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题名带混合属性的神经网络规则提取方法
被引量：1
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作者
何晓琴
张向华
白勇
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机构
重庆电力高等专科学校计算机科学系
重庆教育学院
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出处
《计算机科学》
CSCD
北大核心
2008年第8期244-246,272,共4页
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文摘
人工神经网络应用中最大的弊端是缺乏可理解性,而对结果的解释是任何一个完善的智能系统必备的基本特征。从神经网络中提取规则被公认为是解决该问题最有效的手段之一。因此,所提取规则的可理解程度成为衡量规则提取算法质量的重要指标。目前该领域的研究主要集中在分类规则的提取上。对于分类问题,待测模式的属性的取值可能是离散的,也可能是连续的。现有的算法针对全连续或者全离散的问题已取得较好的效果。但对既包含连续属性也包含离散属性的问题,已有算法未取得理想的结果。本文针对带混合属性的分类问题,提出了一种规则提取算法,在提取规则的可理解性上同时照顾了连续属性和离散属性。
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关键词
人工神经网络
规则提取
混合属性
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Keywords
Manual nerve net, Identification of rules,Complex property
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分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
TP311.56
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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题名基于量子和克隆策略的负载均衡算法
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作者
谢志强
任照富
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机构
广东外语艺术职业学院信息技术系
重庆电力高等专科学校计算机科学系
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2010年第1期17-20,共4页
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文摘
针对网格计算中多个独立任务在多个异构的资源上处理时,资源的负载均衡为最小非抢先调度的问题,建立了一类资源负载均衡问题的优化调度模型.该模型将量子算法、克隆算法和遗传算法结合起来,提出一种新的混合量子克隆遗传调度算法.仿真实验表明在网格环境下,该算法全局寻优能力强,能有效地实现资源的负载均衡,并具有合理性和高效性.
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关键词
网格计算
任务调度
负载均衡
遗传算法
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Keywords
grid computing
task scheduling
load balancing
genetic algorithm
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于贝叶斯的N-Gram统计信息检索模型
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作者
任照富
常友渠
樊爱宛
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机构
重庆电力高等专科学校计算机科学系
平顶山学院计算机科学与技术学院
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出处
《郑州大学学报（理学版）》
CAS
北大核心
2010年第1期21-23,37,共4页
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文摘
为了对频繁更新的文档信息进行有效检索,提出了一种基于贝叶斯的N-Gram统计信息检索模型(Bayesian-based N-Gram,BNG).BNG模型无需对所有文档信息进行重新学习,只需根据新增的文档信息自适应地调整BNG模型的权值,以突出各个词语、文档对语义空间不同的贡献程度.实验结果表明,与现有的统计信息模型相比,提出的BNG模型显著地提高了检索的准确率与召回率.
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关键词
信息检索
贝叶斯
N-GRAM
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Keywords
information retrieval
Bayesian
N-Gram model
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分类号
TP311.12
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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