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1.
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。文章提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时的属性约简对分类效果的直接影响,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,以这些子集构建相应的朴素贝叶斯分类器,采用模拟退火遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的性能。  相似文献   
2.
利用软件度量工具对软件的各类质量属性度量,对于提高程序的质量有重要意义。在分析面向移动Agent的度量指标的基础上,设计并实现一种基于移动Agent的软件度量工具,该工具通过度量Agent与系统中其它Agent进行交互来获取度量所需信息并对其进行加工处理,用户可以通过度量Agent提供的接口查询度量的结果。最后给出度量指标与度量特征之间关系的实验结果。  相似文献   
3.
频繁闭合模式集可惟一确定频繁模式完全集且数据量要小几个数量级。根据分布式数据流的特点,提出了一种挖掘频繁闭合项集的算法,该算法采用K叉树形结构,以叶子节点接收各条数据流,创建DSFCI_tree结构来存贮各条数据流中的每段闭合模式,然后逐层往上合并更新,从而在根节点可得整个分布式数据流的频繁闭合模式。  相似文献   
4.
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时,训练集的噪声及数据规模使属性约简的效果不太理想,并进而影响分类效果,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集构建相应的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的分类精度。  相似文献   
5.
基于遗传算法的朴素贝叶斯分类   总被引:1,自引:0,他引:1  
朴素贝叶斯分类器是一种简单而高效的分类器,但是其属性独立性假设限制了对实际数据的应用。提出一种新的算法,该算法为避免数据预处理时,训练集的噪声及数据规模使属性约简的效果不太理想,并进而影响分类效果,在训练集上通过随机属性选取生成若干属性子集,并以这些子集构建相应的贝叶斯分类器,进而采用遗传算法进行优选。实验表明,与传统的朴素贝叶斯方法相比,该方法具有更好的分类精度。  相似文献   
6.
基于模拟退火算法的遗传程序设计方法   总被引:5,自引:2,他引:5  
遗传程序设计(GP)是运用遗传算法的思想,通过生成计算机程序来解决问题的,但用它来解决大型或复杂问题时,就存在一些难以解决的问题,尤其是大量使用计算机内存和CPU时间,大大影响了工作性能。以符号回归问题为例,针对传统的遗传程序设计方法在解决问题时所遇到的困难,提出一个基于模拟退火算法的遗传程序设计方法,进一步提高GP系统求解问题的能力。  相似文献   
7.
基于RUP思想和B/S模式的考试系统   总被引:3,自引:0,他引:3  
RUP,即Rational统一过程,是目前较为流行的软件开发方法。它是以架构为中心,采用用例驱动的、迭代的增量的软件开发过程,它解决了软件系统在规模、复杂性、分布和重要性上不断扩张带来的一系列的技术和组织上的问题。而随着现代远程教育的兴起,传统的C/S模式考试系统已不能满足时代的需要。文中正是以C语言考试系统为例,研究如何利用基于RUP思想的开发方法来把握一个B/S系统的接体开发的架构与过程。  相似文献   
8.
一种交互式最大最小蚂蚁算法   总被引:4,自引:0,他引:4       下载免费PDF全文
传统蚁群优化算法难以量化定性系统的优化指标.为此,提出一种交互式最大最小蚂蚁算法.将路径中的信息素限制在最大最小区间内,利用全局历史最优解进行信息素更新和用户评价,选择当前代最感兴趣的解,无需给出每个解的具体优劣数量值,以提高算法性能和降低用户疲劳.仿真实验结果表明,该算法具有较好的搜索能力和较快的收敛速度.  相似文献   
9.
随着网络技术的深入发展,校园网已在生活中被广泛运用,精确分配校园网的网络资源是很有必要的。内容从容量估计、覆盖结构两个方面进行考虑,依据仿真校园网内的话务量分布和每个子地点的实时流量变化,在基于时分多址的定向通信网络的动态资源分配算法下,通过对资源的合理调度,使网络资源的分布更精准的作用于每一个实时情景,并及时应对突发流量激增的情况,从而提高网络资源的利用率。  相似文献   
10.
提出一种基于滑动窗口的概率数据流聚类方法PWStream。PWStream采用聚类特征指数直方图保存最近数据元组的信息摘要,在允许的误差范围内删除过期的数据元组;并针对数据流上概率元组提出强簇、过渡簇和弱簇的概念,设计了一种基于距离和存在概率的簇选择策略,从而可以发现更多的强簇。理论分析和实验结果表明,该方法具有良好的聚类质量和较快的数据处理能力。  相似文献   
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