利用规约规则可以约简EPCCL理论的规模,从而提高扩展规则知识编译算法的编译质量。为此,设计了约简EPCCL理论相邻子句的算法(reducing adjacent clauses in EPCCL,RACE),用于约简EPCCL理论中满足规约规则的相邻子句,进而降低了基于超扩...利用规约规则可以约简EPCCL理论的规模,从而提高扩展规则知识编译算法的编译质量。为此,设计了约简EPCCL理论相邻子句的算法(reducing adjacent clauses in EPCCL,RACE),用于约简EPCCL理论中满足规约规则的相邻子句,进而降低了基于超扩展规则的求差知识编译算法(computing the difference set for knowledge compilation based on hyper extension rule,DKCHER)的中间结果EPCCL理论和最终结果EPCCL理论的规模。结合RACE算法和DKCHER算法,设计并实现了改进的DKCHER算法(improved DKCHER,imp-DKCHER)。实验结果表明:imp-DKCHER算法能够显著提高DKCHER算法的编译质量,平均可提高17.3%,并在大部分实例上能够提高DKCHER算法的编译效率。展开更多
文摘针对人工跛行检测不够及时,难以发现突发中、重度跛行及轻度跛行行为的问题,该文提出了一种基于正态分布背景统计模型(normal background statistical model,NBSM)与局部循环中心补偿跟踪模型(local circulation center compensation track,LCCCT)和线性斜率最近邻分类(distilling data of KNN,DSKNN)技术的奶牛跛行检测方法。首先利用NBSM模型对奶牛序列图像中的目标奶牛像素区域进行分割,然后对得到的奶牛像素区域利用LCCCT模型提取目标奶牛身体前部像素区域,用其区域通过DSKNN模型提取目标奶牛的头部、颈部以及与颈连接的背部轮廓线拟合直线斜率数据,基于大样本视频序列帧数据将视频集制成轻度跛行、中重度跛行及正常等3类标签的斜率数据集。为了验证算法的有效性,对随机选取的18段奶牛视频进行了验证,其中正常奶牛、轻度跛行奶牛及中重跛行奶牛视频段各6段,获得头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率数据集。在未清洗的数据集上,分别利用SVM、Naive Bayes以及KNN分类算法进行了奶牛跛行的分类检测试验,试验结果表明,SVM与Naive Bayes跛行分类检测正确率均为82.78%,KNN奶牛跛行检测正确率为81.67%。将未清洗的数据集进行清洗后,3类算法的结果表明,KNN分类算法的跛行检测正确率达93.89%,高于SVM分类算法的91.11%及Naive Bayes分类算法的86.11%。上述结果表明通过头部、颈部及背部连接处的拟合直线斜率特性可以正确检测奶牛跛行,未清洗的数据经数据清洗后,KNN分类算法可以取得更好的检测结果。该研究结果对于奶牛跛行疾病的预防、诊断具有重要意义。
文摘利用规约规则可以约简EPCCL理论的规模,从而提高扩展规则知识编译算法的编译质量。为此,设计了约简EPCCL理论相邻子句的算法(reducing adjacent clauses in EPCCL,RACE),用于约简EPCCL理论中满足规约规则的相邻子句,进而降低了基于超扩展规则的求差知识编译算法(computing the difference set for knowledge compilation based on hyper extension rule,DKCHER)的中间结果EPCCL理论和最终结果EPCCL理论的规模。结合RACE算法和DKCHER算法,设计并实现了改进的DKCHER算法(improved DKCHER,imp-DKCHER)。实验结果表明:imp-DKCHER算法能够显著提高DKCHER算法的编译质量,平均可提高17.3%,并在大部分实例上能够提高DKCHER算法的编译效率。
