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在大数据环境下的分类学习中，随着描述样本语义信息的丰富，数据的类别空间结构存在着层次化。然而，现有分层分类算法缺乏可解释性，为此本文提出了一种基于邻域覆盖约简的层次化规则学习算法。该算法框架主要包括：（1）定义了面向层次化结构数据的邻域覆盖约简模型；（2）定义了层次邻域系统中覆盖元的依赖度；（3）提出了一种基于覆盖元依赖度的层次化规则学习前向搜索算法。最后，实验表明本文所提算法的分类性能较优且具有较好的可解释性。 相似文献
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设计一种用于艾灸辅疗的新型五自由度混联机器人机构，该机构由2UPS&1UPR&1UP并联模块和2R串联模块组成.首先，给出该混联机器人的概念设计方案，并运用螺旋理论分析2UPS&1UPR&1UP并联模块的自由度，建立该混联机构的运动学模型并推导其位置逆解的解析解，进而求得全局雅克比矩阵和奇异位型.在此基础上，采用“分层切片”的搜索方法得到该艾灸机器人的可达工作空间.最后，制作概念样机，并通过运动位姿实验验证运动学逆解与工作空间分析的正确性.研究表明，所提混联机器人机构具有大转角和大工作空间的性能优势，可以满足艾灸辅疗流程对器械运动形式与工作空间的需求. 相似文献
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