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基于自适应核带宽度Mean Shift算法的单木识别研究
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作者 马秀 陈伟 +2 位作者 徐雁南 张舒 王国宏 《森林工程》 北大核心 2024年第2期92-101,126,共11页
为提高多树种森林中单木识别的精度,利用机载激光雷达点云数据作为研究对象,提出一种基于自适应核带宽度Mean Shift算法的单木识别方法。该方法先采用直方图分析法分离树冠点云和冠层下点云,再采用基于二维增量网格投影的区域生长法,估... 为提高多树种森林中单木识别的精度,利用机载激光雷达点云数据作为研究对象,提出一种基于自适应核带宽度Mean Shift算法的单木识别方法。该方法先采用直方图分析法分离树冠点云和冠层下点云,再采用基于二维增量网格投影的区域生长法,估算单木冠幅有效半径,然后以单木冠幅有效半径作为自适应核带宽度,对树冠点云进行自适应Mean Shift聚类分析,得到树冠点簇,最后采用包络盒方法根据树冠点簇和树干点云的空间关系识别单木。试验结果表明,检测树与实际树的位置、树冠形态近似一致,单木召回率达到86.1%,准确率达到91.5%,高于2个对比试验的结果。研究证明设置的自适应核带宽度能够自动调整以反映局部树冠的实际大小,在多树种森林的单木识别中表现良好。 展开更多
关键词 激光雷达 单木识别 Mean Shift算法 核带宽度 自适应
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案例索引BCS-Tree及其构建方法研究 被引量:1
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作者 范海雄 刘付显 夏璐 《计算机研究与发展》 EI CSCD 北大核心 2013年第12期2629-2641,共13页
为克服现有案例索引方法存在的不足,提出了一种新的索引结构BCS-Tree.首先,对松弛聚类(graph-based relaxed clustering,GRC)算法进行了自适应改进,以克服现有基于聚类方法受初值影响大、只能适应凸形聚类等缺点;其次,将KICA与最小外接... 为克服现有案例索引方法存在的不足,提出了一种新的索引结构BCS-Tree.首先,对松弛聚类(graph-based relaxed clustering,GRC)算法进行了自适应改进,以克服现有基于聚类方法受初值影响大、只能适应凸形聚类等缺点;其次,将KICA与最小外接矩阵(minimum bounding rectangle,MBR)结合,增强了MBR方法对非线性和非正态分布数据的处理能力;然后,在给出双基点选择方法的基础上,提出了基于改进GRC和双基点聚类分割的BCS-Tree构建方法;最后,基于对查询点和案例数据之间可能分布关系的全面分析,设计了BCS-Tree的查询算法,并结合理论推导和实例验证,对BCS-Tree及其查询算法进行了分析.结果证明,所提的索引构建方法具有较强的参数鲁棒性和适用性,且BCS-Tree及其查询算法具有良好的检索效能. 展开更多
关键词 案例索引 BCS-tree 松弛聚类 核独立分量分析 最小外接矩阵(MBR) 聚类分割
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基于PSO-GBDT的基桩缺陷智能识别与定位
3
作者 余金煌 胡成龙 王铁强 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2024年第5期37-44,共8页
低应变反射波法是实现基桩缺陷诊断与健康评估的重要手段。然而,目前该方法检测结果的判断仍采用人工方式进行,而人工进行结果的判断又不可避免会因缺陷波形不明显等因素导致误判或判断不准确等问题。为了解决这一问题,利用梯度提升决策... 低应变反射波法是实现基桩缺陷诊断与健康评估的重要手段。然而,目前该方法检测结果的判断仍采用人工方式进行,而人工进行结果的判断又不可避免会因缺陷波形不明显等因素导致误判或判断不准确等问题。为了解决这一问题,利用梯度提升决策树(GBDT)建立低应变反射波法检测结果与桩身缺陷位置的非线性关系,实现桩身缺陷的快速识别与定位,引入粒子群优化算法(PSO)优化模型关键参数,提高模型的精度与泛化能力。此外,利用核主成分分析(KPCA)算法对低应变反射波的多域特征降维,以此降低模型训练难度。最后,通过大量实测数据验证了该模型的可行性与准确性,结果表明,该模型具备基桩缺陷的快速识别与定位的能力。 展开更多
关键词 低应变反射波法 基桩 梯度提升决策树 粒子群优化算法 核主成分分析
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Artin Transfer Patterns on Descendant Trees of Finite p-Groups 被引量:3
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作者 Daniel C. Mayer 《Advances in Pure Mathematics》 2016年第2期66-104,共39页
