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本文给出了一种获取多类知识的决策树算法,该算法根据所给定的属性的优先级和取值类型进行分类型知识的获取。为了保证获得知识的有效性,根据科恩(Cohen)的归纳概率提出了一种证据支持程度来对所获得的知识进行评价,并相应地给出了一种知识求精的方法。 相似文献
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借鉴自然界生态系统的典型特征,提出机器人生态圈概念。通过使集群机器人进行智能协同与复杂演化,涌现自我维持、自我复制与自我进化等生命特征,实现无人条件下的长期生存、繁衍与进化,并执行特定的任务。针对机器人生态圈典型任务场景的自主任务决策需求,分析不同机器学习任务决策方法的特点,建立机器人生态圈自主任务决策的决策树模型和神经网络模型。分析表明,两种模型的正确率均在80%~90%,且均具有良好的稳定性。这说明,机器人生态圈自主任务决策问题可以通过决策树、神经网络等机器学习方法来很好地加以解决,从而为面向无人化场景的任务应用提供技术支持。 相似文献
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一种新的支持向量机决策树设计算法 总被引:2,自引:0,他引:2
支持向量机决策树的精度和速度取决于树结构。为了获得好的泛化性能,应由可分性强的类为树的上层结点定义分类子任务。提出了一种新的支持向量机决策树设计算法。决策树中每个结点的分类子任务定义规则如下:采用模糊核C-均值将当前训练集粗分为两个子集,然后基于隶属度从各个子集中选择可分性强的子类定义当前结点的分类子任务,并将可分性弱的子类移至下层结点。实验结果表明,该方法的精度和速度都优于其他传统的多类分类方法。 相似文献
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构造模型决策树时超参数较多,参数组合复杂,利用网格搜索等调参方法将会消耗大量的时间,影响模型性能的提升。提出了一种多核贝叶斯优化的模型决策树算法,该算法为应对不同分类数据特性,采用三种高斯过程建模寻优,利用贝叶斯优化技术,选出最优的参数组合。实验结果表明,所提算法在参数寻优上要优于传统的模型决策树寻优方法,并且能够在迭代次数不多的情况下找到全局最优参数值,在一定程度上提升了算法的分类性能,节省了大量的调参时间。 相似文献
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联合作战中指挥关系的优化设计方法 总被引:1,自引:0,他引:1
从优化设计的应用领域出发,以联合作战中一定作战背景的的典型想定为基础,分析了PCANS模型中协作网和决策树的概念和定义,从PCANS模型关于组织基本元素的划分描述了组织通信协作网和指挥决策树。在仿真案例中,在这一描述的基础上对指挥关系(组织结构)的设计提出了新的方法,并通过案例分析设计了战役组织的指挥关系。 相似文献