搜索结果: 1-8 共查到“计算机科学技术 k-NN”相关记录8条 . 查询时间(0.01 秒)
改进的k-nn快速分类算法
聚类算法 K均值 分类算法
2009/7/22
针对传统的k-近邻（k-nn）方法的缺点，将聚类中的K均值和分类中的k近邻算法有机结合，提出了一种改进的k-nn快速分类算法。实验表明该算法在影响分类效果不大的情况下能达到快速分类的目的。
基于ICA和NFL与NN联合分类器的人脸识别
独立变量分析 最近邻特征线分类器 最近邻分类器
2009/7/21
提出了一种基于最近邻特征线（NFL）与最近邻（NN）联合分类器进行人脸识别的方法。首先对人脸图像用主成分分析（PCA）降维，然后用快速独立变量分析（FastICA）提取独立基，分类时采用最近邻特征线和最近邻分类器的联合分类器进行分类。该方法综合了NFL和NN的优势，充分利用了同类之间相似，距离最短的性质。实验表明此方法提高了人脸识别率，是一种可行的人脸识别方法。
新型NN训练算法及其在优化设计中的应用
优化设计 热设计 神经网络
2009/7/9
提出采用GA-BP贝叶斯算法来建立优化设计近似模型。该算法是一种新型神经网络训练算法，它以提高网络的泛化性能为主旨，其训练目标是获取对应于后验分布最大值的权值向量。以方形扁平封装器件为例，采用GA-BP贝叶斯算法建立了温度场分析的近似模型，基于它对封装散热结构进行了优化，并与L-M BP算法进行了对比。结果表明，基于GA-BP贝叶斯算法的温度场分析近似模型，对芯片中心温度的预测精度更为理想，并且受...
一种基于k-NN的案例相似度权重调整算法
案例检索 k-NN算法 特征权重
2009/6/29
对于CBR中的案例检索问题，结合经典案例相似度计算方法，对目前在各实际系统中应用最为广泛的k-NN算法进行改进。经过特征约简，在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上，提出了一种小规模的基于时序的案例特征权重多阶段调整算法。该算法适用于数值型特征项相似度计算。
一种基于信息增益的K-NN改进算法
K-NN算法 信息增益 信息熵
2009/6/29
针对传统K-NN算法易受单个属性干扰和时间效率较低的问题，提出了利用信息增益和可拓关联度对其进行改进。通过计算属性的信息增益来确定属性的权重系数，根据权重系数将属性划分为关键属性、次要属性和无关属性，在计算欧氏距离时引入权重系数，使各个属性的作用受其重要性的约束，有效地提高了K-NN算法的抗干扰能力和精确性。将属性空间划分为若干个子空间，利用可拓关联度将待测样本映射到某个子空间中，由这个子空间组成...
基于改进NN-SVM 算法的网络入侵检测
入侵检测 改进~NN-SVM 类归属度
2008/10/6
在网络入侵检测中,引入类归属度对NN-SVM算法进行改进.综合距离与同异类点个数因素,通过计算样本点对最近$T$个样本点的类别归属程度来决定取舍,以此对样本集进行修剪, 从而降低正反类的混淆程度, 以降低SVM的学习代价,提高泛化能力. 试验表明: 与SVM 算法相比,改进的NN-SVM算法能有效地减少学习样本数, 解决小样本的机器学习问题,提高系统检测性能.
AbstractThis paper presents a filter-based algorithm called PREDICTOR for optimizing multidimensional K-NN queries in WSN. A filter installed at each sensor node is a node value distribution range. It...