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一种新的证据K-NN数据分类算法 总被引:1,自引:0,他引:1
K近邻分类算法已被广泛应用于模式识别中。为了有效处理识别问题中的不确定信息并提高数据分类精度,提出了一种新的证据K-NN(NEK-NN)分类算法。首先从总的训练集中随机重复采样来构造多个训练样本子集。在每个训练子集中,利用目标数据与其各个近邻的距离分别构造基本置信指派,并根据K个近邻数据在每个类别中的数目来对构造的置信指派进行加权。然后,利用DS规则对加权证据融合。根据每个训练子集下融合结果的算术平均值来判断目标的类别属性。通过模拟数据集和真实数据集的实验,将NEK-NN算法与其他几种常见的方法做了对比分析,结果表明NEK-NN算法能够有效地提高分类的精度。 相似文献
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分布式水文模型中的逐栅格汇流算法计算量大,需要借助并行计算以满足大流域长历时模拟的要求。针对目前鲜有对基于隐式有限差分的逐栅格汇流算法进行并行计算研究的情况,基于栅格分层的思想提出一种适用于共享内存并行计算环境的逐栅格汇流并行算法。该算法首先根据流向进行栅格分层,使同一层中栅格的计算相互独立,然后将同一层中栅格的计算任务分配到多个计算单元并行计算。采用C++编程语言与OpenMP并行编程库实现了该算法,并选择河北省清水河流域为实验区,在不同数据规模(30m、90m、270m分辨率)、不同核数(2~20个)以及不同栅格分层方法的情况下对算法性能进行了测试。实验结果表明本文提出的并行算法具有较好的加速比和并行效率,且并行效率随数据规模的增大而增大。栅格分层方法对算法并行性能有明显影响,从上到下的分层方法比从下到上的方法具有更高的并行效率。 相似文献
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以网络舆情传播过程中大部分人对事实不了解为前提,在这部分群体内构建基于不完全信息环境的两人对称演化博弈模型。提出了两人对称博弈矩阵来决定个体策略的选择,建立了复制动态方程说明不同策略群体比例的演化方向,演化时引入个体的记忆长度,根据设定的交互规则更新各自的观点值及记忆列表。仿真分析模型表明,在此环境中很容易产生羊群行为,群体内的个体都选择盲从并且观点保持一致。此外,羊群行为的集聚产生受多种因素影响,主要与采取分析策略的交互利益、成本系数以及记忆长度有关。本文对科学分析引导网络舆情的传播有一定实际意义。 相似文献
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国有资产管理工作是后勤工作中的一项重要内容,后勤部门必须进一步理清工作思路,创新和改革国有资产管理方法,科学规划固定资产经费使用项目,既保障好中心任务的圆满完成,又贯彻好厉行节约的精神.通过分析在资产管理工作中厉行节约的重要意义,探讨当前影响贯彻厉行节约传统的主要因素,并就加强厉行节约提出几点看法. 相似文献