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基于属性意义的约简及其在驾驶行为中的应用
1
作者 孙乾智 《无线互联科技》 2024年第2期88-93,97,共7页
针对常见属性约简算法常会误删除具有实际意义属性这一问题,文章提出一种改进的属性约简算法。该算法通过对权重低属性进行隐含关系挖掘,找出具有隐含关系的属性进行分析融合,得到新的属性。属性约简算法在保证对属性约简的同时还能保... 针对常见属性约简算法常会误删除具有实际意义属性这一问题,文章提出一种改进的属性约简算法。该算法通过对权重低属性进行隐含关系挖掘,找出具有隐含关系的属性进行分析融合,得到新的属性。属性约简算法在保证对属性约简的同时还能保留属性的实际意义。实验结果表明,新的属性约简算法在UCI公共数据集上得到的分类结果相较于传统随机森林算法和SVM算法精度分别提升4%和7%;在驾驶行为数据集上得到的结果相较于传统随机森林算法和SVM算法分类精度分别提升6%和8%。 展开更多
关键词 属性约简 SVM算法 随机森林算法 因子分析 驾驶行为
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基于WebSocket和HttpsWSS的缺陷图像远程检测系统
2
作者 孙乾智 《电脑知识与技术》 2024年第6期64-67,共4页
为了解决当前实际场景中缺陷检查系统规模化部署和更新成本高的问题,文章设计一套完整的缺陷图像远程检测系统。首先,开发出一种新的缺陷图像检测算法,达到检出缺陷的目的。然后,结合WebSocket和HttpsWSS,实现现场待检测图像与云端服务... 为了解决当前实际场景中缺陷检查系统规模化部署和更新成本高的问题,文章设计一套完整的缺陷图像远程检测系统。首先,开发出一种新的缺陷图像检测算法,达到检出缺陷的目的。然后,结合WebSocket和HttpsWSS,实现现场待检测图像与云端服务器之间的通信传输、检测结果与现场设备的传递。再根据缺陷检测大脑,将客户端软件部署到设备端,负责收集图像和接收检测结果。最后基于业务需求,将底层算法、通信机制、中枢平台和设备端有机连接在一起,形成缺陷图像远程检测系统。实验测试结果表明,所提系统具有更高的缺陷检出精度。 展开更多
关键词 人工智能 缺陷图像 WebSocket HttpsWSS 规模化部署更新
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混合决策系统启发式增量属性约简方法研究
3
作者 肖斌 孙乾智 《计算机仿真》 北大核心 2021年第1期251-255,共5页
对于混合决策系统的属性约简,现有方法主要存在动态效果不佳、复杂度过高,以及约简精度差等问题,为此,提出一种启发式增量属性约简方法。针对混合决策系统的动态波动,基于粗糙集建立了邻域关系模型,根据邻域相对差异对增量属性进行更新... 对于混合决策系统的属性约简,现有方法主要存在动态效果不佳、复杂度过高,以及约简精度差等问题,为此,提出一种启发式增量属性约简方法。针对混合决策系统的动态波动,基于粗糙集建立了邻域关系模型,根据邻域相对差异对增量属性进行更新。同时,为进一步增强约简算法的动态适应性,引入条件熵求解相对差异。考虑到单纯利用邻域依赖虽然有利于处理样本的分布不均,但是很难获得良好的属性评估,引入粒度模型进行优化,将邻域关系采用粒度重新描述,从而细化邻域关系。利用邻域依赖性得到决策属性度量,构造启发计算,同时,通过条件和决策间的关联度,以及粒度模型的单调,求解出条件和决策共同约束下的邻域关系。再根据决策属性度量作为启发,直至单一属性对子集决策性能不再有影响,完成属性约简。基于数据集的仿真,验证了提出的启发式增量属性约简方法能够降低约简冗余度和约简长度,有效提高属性约简精度和约简时间效率。 展开更多
关键词 混合决策系统 邻域关系 条件熵 粒度模型 启发式属性约简
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