Based on a thorough theory of the Artin transfer homomorphism from a group G to the abelianization of a subgroup of finite index , and its connection with the permutation representation and the monomial representation... Based on a thorough theory of the Artin transfer homomorphism from a group G to the abelianization of a subgroup of finite index , and its connection with the permutation representation and the monomial representation of G, the Artin pattern , which consists of families , resp. , of transfer targets, resp. transfer kernels, is defined for the vertices of any descendant tree T of finite p-groups. It is endowed with partial order relations and , which are compatible with the parent-descendant relation of the edges of the tree  T. The partial order enables termination criteria for the p-group generation algorithm which can be used for searching and identifying a finite p-group G, whose Artin pattern is known completely or at least partially, by constructing the descendant tree with the abelianization of G as its root. An appendix summarizes details concerning induced homomorphisms between quotient groups, which play a crucial role in establishing the natural partial order on Artin patterns and explaining the stabilization, resp. polarization, of their components in descendant trees T of finite p-groups. 展开更多
关键词 Artin Transfer kernel Type Target Type Descendant tree Coclass tree Coclass Graph
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Elaboration and Characterization of Composite Materials Reinforced by Papaya Trunk Fibers (<i>Carica papaya</i>) and Particles of the Hulls of the Kernels of the Winged Fruits (<i>Canarium schweinfurthii</i>) with Polyester Matrix 被引量:1
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作者 Ze Eric Parfait Noah Pierre Marcel +4 位作者 Nnomo Elobi Didine Nfor Clins Wiryikfu Betene Ebanda Fabien Ngahiyi Abbé Claude Valery Atangana Ateba 《Journal of Minerals and Materials Characterization and Engineering》 2020年第5期341-352,共12页
In this work we determine the physical and mechanical properties of local composites reinforced with papaya trunk fibers (FTP) on one hand and particles of the hulls of the kernels of the garlic (PCNFA) in the other h... In this work we determine the physical and mechanical properties of local composites reinforced with papaya trunk fibers (FTP) on one hand and particles of the hulls of the kernels of the garlic (PCNFA) in the other hand. The samples are produced according to BSI 2782 standards;by combining fibers and