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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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地面防空部署方案的评价是一个多属性决策问题。基于灰色关联决策理论,建立了地面防空部署方案的评价模型与优选算法。该方法能充分利用主客观信息,避免求取属性权重估计值的计算,并能反应指挥员对部署方案的偏好,使得部署方案的评价易于编程计算。 相似文献
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地对空雷达对抗训练水平评估是对于地对空雷达对抗部队装备训练水平的全面评价,是一个复杂的多指标综合评估问题。通过对地对空雷达对抗训练内容的分析,构建了评估指标体系,采用灰色关联分析法(GRA)对训练水平进行评估,并对确定指标权重的方法进行了改进,运用专家主观、客观权重相结合进行指标赋权,可以使评估结果能够更贴近实际。最后,实例说明了改进的灰色关联分析法在地对空雷达对抗训练水平评估中的应用。 相似文献