学科分类
/ 25
500 个结果
  • 简介:本文提出了一种混合决策树的调度知识获取算法,在获取到最优特征子集和最优参数后生成调度知识,利用GASA混合优化方法求解在不同调度目标下的制造系统的近似最优特征子集

  • 标签: 决策树调度 混合决策树 知识获取
  • 简介:分类在数据挖掘中是一项非常重要的任务,决策树方法是一种常用的方法。本文重点介绍了决策树建立的基本原理,对算法所面临的问题进行了阐述,为数据分类研究者提供借鉴.

  • 标签: 数据挖掘 决策树算法 分类
  • 简介:利用决策算法了解消费者网络购物时的影响因素,有利于商家改进营销策略.采用随机抽样的方式对500名被试进行问卷调查.对影响消费者网络购物决策的因素建立分类回归树.结果表明,决策树可以有效地用于网络购物决策的分类预测;按重要性提取规则,消费者自身的网络购物经验对网络购物决策影响较大,消费者对网络购物的财务风险、隐私风险等风险感知因素也是预测网络购物决策的重要指标,除此之外商家提供的售后服务、界面操作的便利性以及消费者自身的特征也会在一定程度上反映购物决策.

  • 标签: 决策树 分类回归树 网络购物 决策
  • 简介:借鉴成本敏感模型,综合考虑攻击和响应以及攻击目标等各方面的因素,提出基于最小代价响应决策算法,并对攻击和响应相关的因素进行了量化,与基于分类的响应决策算法相比,该算法具有更高的有效性、成功率和扩展性。

  • 标签: 入侵响应决策 入侵检测 成本敏感 最小代价
  • 简介:物流配送的车辆路径问题(VRP)是近年来物流领域中的研究热点,该问题属于NP难题,较难得到最优解和满意解。在建立了车辆路径问题数学模型的基础上,该问题被分解为两个阶段进行研究,分别为利用基于基地启发式分区算法进行区域划分和利用改进的遗传算法来确定具体的一条配送线路的先后次序。通过此改进的混合遗传算法最终得到优化配送路径。仿真计算结果表明,在大规模车辆路径问题中改进后的算法相比于传统的遗传算法最优解的质量得到一定提高。

  • 标签: 物流配送 大规模 车辆路径 分区算法 遗传算法
  • 简介:摘要本文在将数值型数据标准化的基础上,将分类数据细分为二元数据和类型数据,并用相异度系数距离计算分类数据之间的距离,并且赋予二元和类型数据相应的权重,来改进k-prototypes聚类算法,使该算法满足不同要求的混合属性数据聚类,最后通过C#语言,在ArcEngine2010版本上实现。

  • 标签: K-prototypes算法 混合属性 类型数据 相异度系数 加权属性
  • 简介:布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法都属于仿生优化群算法,它们的原理简单、实现方便,在诸多领域得到应用。虽然这两种算法优点明显,但是它们在全局搜索能力、收敛速度等方面存在不同程度的不足,当它们应用于复杂优化问题时,需要采用改进措施来提升其性能。把布谷鸟搜索算法和粒子群优化算法进行混合,在两种算法平行进化的基础上引入共享机制,使两种算法优点互补。仿真证明,混合算法提升了算法的全局搜索能力和收敛速度,适应性更强,可以应用于复杂的优化问题。

  • 标签: 布谷鸟搜索算法 粒子群优化算法 混合算法 混沌
  • 简介:降维与分类一直是机器学习的研究热点,在很多领域有着成功的应用.针对基因数据分类存在特征维数过高、冗余数据和高噪声等问题,现提出一种基于ReliefF和自适应粒子群(APSO)优化的混合降维算法.即先通过ReliefF和APSO算法选择特征子集,然后使用超限学习机作为评价函数对基因数据进行分类,最后通过循环迭代得到最优的分类精度.实验证明,混合降维算法与已有的算法相比分类精度更高、更稳定,它适用于基因表达数据降维.