untreated to polyester matrix following the contact molding method. We notice that the long fibers of papaya trunks improve the tensile/compression characteristics of composites by 45.44% compared to pure polyester;while the short fibers improve the flexural strength of composites by 62.30% compared to pure polyester. Furthermore, adding fibers decreases the density of the final composite material and the rate of water absorption increases with the size of the fibers. As regards composite materials with particle reinforcement from the cores of the winged fruits, the particle size (fine ≤ 800 μm and large ≤ 1.6 mm) has no influence on the Young’s modulus and on the rate of water absorption. On the other hand, fine particles improve the flexural strength of composite materials by 53.08% compared to pure polyester;fine particles increase the density by 19% compared to the density of pure polyester. 展开更多
关键词 Physical and Mechanical Characterization Composite Fibers Papaya tree Trunk PARTICLES Shells kernelS Garlic Fruits
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基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法研究
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作者 张镝 吴宇强 《微型电脑应用》 2023年第12期12-15,共4页
为了实现数据均衡分区,提出一种基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法。利用中心数据仓库技术对数据进行集成,并同时完成数据清洗与消减工作,采用核主成分分析法对集成得到的数据进行特征提取。根据特征提取结果,运用机器学习中的决策... 为了实现数据均衡分区,提出一种基于机器学习的迭代式数据均衡分区算法。利用中心数据仓库技术对数据进行集成,并同时完成数据清洗与消减工作,采用核主成分分析法对集成得到的数据进行特征提取。根据特征提取结果,运用机器学习中的决策树算法构建分类器模型,实现数据迭代式均衡分区。实验结果表明,所提算法的数据查全率高于90%,平均查准率在85%以上,均优于传统方法。 展开更多
关键词 数据均衡分区 机器学习 迭代式 核主成分分析 决策树
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面向人机共驾决策的实时驾驶能力评价算法 被引量:1
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作者 苏卫星 薛凤 +1 位作者 温永刚 刘芳 《东北大学学报(自然科学版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2023年第8期1078-1088,共11页
面向智能辅助驾驶系统人机共驾决策问题对于驾驶人实时驾驶能力评估的需求,考虑现有驾驶评价的单一性问题,提出综合考虑驾驶技能、驾驶状态以及驾驶风格等驾驶人实时驾驶能力评价算法.该算法在提出驾驶能力具有相对性和连续性基础上,首... 面向智能辅助驾驶系统人机共驾决策问题对于驾驶人实时驾驶能力评估的需求,考虑现有驾驶评价的单一性问题,提出综合考虑驾驶技能、驾驶状态以及驾驶风格等驾驶人实时驾驶能力评价算法.该算法在提出驾驶能力具有相对性和连续性基础上,首先提出基于高斯核函数的客观熵权驾驶技能相对评价模型、基于时间尺度的驾驶状态相对评价模型以及基于无监督决策分类树的驾驶风格软划分模型;其次,提出具有“惩罚”与“肯定”机制的驾驶能力评价机制及评价模型,实现满足人机共享决策控制需求的实时驾驶能力评价.最后,通过实验比较分析可知,本文提出的评价算法能够满足人机共享系统对于驾驶人驾驶能力评价实时性、客观性、全面性的需求. 展开更多
关键词 驾驶能力评价 驾驶风格 高斯核函数 无监督决策树 人机共驾系统
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基于LightGBM的夜经济用户级短期负荷概率预测方法 被引量:1
