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提出了一种基于多属性分类的KNN改进算法,可有效提高传统的欧几里德KNN算法和基于信息熵的KNN改进算法的分类准确度。首先,按照单个属性不同属性值的个数占整个属性包含样本的比例进行属性的分类,分为基于信息熵的KNN算法处理的离散属性和基于传统欧几里德KNN相似度处理的连续属性两类,然后分别对不同属性进行区别处理;其次,将两类不同处理后得到的结果按比例求和作为样本之间的距离;最后,选取与待测样本的距离最小的k个样本判断测试样本的决策属性类别。 相似文献
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基于模糊理论的网络课程评价系统设计与实现 总被引：11，自引：0，他引：11
网络课程评价对象含有多种属性,这些属性从不同侧面反映了评价对象的不同特征,而这些特征往往又带有一定程度的模糊性,因此宜采用模糊数学的方法进行综合评价。本文论述了基于模糊数学的网络课程评价系统的体系结构设计和模糊算法的实现。 相似文献
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众所周知,数理统计与概率论是有密切联系的。要想把握二者之间的联系,必须先理清总体、个体和样本这几个最基本、最常用的概念之间的关系。在对总体、个体、样本逐一进行分析后,发现目前的定义存在一定的不足。最后,按同类属性定义同类概念的原则,对总体、个体、样本的概念进行了重新诠释。 相似文献
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基于粗糙集属性重要度的TOPSIS方法 总被引：1，自引：0，他引：1
本文结合粗糙集中的属性重要度,给出了基于粗糙集属性重要度的TOPSIS方法,说明决策者可以根据论域上不同的属性而得到的知识对备选方案进行排序,从而作出最后的决策． 相似文献
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任安忠 《三门峡职业技术学院学报》2002,1(1):38-41
本文简要介绍了在教育科学研究中应用独立样本对总体平均数的差异显著性检验的方法,主要从人工计算和SPSS统计软件两方面对样本的显著性检验的方法进行了比较,从一个侧面探讨了SPSS10.0软件应用于教育科研的可靠性。 相似文献
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李宏平 《湖南科技学院学报》2007,28(12):16-18
如何科学地评价教师的教学质量，是当前高等学校教学管理走向规范化和科学化的重大课题．由于教学评价对象均含有多种属性，这些属性从不同侧面反映了评价对象的不同特征，而这些特征往往又带有一定程度的模糊性，即具有非线性特征，因此采用模糊数学的方法进行综合评价，将更接近于实际情况，基于这种思想，本文运用模糊数学的方法构建出一种建立在教育统计学基础上的高职高等数学课堂教学质量评价的模糊数学模型． 相似文献
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发展教育服务产业,必须对教育服务的产业属性有一个深刻的认识。通过对人类活动三大基本元的分析可以发现,教育作为服务产业是一种客观存在。而通过对教育服务产业属性特征的分析,则可以发现,事业性和产业性是教育服务的两个非本质属性,它们从不同的侧面表达教育服务的本质属性并共同为其服务,非本质属性的彰显是在特定的历史条件下实现的。 相似文献
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决策树是一种简单而且应用广泛的分类算法。一个决策表中包含大量的样本信息,一个样本就代表一条基本的决策规则。为了从决策表中抽取适应性大的规则,就需要对决策表进行属性约简。使用粗糙集理论对决策表进行约简比较出色。在用辨识矩阵方法对决策表进行属性约简时,需要考虑实现约简的一些技术问题。如建立决策表的可辨识矩阵,对所有取值非空集合元素建立相应的析取逻辑表达式,对析取表达式进行合取运算等。在VB编程环境下,实现了该算法的约简过程。实例仿真表明了该算法对于决策表属性约简是可行的。 相似文献
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针对复杂非线性多通道时变信号模式分类问题,提出了一种集成卷积神经网络（CNN）与随机森林（RF）相融合的方法。该方法以CNN为基学习器,自动提取信号样本的抽样特征,同时省去降维与人工选择特征的过程,以RF为次级学习器,增加样本扰动,同时增加属性扰动。为增强样本多样性,使得该模型尽可能充分利用信息,在训练集中随机抽取7份子训练集,再利用7份子训练集训练出7个不同的学习器;最后通过投票法和学习法建立集成模型,提高了识别精度。实验结果表明,在测量区间上,该方法对3种ECG信号类别的平均分类精度达94.60%,提高了1.1%,取得了良好结果,验证了模型和算法的有效性。 相似文献
