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高原藏区水电工程地处偏远藏族核心区,生态环境脆弱,自然条件恶劣,社会经济基础薄弱,基础设施条件落后,工程建设阶段不可控风险点多,复杂的社会、自然条件给藏区工程建设和投资控制带来了巨大挑战。如何结合当前藏区水电工程建设面临的新形势,形成一套适应新形势的合同管理体系,充分发挥水电工程在藏区的社会经济效益,进一步有效降低建设投资,是高原藏区水电工程合同管理工作过程中重要且迫切的任务。  相似文献   
2.
基于两阶段聚类的模糊支持向量机   总被引:2,自引:0,他引:2       下载免费PDF全文
为了提高模糊支持向量机在大数据集上的训练效率,提出一种基于两阶段聚类的模糊支持向量机算法。第1阶段为粗粒度聚类阶段,在每类训练样本上执行密度聚类算法,设置较大的邻域半径(给定邻域内最小点数),保证可能成为支持向量的样本点都被选取;第2阶段为自适应聚类阶段,在粗选的数据集合上,执行自适应密度聚类算法,根据各个点距离分类面的远近,自适应决定该点的邻域半径(给定邻域内最小点数)。这样可有效地减少远离分类面的聚类边缘点的数量,同时在分类面附近保持较多的样本点,试验结果表明,基于两阶段聚类模糊支持向量机算法,相比以往的方法,不仅提高了模糊支持向量机的训练效率,同时保持了较好的分类效果。  相似文献   
3.
To guarantee the optimal reduct set, a heuristic reduction algorithm is proposed, which considers the distinguishing information between the members of each pair decision classes. Firstly the pairwise positive region is defined, based on which the pairwise significance measure is calculated between the members of each pair classes. Finally the weighted pairwise significance of attribute is used as the attribute reduction criterion, which indicates the necessity of attributes very well. By introducing the noise tolerance factor, the new algorithm can tolerate noise to some extent. Experimental results show the advantages of our novel heuristic reduction algorithm over the traditional attribute dependency based algorithm.  相似文献   
4.
为了提高模糊支持向量机在大规模数据集上的训练效率,提出了一种基于聚类粒度的模糊支持向量机算法.首先在每类训练样本上执行无监督聚类算法,产生聚类颗粒.在综合考虑了聚类中心、半径和聚类中的样本数目等聚类信息基础上,找到每个聚类内部的边缘点和交叉点集合,去除对分类贡献很小的聚类内部点,最终形成了新的用于模糊支持向量机训练的样本集合.随后的试验结果表明,由聚类颗粒生成的约简样本集合,很好的表示了原有样本的分布,不仅提高了训练效率,同时保持了较好的分类效果.  相似文献   
5.
以某军用系统所用数据库为例 ,介绍了在 DOS操作系统下 ,采用 Borland C++类库编程 ,具有 Win-dows界面风格 ,操作简捷 ,实时性强 ,大容量存储 ,并能实现某些军用特殊功能的数据库编制。  相似文献   
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