性,提出了一种能广泛应用于组合优化难......
近年来,随着计算机技术的迅猛发展和社会的日益信息化,日常生活中的交易数据呈爆炸式涌现.如何从海量数据中获取有用的信息并对其......
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笔者提出的递增式决策函数生成算法是在改造后的分辨矩阵下完成的,更有利于编程实现;避免了传统粗集方法对数据作一次性处理生成庞......
针对最小比率旅行商问题，利用竞争决策算法的通用模型，给出了一种基于竞争决策思想、能求对称型最小比率旅行商问题的快速求解方法，经......
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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MATHEMATI......
