开发工具:
文件大小: 640kb
下载次数: 0
上传时间: 2021-03-10
详细说明：针对传统多模型数据集回归分析方法计算时间长，模型识别准确率低的问题，提出了一种新的启发式鲁棒回归分析方法。该方法模拟免疫系统聚类学习的原理，采用B细胞网络作为数据集的分类和存储工具，通过判断数据对模型的符合度进行分类，提高了数据数据分类的准确性，将模型集抽取过程分解成“聚类”，“回归”，“再聚类”的反复尝试过程，利用并行启发式搜索初步逼近模型集的解。仿真结果表明，该方法回归分析时间明显取代传统算法，了模型识别准确率明显高于传统算法根据本文8模型数据集分析结果，传统算法中最好的算法平均模型识别准确率为9 0.37％，需53 0.3947秒;。计算时间小于0.5秒的传统算法，其准确率不足1％ ；本文算法仅需0,5094s ，其准确率达到了9 8.25 ％ 。
(系统自动生成,下载前可以参看下载内容)
下载文件列表
相关说明
- 本站资源为会员上传分享交流与学习,如有侵犯您的权益,请联系我们删除.
- 本站是交换下载平台，提供交流渠道，下载内容来自于网络，除下载问题外，其它问题请自行百度。
- 本站已设置防盗链，请勿用迅雷、QQ旋风等多线程下载软件下载资源，下载后用WinRAR最新版进行解压.
- 如果您发现内容无法下载，请稍后再次尝试；或者到消费记录里找到下载记录反馈给我们.
- 下载后发现下载的内容跟说明不相乎，请到消费记录里找到下载记录反馈给我们，经确认后退回积分.
- 如下载前有疑问，可以通过点击"提供者"的名字，查看对方的联系方式，联系对方咨询.
