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搜索资源列表

  1. 基于贝叶斯方法的决策树分类算法

  2. 针对数据挖掘的特点和本质,充分利用贝叶斯方法和决策树分类的优点,将贝叶斯的先 验信息方法与决策树分类的信息增益方法相结合,提出了一种新的数据挖掘分类算法(BD1. 0 算 法) ,并对此算法进行了设计和分析。实验分析表明,该算法可以处理不一致或者不完整数据等“脏 数据”,比单纯使用贝叶斯方法或决策树方法具有更高的准确率,而且与C4. 5算法具有近似的时间 复杂度。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2009-05-12
    • 文件大小：221184
    • 提供者：dujianlin86

  1. 树或二元树的层次遍历

  2. 二叉树的层次遍历，是指从二叉树0层的根结点开始，按从上至下，从左至右的顺序访问二叉树中的每次结点。 与二叉树的先序、中序、后序三种遍历方法，层次遍历方法更符合自然习惯。在层次遍历过程中，对某一层的结点访问完后，再按照它们的访问次序对各个结点的左孩子和右孩子顺序访问

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2009-06-14
    • 文件大小：93184
    • 提供者：kaiqixiongdi

  1. Linux的系统与网络管理 课件

  2. 计算机系统中，所有的存储设备都是以目录树的形式对文件进行管理的 . 在Linux系统中，所有的文件都是在以“/”目录为根的一棵“大”目录树中进行管理。 如果要使用USB存储设备、光盘或软盘等存储设备，必须将这些设备中的“小”目录树像嫁接一样挂载（mount）到Linux系统的“大”目录树中

  3. 所属分类：Linux

    • 发布日期：2009-11-05
    • 文件大小：224256
    • 提供者：cxysky

  1. 平衡二叉树

  2. 传统的二叉树是一种应用广泛的数据结构，适合于组织在内存中的较小索引，它的每个节点上存储有一个关键字，一个平衡因子和两个指针项、由于它有一棵接近于理想状态的平衡的平衡二叉树，所以二叉树具有很高的查询效率，但正如任何事物都有两面性一样，二叉树同样存在比较严重的缺点，一是存储效率比较低。真正有用的关键字在结点上所占的空间比例较小，而作为辅助信息的平衡因子和指针却占据较大的空间；二是额外运算量比较大；当有结点被插入或删除而导致平衡二叉树不平衡时。二叉树就需要进行调整而保持它的平衡性，由于每个节点上只有

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2008-01-04
    • 文件大小：491520
    • 提供者：wyb0126

  1. 人工智能——与或树

  2. 1.与或树 三阶梵塔 复杂问题简化与变换 问题的与或树表示 概念与术语 可解性判别 2.与或树搜索 ......... 3.启发式与或树搜索

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-07-03
    • 文件大小：535552
    • 提供者：air_elena

  1. 人工智能---与或树的有序搜索

  2. 解树的代价 解树的代价就是树根的代价。 树根的代价是从树叶开始自下而上逐层计算求得的。 计算方法： 设h(x)表示节点x的代价，c(x,y)表示节点x到其子节点y的代价(即边xy的代价), 则: (1)若x是终止节点，h(x)=0 (2) 若x是或节点， h(x)=min{c(x,yi)+h(yi)}(1≤ i≤ n) (3) 若x是与节点x,则有两种计算公式 h(x)=∑{c(x,yi)+h(yi)} 称为和代价法； h(x)=max{c(x,yi)+h(yi)}(1≤ i≤ n)称为最大代

  3. 所属分类：讲义

    • 发布日期：2014-07-03
    • 文件大小：372736
    • 提供者：air_elena

  1. 与或树搜索算法

  2. 与或树搜索的算法描述，描述了算法的主要思想

  3. 所属分类：专业指导

    • 发布日期：2014-11-09
    • 文件大小：3072
    • 提供者：lpj822

  1. 基于QT图形化的与或树推理实验程序

  2. 基于QT图形化的与或树推理实验程序 人工智能中的与或树推理，博弈树属于与或树的一个特例，同样可使用此程序进行推理，但程序中未包含剪枝过程。 包括源代码及windows下的程序 使用qt4.8.6编译通过，可在windows和macox上编译运行。

  3. 所属分类：C/C++

    • 发布日期：2014-11-15
    • 文件大小：5242880
    • 提供者：jiang_yq

  1. 决策树分类器的实现及在遥感影像 分类中的应用

  2. 决策树算法是数据挖掘中应用最广的归纳推理算法之一，其构造不需要任何领域知识或参数设置，适合于探测式知识发现。决策树算法具有结构清晰、运行速度快、准确性高以及更好的灵活性和鲁棒性，可以用于处理高维数据，其获取的知识是直观的且容易被人理解。目前决策树算法已经被广泛的应用于医学、制造和生产、金融分析、天文学、分子生物学以及遥感影像分类等领域。 法和boosting推进技术研究的基础上，以BoostTree算法为基础，通过算法改进，构建了AdaTree.WL算法。然后以该算法为基础研发了决策树遥感影像

  3. 所属分类：机器学习

    • 发布日期：2017-10-21
    • 文件大小：2097152
    • 提供者：sailingw

  1. 复杂系统事故树“与或门”简易展开模型及应用

  2. 为探明编制复杂系统事故树时中间事件的展开路径,采用理论分析的方法,剖析事故树基本构成特征,发现其实质上均是"或门树"和"与门树"的组合.根据系统切割准则和轨迹交叉理论,研究两种事故树基本展开型式,提出事故树编制时的"或门优先"原则,建立通用的事故树简易展开模型.利用该方法模型将事故树的"与或"因素分析方法应用于尾矿库溃坝这一复杂事件的事故分析中,确定了尾矿库溃坝的主要影响因素和溃坝路径,编制出包含36个中间事件和70个基本事件的尾矿库溃坝事故树.研究结果表明:该方法模型可有效实现复杂系统事故事故