  • 标签: RELIEFF算法 APSO算法 降维 基因表达数据
  • 简介:在经济计算工作中,有时遇到各种类型的混合计算题,对混合题的计算,由于定位方法不同,运算顺序不同,效果大不一样。本文从两方面探索提高计算混合题的效率。一是采取综合定位法,二是选择合适的运算顺序。因而在多数情况下,只需定一、两次位,就可在算盘上作连续运算,中途不用清盘,算完最后一项,便可以从算盘上得到最终计算结果。一、乘、除单项定位法由于混合计算题的定位,要有乘、除单项定位法做基础,因此略作介绍。先讲位数的分类,位数分为三类:

  • 标签: 计算法 定位法 综合定位 起拨 计算工作 计算题
  • 简介:摘要:本论文主要研究了基于灰色系统理论与熵权方法设计的目标威胁评估模型与火力分配方案,使火力资源得到合理有效的分配,提高末端防空体系作战效能。

  • 标签:
  • 简介:针对多属性群组决策问题,文章提出一种专家权重与属性权重互调的自适应调整算法。经过实验对比分析发现,不考虑属性权重的排序结果和经过自适应算法得到的排序结果有一定差异,但只在局部起作用。这充分表明了专家权重与属性权重之间相互关联又相互制约的关系。

  • 标签: 群组决策 基尼系数 自适应算法 属性权重 专家权重
  • 简介:摘要在机器学习与大数据飞速发展的21世纪,各种不同的算法成为了推动发展的基石.而作为十大经典算法之一的决策算法是机器学习中十分重要的一种算法。本文对决策算法的原理,发展历程以及在现实生活中的基本应用进行介绍,并突出说明了决策算法所涉及的几种核心技术和几种具有代表性的算法模式。

  • 标签: 机器学习 算法 决策树
  • 简介:在高中信息技术课程中,算法教学以培养学生的计算思维为目标。算法教学对高中生学习信息技术具有重要意义。为达成算法教学目标,信息技术教师需要探索有效的教学方法和教学技术。以下,笔者将围绕如何在算法教学中进行混合式教学展开探讨。一、混合式教学特点和优势开展混合式教学,就要把传统学习方式的优势和数字化或网络化学习(e-Learning)的优势结合起来.

  • 标签: 混合式教学 在线课程 学生反馈 信息技术学科
  • 简介:随着数据库应用的不断深化,数据库的规模急剧膨胀,人们需要对这些数据进行分析,从中发现有价值的信息。但是数据库管理系统本身却没有提供有效的工具和方法来利用这些数据,因此数据挖掘成为当今研究的热点。本文即以混合遗传算法为基础对数据挖掘中的算法问题进行系统研究。

  • 标签: 数据挖掘 遗传算法 模拟退火算法 混合遗传算法
  • 简介:为了提高云计算中数据的安全性,利用云计算的容量大、运算速度快、并行性强的特点,结合传统加密算法的优点,本文提出一种既能高效安全传输数据又能进行身份认证的混合加密体制,进一步提高云计算的加密强度。

  • 标签: 云计算 加密算法 混合加密算法
  • 简介:摘要:本文针对智能汽车的感知与决策算法进行研究,旨在提高智能汽车在复杂交通环境下的感知能力和决策准确性。我们综合分析了当前感知与决策算法的问题和挑战,并提出了一种基于深度学习和强化学习的综合算法,有效提升了智能汽车的感知和决策能力。通过实验验证,该算法在各项性能指标上取得了显著的改善。

  • 标签: 智能汽车 感知 决策 算法 深度学习 强化学习
  • 简介:摘要:在当今复杂多变的商业环境下,组织面临着日益增长的决策挑战。这些决策涉及市场营销、供应链管理、金融风险评估、资源分配等众多方面。本论文旨在深入研究业务决策支持模型及算法技术,探讨其在不同领域的应用和发展。业务决策是组织成功的关键因素之一,它需要利用有效的模型和算法来帮助管理者做出明智的决策。本文将介绍业务决策支持的概念、重要性以及现有的模型和算法,并对其在实际应用中的应用案例进行分析和评估。最后,我们将探讨未来业务决策支持模型及算法技术的发展方向。

  • 标签: 业务决策支持  模型及算法 技术研究
  • 简介:研究-类单调混合变分不等式问题,在Lipschitz连续的假设下将预测-校正的思想应用到这类单调混合变分不等式问题中,给出相应的预测-校正算法并研究该算法的收敛性.

  • 标签: 混合变分不等式 单调性 预测-校正 收敛性