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作者 周文涛 魏光涛 +2 位作者 王泽黎 张晓晨 任立志 《数据与计算发展前沿》 CSCD 2023年第3期160-168,共9页
[目的]为了度量夜经济中用户级短期负荷的不确定性,基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)和KDE(Kernel Density Estimation)方法,本文设计了一种夜经济用户级短期负荷概率预测模型框架和预测方法。[方法]首先,利用LightGBM对... [目的]为了度量夜经济中用户级短期负荷的不确定性,基于LightGBM(Light Gradient Boosting Machine)和KDE(Kernel Density Estimation)方法,本文设计了一种夜经济用户级短期负荷概率预测模型框架和预测方法。[方法]首先,利用LightGBM对待预测用户的历史负荷与影响因素(如天气、日类型等)进行建模。然后,使用该模型预测用户的未来短期负荷,并将LightGBM模型所包含的树的输出作为概率预测的输入,利用核密度估计方法计算该用户未来短期负荷的概率密度及预测区间。[结论]最后利用北方某城市的多个夜经济用户真实负荷数据进行了实验验证,实验结果表明本方法预测结果准确,鲁棒性高,且对夜经济多类用户均适用。 展开更多
关键词 用户级负荷预测 负荷概率预测 LightGBM 梯度提升决策树 核密度估计
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胚抢救技术在核果类果树育种上的应用 被引量:17
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作者 刘焕芳 段成国 +2 位作者 陈学森 冯宝春 杨红花 《生物技术通报》 CAS CSCD 2003年第3期12-16,共5页
胚抢救技术在核果类果树早熟品种育种及获得远缘杂种、阻止胚早期退化、提高早熟品种种子萌发率和缩短育种周期等方面具有重要作用。对胚抢救技术及其在核果类果树育种上的应用、注意问题进行了综述。
关键词 胚抢救技术 核果类果树 育种 早熟 运缘杂交育种
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移动Ad Hoc网的一种新的自组织组网和路由算法 被引量:5
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作者 毛玉明 杨宁 段景山 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2004年第F12期161-164,共4页
本文针对移动AdHoc网络提出了一种新的自组织组网与路由算法———核心树组网路由算法%D———KTRA .该算法将AdHoc网络重构成一种逻辑的树形拓扑结构 ,使得节点只需掌握部分路由信息就可以完成组网和路由 ,当拓扑发生变化时 ,路由更新... 本文针对移动AdHoc网络提出了一种新的自组织组网与路由算法———核心树组网路由算法%D———KTRA .该算法将AdHoc网络重构成一种逻辑的树形拓扑结构 ,使得节点只需掌握部分路由信息就可以完成组网和路由 ,当拓扑发生变化时 ,路由更新也被限制在分支范围 .算法兼具先应式延时短和反应式灵活的特点 .本文描述了KTRA算法的设计思想和主要内容 ,以及该算法在实验系统中的应用情况 . 展开更多
关键词 AD HOC网络 移动 树形拓扑结构 路由算法 核心树组网路由算法
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基于多假设跟踪的移动机器人自适应蒙特卡罗定位研究 被引量:14
11
作者 张恒 樊晓平 瞿志华 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2007年第9期941-946,共6页
针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行... 针对移动机器人蒙特卡罗定位(Monte Carlo localization,MCL)算法在含有对称和自相似结构的环境中容易失败的问题,提出了一种基于多假设跟踪的自适应蒙特卡罗定位改进算法.该算法根据粒子间空间相似性采用核密度树聚类算法对粒子群进行聚类,每簇粒子代表一个位姿假设并用一个独立的MCL算法进行跟踪,总体上形成了一组非等权的粒子滤波器,很好地克服了普通粒子滤波器由于粒子贫乏而引起的过度收敛问题.同时运用该核密度树实现了自适应采样,提高了算法的性能.针对机器人"绑架"问题对该算法作了进一步的改进.实验结果证明了该算法的有效性. 展开更多
关键词 移动机器人 蒙特卡罗定位 多假设跟踪 核密度树
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基于核方法的中文实体关系抽取研究 被引量:18
12
作者 黄瑞红 孙乐 +1 位作者 冯元勇 黄云平 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2008年第5期102-108,共7页
