基于近邻分类的增量学习分类算法研究

为解决分类器学习新样本知识的问题,提出一种基于近邻算法的增量学习算法。该算法以最近邻算法为基础,首先计算新样本与标准样本之间的匹配度,找到最佳匹配样本和次佳匹配样本,然后通过与匹配度阈值进行比较来决定是类内学习还是类别学习。算法采用UCI中的标准数据集进行实验并应用于车辆识别仿真,其结果验证了该算法的有效性。实验进一步研究了匹配度阈值的选择和初始化样本数量选取对分类正确率影响。

建筑电气自动化控制技术研究

随着现代科学技术水平的不断提高,广大人民群众对生活质量的追求也越来越高。因此,建筑电气自动化控制技术的运用成为了实现这一切的关键所在。对建筑进行电器自动化控制技术的改进不仅可以节约资源,减少人力,还可以保证相关设备的安全、规范以及长久的使用寿命。随着建筑电气自动化技术的不断完善和技术水平的不断提高,它将更好地应用于工程建设之中。本文在此基础上详细分析和探讨了建筑电气自动化控制技术和电气自动化设计的要点和趋势,以期为智能建筑的发展做出贡献。