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如何设计合理的属性子空间区间是序贯三支分类研究的重要内容之一.考虑到实际应用中广泛存在的数值数据,将邻域粗糙集及邻域决策错误率引入序贯三支分类方法中,构建合理的属性子空间区间.借助邻域决策错误率约简,分别定义局部和全局属性子空间,并基于此设计基于邻域决策错误率的序贯三支分类算法.在6组UCI数据集上的实验结果表明,该分类方法不仅压缩了数据的属性空间,而且提高了数据的分类精度,为序贯三支分类方法的研究提供了新的思路. 相似文献
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为了捕捉在线购物时用户与商品之间的动态交互关系,提高推荐系统(RS)的准确度,提出了结合用户倾向性和商品吸引力的用户评价预测方法。首先,将评论分为用户评论文本和商品评论文本,分别输入两个交互卷积神经网络(CNN),并结合注意力机制,动态捕捉文本中的语义信息和上下文信息,得到用户和商品的自适应特征;然后,利用交互注意力网络,分析商品特征和用户特征的动态交互关系,计算出用户对特定商品的倾向性和商品对特定用户的吸引力;最后,通过预测模块提供用户对商品的准确评价预测。在数据集上进行实验,结果表明,所提方法取得了最优性能,比其他方法的MAE和RMSE性能分别至少提升了15.1%和13.6%。此外,基于Top-K的统计指标进一步验证了所提方法的商品推荐精准度。 相似文献
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无线传感器网络的海量数据采集、传输和处理,对传感器节点的处理能力和功耗提出了严峻挑战,而且现实环境中传感器故障或者环境因素的突变会导致部分采集数据异常,而传统的数据处理方法无法对包含异常的数据进行有效的处理。针对上述问题,文中提出了两类无线传感器网络的异常数据模型,以及相应的基于分布式压缩感知的异常数据处理方法。通过协同的多个传感器进行数据压缩采样,当多个传感器采集的数据包含异常成分时,分布式压缩感知技术对数据中相同的正常分量进行一次统一重构,仅对不同的异常分量进行单独重构,从而避免了对相同数据分量的重复处理,提高了对包含异常成分数据处理的效率。另外,分布式压缩感知技术充分利用数据间的相关性,可有效减少传感器网络的数据采集量,加强其对抗异常数据的鲁棒性。对两类异常数据模型的数值仿真结果表明:相比于传统的基于单组测量值的压缩感知技术,基于分布式压缩感知技术的数据处理方法在提高异常数据重构准确率的同时,将采样数据量减少了约33%,证明了该方法的有效性。 相似文献
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议当代人工智能的应用领域和发展状况 总被引:1,自引:0,他引:1
本文介绍了人工智能的发展状况和一些新型技术,这些人工智能技术在人们生活当中的一些领域已经得以使用。例如专家系统、模糊控制和神经网络等等。通过这篇文章我们要了解人工智能的几种类型和应用以及在未来的发展。 相似文献
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