命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题之一。该文探讨了核方法在中文关系抽取上的有效性问题,主要分为三部分:研究了在卷积树核中使用不同的语法树对关系抽取性能的影响;通过构造复合核检查了树核与平面核之间的互补效果;改... 命名实体关系抽取是信息抽取领域中的重要研究课题之一。该文探讨了核方法在中文关系抽取上的有效性问题,主要分为三部分:研究了在卷积树核中使用不同的语法树对关系抽取性能的影响;通过构造复合核检查了树核与平面核之间的互补效果;改进了最短路径依赖核,将核计算建立在原最短依赖路径的最长公共子序列上,以消除原始最短路径依赖核对依赖路径长度相同的过严要求。因为核方法开始被用于英文关系抽取时,F1值也只有40%左右,而我们在ACE2007标准语料集上的实验结果表明,只使用作用在语法树上的卷积核时,中文关系抽取的F1值达到了35%,可见卷积核方法对中文关系抽取也是有效的,同时实验也表明最短路径依赖核对中文关系抽取效果不明显。 展开更多
关键词 计算机应用 中文信息处理 中文实体关系抽取 核方法 卷积树核 复合核 最短路径依赖核
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《同义词词林》在中文实体关系抽取中的作用 被引量:26
13
作者 刘丹丹 彭成 +1 位作者 钱龙华 周国栋 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2014年第2期91-99,共9页
语义信息在命名实体间语义关系抽取中具有重要的作用。该文以《同义词词林》为例,系统全面地研究了词汇语义信息对基于树核函数的中文语义关系抽取的有效性,深入探讨了不同级别的语义信息和一词多义等现象对关系抽取的影响,详细分析了... 语义信息在命名实体间语义关系抽取中具有重要的作用。该文以《同义词词林》为例,系统全面地研究了词汇语义信息对基于树核函数的中文语义关系抽取的有效性,深入探讨了不同级别的语义信息和一词多义等现象对关系抽取的影响,详细分析了词汇语义信息和实体类型信息之间的冗余性。在ACE2005中文语料库上的关系抽取实验表明,在未知实体类型的前提下,语义信息能显著提高抽取性能;而在已知实体类型的情况下,语义信息也能明显提高某些关系类型的抽取性能,这说明《词林》语义信息和实体类型信息在中文语义关系抽取中具有一定的互补性。 展开更多
关键词 中文实体关系抽取 树核函数 同义词词林 语义信息
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实体词语义信息对中文实体关系抽取的作用研究 被引量:7
14
作者 段利国 徐庆 +1 位作者 李爱萍 崔敏君 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2017年第1期141-146,共6页
为了探索从外部词典提取的实体词语义信息在中文实体关系抽取上的作用,提出了知网语义树和《同义词词林》编码树两种新特征,并连同已有的最短路径依存树、知网第一基本义原、《同义词词林》编码、实体大类和实体小类特征一起探究了其对... 为了探索从外部词典提取的实体词语义信息在中文实体关系抽取上的作用,提出了知网语义树和《同义词词林》编码树两种新特征,并连同已有的最短路径依存树、知网第一基本义原、《同义词词林》编码、实体大类和实体小类特征一起探究了其对抽取性能的影响。实验数据表明,作为单一特征时,提出的两种新特征性能虽然不如实体大类和实体小类特征,但是比最短路径依存树、知网第一基本义原、《同义词词林》编码好;作为组合特征时,最短路径依存树和两种新特征的组合特征取得了最好的性能。由此可以得出结论,从非语料中获取的最短路径依存树、知网语义树和《同义词词林》编码树特征可以代替从语料中获取的实体大类和实体小类特征,可以用于下一步开放域的关系抽取。 展开更多
关键词 《同义词词林》 知网 树核函数 关系抽取
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词汇语义信息对中文实体关系抽取影响的比较 被引量:11
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作者 刘丹丹 彭成 +1 位作者 钱龙华 周国栋 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2012年第8期2238-2244,共7页
提出一种将《同义词词林》和《知网》的语义信息融合到基于树核函数的中文关系抽取方法,并比较和分析了两种语义信息对中文实体关系抽取的影响,同时探讨了这两种语义信息与实体类型信息之间的相互关系。实验结果表明,该方法能在一定程... 提出一种将《同义词词林》和《知网》的语义信息融合到基于树核函数的中文关系抽取方法,并比较和分析了两种语义信息对中文实体关系抽取的影响,同时探讨了这两种语义信息与实体类型信息之间的相互关系。实验结果表明,该方法能在一定程度上提高中文关系抽取的性能;同时,《同义词词林》能补充实体类型信息的不足,因而无论是否加入实体类型信息,其语义信息都能大幅度地提高大部分关系类型的抽取性能;而《知网》则和实体类型信息存在冲突,因此在已知实体类型信息的前提下,仅能提高个别关系类型的抽取性能。 展开更多
关键词 中文实体关系抽取 树核 《同义词词林》 《知网》 语义信息
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基于树核函数的中英文代词消解 被引量:23
16
作者 孔芳 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第5期1085-1099,共15页