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针对决策信息系统中一些属性的特性,即该属性的值不仅具有分类能力,同时也反映了其相对于决策属性的优劣,从而提出了一种综合权重的计算方法.首先根据模糊优属度的概念将定性属性定量化并对各属性进行归一化,然后计算各条件属性列向量相对于决策属性列向量的相关度.最后将相关度与粗集中属性重要性的评价方法相结合,得到有利于正确评价的综合权重计算方法.最后用实例证明了该方法的有效性. 相似文献
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决策树是数据挖掘中简单常用的分类算法,它是一种以实例为基础的归纳学习算法,来发现数据模式和规则[1,2]。根据ID3算法,对股指期货自然人投资者数据样本进行分析,获得不同属性上的信息增益,最后生成决策树,可将此树转换成一个if-then规则的集合,并找到数据建模的规律和模式,提取有价值的信息,为证券公司扩展业务,增加客户,规避风险做出科学的决策支持。 相似文献
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彭展声 《南宁师范高等专科学校学报》2011,(3):4-7
研究了只有部分属性权重信息,决策者对方案有偏好,决策信息均以Vague数给出的多属性决策问题.在改进Vague集记分函数基础上,建立了一个线性规划模型,用以确定属性权重,进而给出了主客观Vague分值偏差最小化的多属性决策方法.最后通过实例对该方法的详细过程和有效性进行了说明. 相似文献
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针对传统KNN算法计算量大、识别率低的问题，提出一种加权K最近邻法(KNN)结合随机森林(RF)的表情识别方法。首先通过监督下降方法(SDM)提取人脸特征点，然后计算样本间的平均距离，并借此划分测试样本，结合加权KNN与随机森林的特点，对不同样本采用不同的分类器，最后采用JAFFE表情数据库进行实验。结果表明，改进后的方法不仅识别率更高，而且简化了计算复杂度。 相似文献
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高等学校分类是以高等学校的某些侧面、属性或特征为依据的。高等学校分类的目的是通过建立一定的规则,促进高等教育职能的分化和高等学校系统化,使同一类型、同一层次的高等学校展开公平竞争,引导高等学校分类办学,从而最大限度地发挥高等教育资源的效益。和所有别的分类一样,高等学校分类也不可能穷尽高等学校的所有特点和属性,而只能是根据某些侧面和属性来进行。 相似文献
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在对方案有偏好的模糊多属性决策中,定义了模糊数相似函数后,提出运用方案综合值与方案偏好值的相似度来确定属性权重的方法,运用遗传算法对导出的约束规划模型进行求解从而得到属性权重,最后采用例子说明该方法的有效性和实用性． 相似文献
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针对仅在整幅人脸图像上进行奇异值分解无法得到人脸识别所需的足够信息的问题,提出了一种利用人脸图像的局部奇异值和灰色关联分析进行人脸识别的方法。该方法的关键是不在整幅人脸图像上进行,而是在人脸的不同区域进行奇异值分解以提取更丰富的信息和克服"小样本"效应。在识别阶段,对待识别人脸的特征向量,计算其对各人脸样本的隶属度,最后做出判断。该方法与传统方法在ORL人脸库上进行的对比实验结果,表明了该方法的优越性。 相似文献
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在单样本或者小样本的人脸识别系统中,常常会面临样本数量不足的问题,为解决少样本情况下的分类精度,以及利用原始特征或者目标特点重构的虚拟样本过于单一等问题,提出一种自适应非负矩阵分解（NMF）的人脸识别方法。该方法首先在矩阵分解过程中构造不同矩阵维度和迭代次数参数下的重构样本;然后利用QR分解稀疏表示方法进行人脸分类;最后,通过选取最优参数组合,调整重构样本,直至达到最佳分类效果。在ORL、Yale和AR 3个数据库上的实验结果表明,该算法在最佳参数下,尤其是单样本情况下对比基于原样本方法的准确率平均提高了约5%,最高提高了约10%～15%。 相似文献