搜索结果: 1-6 共查到“计算机科学技术 先验知识”相关记录6条 . 查询时间(0.108 秒)
融合先验知识的模糊最小二乘支持向量机模型及其应用
最小二乘支持向量机 模糊隶属度 先验知识
2009/9/18
为了解决最小二乘支持向量机(LSSVM)对噪声或孤立点敏感的问题，融合数据样本中的先验知识，提出一种基于噪声分布模型和样本紧密度的模糊最小二乘支持向量机模型。在训练的过程中，考虑样本的噪声分布信息。为了区分有效样本和噪声，研究了基于样本紧密度的策略。运用该策略和噪声分布模型，可自动生成相应样本的模糊隶属度。该方法提高了最小二乘支持向量机的抗噪声能力以及处理含有噪声或孤立点样本的灵活性。将提出的方法...
基于先验知识的改进强化学习及其在MAS中应用
先验知识 内在激励 强化学习
2009/7/16
针对传统的多Agent强化学习算法中，Agent学习效率低的问题，在传统强化学习算法中加入具有经验知识的函数；从心理学角度引入内部激励的概念，并将其作为强化学习的激励信号，与外部激励信号一同作用于强化学习的整个过程。最后将此算法运用到RoboCup仿真中，仿真结果表明该算法的学习效率和收敛速度明显优于传统的强化学习。
一种基于先验知识的分水线彩色图像分割方法
贝叶斯框架 LUV色彩空间 分水线变换 MAP估计
2008/12/23
提出了一个结合彩色信息的分水线图像分割方法，在LUV颜色空间的分水线图像上，使用贝叶斯推理的图像分割方法。对图像进行LUV彩色空间上的分水线变换，在分水线图像上进行基于彩色信息的各个区域能量的计算，通过选择最小能量的目标，依次找出最理想的目标区域。设计了一个先验密度惩罚图像当中分水线变换后的相似的区域，图像分割进而变成对目标子集的最大后验估计。逐步地找出最理想目标区域和背景区域。这一方法同时结合使...
基于使用现有的支持向量机解决机场航班延误预警问题存在未充分利用先验知识和训练需花费大量时间和空间的问题，提出了基于中心约束最小闭包球的加权多类算法。该算法首先利用先验知识确定一种新的基于相对紧密度的方法计算样本权值并将其融合到支持向量机中，然后转化为中心约束的最小闭包球进行训练。实验结果表明，该方法比现有的支持向量机具有更合理的分类面并且训练速度得到大大提高。
一种基于信号极点先验知识和隔点抽样的磁共振波谱参数估计方法
磁共振波谱 参数估计 先验知识 隔点抽样
2007/11/1
提出了一种新的参数估计方法.该方法通过有效地结合隔点抽样技术和信号极点先验知识，实现了波谱的参数估计.文中的理论和实验证明，该方法不论是从计算速度还是从参数估计的精度来比较，都要明显优于经典的HTLS方法和HTLSPK方法.