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论文提出了一种新的图象分类算法——基于微粒群的图象分类算法。将此算法和K 均值聚类算法分别应用于MRI 人脑图象的分类，并进行了比较。实验结果表明：基于微粒群的图象分类算法具有较好的全局收敛性，不仅能
本文提出了基于粒子群（PSO）的训练ANN 的新算法，以此为基础建立了对库存品进行ABC 分类的模型。新算法充分结合了PSO 与BP 两者的优势，在训练过程中能同时优化权值以及神经元log-Sigmo
提出一种基于特征选择和特征抽取的混合型文本特征降维方法，分析基于选择和抽取的特征降维方法各自的特点，借助特征项的类别分布差异信息对特征集进行初步选择。使用一种新的基于PCA的特征抽取方法对剩余特征集进
·摘 要:实验平台基于MATLAB，对一系列二值图像采用统计的方法，标记每幅图像的特征，以矢量形式记录，再计算每一类中所记录矢量位置的均值，然后采用最小距离法对目标进行合理分类，并对分类的准确性进行统计，判断其分类的正确率。[著者文摘]
提出一种基于AdaBoost的入侵特征约减算法，利用该算法约减入侵特征中的冗余特征，构造Ada-加权和Ada-域值分类器，并与支持向量机分类器进行对比。设计并实现Linux实时入侵检测实验平台，并将特
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