基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基... 基于树核函数,提出了从使用中心理论、集成竞争者信息和融入语义角色相关信息这3个方面对结构化句法树进行动态扩展来提升中英文代词消解的性能.首先探索了3种基本结构化句法树捕获方案,并使用SVMLight中提供的卷积树核函数直接进行基于结构化句法树的相似度计算,从而完成指代消解任务;其次,在分析3种结构化句法树捕获方案的基础上,从中心理论、竞争者信息和语义角色相关信息等几方面对捕获的结构化句法树进行了扩展;最后,通过ACE 2004 NWIRE英文语料和ACE 2005 NWIRE中文语料上的实验,说明了这些扩展能够提升代词消解的性能. 展开更多
关键词 代词消解 结构化句法树 树核函数
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融合领域知识短语树核函数的中文领域实体关系抽取 被引量:9
17
作者 陈鹏 郭剑毅 +3 位作者 余正涛 严馨 张志坤 高盛祥 《南京大学学报(自然科学版)》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期181-186,共6页
针对在核函数方法中,传统短语树只包含通用领域信息难以训练出适应特定领域关系抽取模型的问题,本文提出一种融入领域知识短语树的中文领域实体关系抽取方法.基于Web上中文特定领域网站的信息结构特点,构建出能反映特定领域实体语义关... 针对在核函数方法中,传统短语树只包含通用领域信息难以训练出适应特定领域关系抽取模型的问题,本文提出一种融入领域知识短语树的中文领域实体关系抽取方法.基于Web上中文特定领域网站的信息结构特点,构建出能反映特定领域实体语义关系的领域知识树,并将其融合到实例句的句法树中,得到特定领域实体语义树.然后通过支持向量机训练,得到实体关系的分类模型,对特定领域实体关系进行抽取.在收集的600篇旅游领域语料上进行关系抽取实验,结果表明:本文所提出的方法优于不融入领域信息的方法,F值提高了3.4%. 展开更多
关键词 领域知识树 核函数 隐式关系抽取 支持向量机
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基于合一句法和实体语义树的中文语义关系抽取 被引量:19
18
作者 虞欢欢 钱龙华 +1 位作者 周国栋 朱巧明 《中文信息学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期17-23,共7页
该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高... 该文提出了一种基于卷积树核函数的中文实体语义关系抽取方法,该方法通过在关系实例的结构化信息中加入实体语义信息,如实体类型、引用类型和GPE角色等,从而构造能有效捕获结构化信息和实体语义信息的合一句法和实体语义关系树,以提高中文语义关系抽取的性能。在ACE RDC 2005中文基准语料上进行的关系探测和关系抽取的实验表明,该方法能显著提高中文语义关系抽取性能,大类抽取的最佳F值达到67.0,这说明结构化句法信息和实体语义信息在中文语义关系抽取中具有互补性。 展开更多
关键词 中文语义关系抽取 卷积树核函数 实体语义信息
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基于树核的隐式篇章关系识别 被引量:15
19
作者 徐凡 朱巧明 周国栋 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第5期1022-1035,共14页
隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的... 隐式篇章关系识别是篇章结构分析中最具有挑战性的任务之一.传统的方法注重篇章中的概念和意义特征,导致系统的性能不高.系统地探索了篇章中的浅层语义信息和以态度韵为导向的句子级情感等平面特征的有效性,同时提出了一种简单而有效的树核方法,最后采用复合核方法加以集成.在Penn Discourse Treebank(PDTB)2.0语料库上的实验结果表明,引入浅层语义和情感等信息后,准确率得到显著提升. 展开更多
关键词 篇章 篇章结构分析 隐式篇章关系识别 树核 复合核
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一种非线性支持向量机决策树多值分类器 被引量:7
20
作者 姚勇 赵辉 刘志镜 《西安电子科技大学学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2007年第6期873-876,共4页
提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法.该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度.在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减... 提出了一种非线性支持向量机决策树的分类算法.该算法通过核函数将支持向量机推广到非线性支持向量机,并在非线性映射后计算特征空间中类间相对分离度,得到类的易分程度.在支持向量机决策树分类中引入相对分离度,有效地降低累积误差,减少计算规模,从而提高分类精度与分类效率.实验结果表明,与一般的线性支持向量机决策树分类算法相比,该算法的分类精度有了明显提高,同时其分类时间也相应降低. 展开更多
关键词 分类 支持向量机 核函数 决策树
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