搜索资源列表
基于自动推理技术的智能规划方法研究
- 本文主要针对基于自动推理技术的规划方法予以研究，分别考虑经典规划问题基于命题逻辑的规划方法和规划问题基于模态逻辑的规划方法，主要包括如下工作: 1)综述基于自动推理技术的规划方法的研究现状。 2)提出基于Graphplan的编码和基于状态的编码中重叠公理的判定策略和冗余公理的删除策略;在基于Graphplan的编码方式的基础上，通过压缩动作互斥公理和添加框架公理设计并实现两种新的编码方式:基于PMA的编码方式和基于FA的编码方式。 3)在基于动作的编码方式的基础上，提出一种新的利用约简动作变元
RoughSetTheoryUsingVB
- 基于粗糙集理论的属性约简算法的VB实现（PDF），来源于中国期刊网的论文-Rough Set Theory Using VB
roughset
- 粗糙集中一种属性约简的算法C++的代码，不是工程文件，是文档-A kind of rough set attribute reduction algorithm for C++ code, not the project file is a document
RoughSetAndSVM
- 本文提出一种综合粗糙集与支持向量机的 Web 文本分类模型，利用粗糙集的属性约简方法，减少支持向量机训练数据的维数，提高 Web 文本分类的性能与效率.-This article advances a Web text classification model which synthesis rough set and support vector machine. Using the rough set’s attribute reduction method to reduce the di
liuxinggaishu
- :流形学习是一种新的非监督学习方法,近年来引起越来越多机器学习和认知科学工作者的重视. 为了加深 对流形学习的认识和理解,该文由流形学习的拓扑学概念入手,追溯它的发展过程. 在明确流形学习的不同表示方 法后,针对几种主要的流形算法,分析它们各自的优势和不足,然后分别引用Isomap 和LL E 的应用示例. 结果表明, 流形学习较之于传统的线性降维方法,能够有效地发现非线性高维数据的本质维数,利于进行维数约简和数据分 析. 最后对流形学习未来的研究方向做出展望,以期进一步拓展流形
Custom-Evaluation
- 提出一种基于粗糙集与支持向量机的客户动态评估方法。根据客户群特点从当前价值、潜在价值和附加价值三个维度分析并构建客户评估指标，利用指标的年增幅率监测客户价值的变化规律。应用粗糙集布尔推理算法、粒子群算法实现连续属性离散化和知识约简。通过10-重交叉验证和网格搜索技术获取最优惩罚因子与核参数，缩放样本数据集并完成支持向量机一对一分类器的训练与测试。结果表明该评估方法能够实现周期性的客户价值评估与细分，具有很强的泛化能力。- A customer dynamic evaluation method
value-reduce
- 一种基于粗集的值约简方法 一种粗糙集值约简算法及其应用 基于粗糙集的一种属性值约简算法及其应用-A value reduction method based on rough set a rough set value reduction algorithm and its application based on rough set an attribute value reduction algorithm and its application
ROUGH-SET
- 粗糙集属性约简相关论文，感觉不错，用来分享一下-Rough set attribute reduction related papers, I feel good, to share
nml
- 流形学习，用于非线性维数约简，作为图像识别或者其他方法的预处理方法-Manifold learning, for nonlinear dimensionality reduction, as the pretreatment methods of image recognition, or other methods
deadLock
- 系统资源分配图输入（界面） 按资源分配图的形式定义，输入进程名字、资源类名字及其个数、申请/占有边。 ②运行结果（界面） ●以图形的形式输出原资源分配图； ●以图形的形式动态输出原资源分配图约简过程。 -System Resource Allocation Figure input (interface) in the form of defined resource allocation map, enter the process name, resource name
粗糙集属性约简算法综述
- 属性约简是粗糙集理论中最核心的问题。文章阐述了基于信息熵、可辨识矩阵、遗传算法、 Johnson 等粗糙集属 性约简算法流程，指出了粗糙集属性约简算法的现有问题及发展趋势，促进粗糙集属性约简的研究进一步发展。(Attribute reduction is the most important problem in rough set theory. In this paper, the rough sets based on information entropy, discernibilit
粗糙集
- 采用某股份制银行的698 家贷款企业样本, 基于粗糙集-Elman 神经网络集成构建了贷款企业五 级分类评估模型.该模型首先应用粗糙集理论约简出重要指标体系, 然后将训练样本送入Elman 神经网 络进行学习和训练, 进而对检验样本的风险等级进行判别.结果表明, 与传统的logistic 回归模型相比, 粗 糙集-神经网络系统对检验样本预测精度更高, 是一种更为有效和实用的分类方法, 为我国商业银行五 级分类管理提供一个新的方法. 关键词: 粗糙集;Elman 神经网络