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-05-15
    • 文件大小：650240
    • 提供者：weixin_38672794

  1. 基于事故树-风险矩阵法的脱硫工艺中毒窒息事故风险评估

  2. 脱硫工艺由于系统组成复杂,近年来中毒窒息事故频发,有效辨识脱硫任务中存在的有害因素,并对其危险等级进行准确评估,对预防此类事故的发生具有重要意义。文中基于事故树分析法(FTA)与风险矩阵法(Risk Matrix),结合熵权法和TOPSIS法,建立了事故树-风险矩阵综合评价模型,以结构风险贴近度S为新的评判指标,对热电厂脱硫工艺进行了中毒窒息事故风险评估,并将评价结果与事故树分析法和风险矩阵法评估结果进行了对比分析。分析结果显示结构重要度和风险概率2个指标的权重分别为0. 6和0. 4; 13个

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-30
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38618140

  1. 单模树与爱因斯坦树

  2. 在单模重力中计算了涉及三个，四个或五个引力子的最大螺旋度违反树级散射幅度。 发现它们与广义相对论中的相应振幅一致。 在两个理论中，传播子和顶点都大不相同，这是一个了不起的结果。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-04-02
    • 文件大小：841728
    • 提供者：weixin_38543120

  1. 一文详解：什么是B树？.pdf

  2. 详细了解B树的实现机制，深入理解大规模数据存储、索引查询的问题2.1磁盘的构造 磁盘是一个扁平的圆盘(与电唱机的唱片类似)。盘面上有许多称为磁道的圆圈, 数据就记录在这些磁道上。磁盘可以是单片的,也可以是由若干盘片组成的盘组, 每一盘片上有两个面。如下图11.3中所示的6片盘组为例,除去最顶端和最底 端的外侧面不存储数据之外,一共有10个面可以用来保存信息。 存取装置 主轴 动臂 盘片 柱面 千专 道 读写美 图11.3活动头盘示意图 当磁盘驱动器执行读/写功能时。盘片装在一个主轴上,并绕主轴高

  3. 所属分类：互联网

    • 发布日期：2019-10-08
    • 文件大小：560128
    • 提供者：feige74110

  1. 通信与网络中的BEERU简化短距离无线应用

  2. 对于短距离无线应用来说，网络架构包括一对一的网络、星型或树型或网状网络等复杂网络。不过，大部分应用只需一对一的系统就已足够，其次是一对多的星型网络。至于树型或网状等复杂网络，则是大型系统的应用，需求上偏少。使用无线传输对于工程师而言，有几个技术问题需要解决，即如何避免数据传送错误，如何抗干扰，以及传输距离远近和传输带宽等相关问题。 　　如果环境中只有一对一传输，则是很简单的系统，但当环境中出现多组一对一传输时，就必须有传输错误与干扰的处理机制。要避免数据传送错误，就需要使用配对机制，将发射器与

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-21
    • 文件大小：204800
    • 提供者：weixin_38592256

  1. 资源受限设备的ZigBee树路由协议改进算法研究

  2. ZigBee提供的自由表树路由算法与IEEE802.15.4标准的资源受限设备寻址方案，只适用于有限大小的对称树网络。本文提出了一种高效的路由算法和一个基于前缀码的灵活的、可变长度的寻址方案。该方案消除了路由表，并且不限制网络的规模，允许设备拥有任意数的子节点；利用简单的数学与/或逻辑等式来决定路由，并可以适用几乎所有类型的树状网络。理论分析和仿真结果表明，这种灵活的机制大大降低了成本开销。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-10-17
    • 文件大小：358400
    • 提供者：weixin_38656226

  1. Hash索引和B+树索引的区别

  2. 文章目录前言B+树HashHash索引与B+树索引的区别总结 前言 我们都知道在MySQL中索引的数据结构有两种，一种是Hash，另一种是BTree。在数据表中建立什么样的索引需要我们根据实际情况进行选择。 B+树 B+树结构示意图： B+树的特征： 1、有K个孩子的节点就有K个关键字。也就是孩子数量=关键字数。 2、非叶子节点的关键字也会同时存在在子节点中，并且是在子节点中所有关键字的最大或最小。 3、非叶子节点仅用于索引，不保存数据记录，跟记录有关的信息都放在叶子节点中。 4、所有关键字都

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2020-12-14
    • 文件大小：165888
    • 提供者：weixin_38522253

  1. CF1325F Ehab’s Last Theorem（dfs树

  2. 题意 求出一个大于 ⌈n⌉\lceil\sqrt{n}\rceil⌈n​⌉ 的环或找出 ⌈n⌉\lceil\sqrt{n}\rceil⌈n​⌉ 个点的独立集。 分析 用 dfsdfsdfs 树可以找最大环。 dfsdfsdfs 树是什么？就是从某个点进行 dfsdfsdfs 形成的树，如图。 深色的是树边，浅色的是非树边。 dfsdfsdfs 树有个性质：每条非树边 (a,b)(a, b)(a,b) 都连向子树中某个点。 那么，aaa 到 bbb 在树上的链与非树边 (a,b)(a,b)(a,

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-06
    • 文件大小：74752
    • 提供者：weixin_38655347

  1. 排除的中林与优势树：分析和经验比较

  2. 搜索基于距离的索引树时，一个关键的性能问题是通常必须在树的每个级别上进一步检查多个节点或数据分区。 结果，通常无法实现对数搜索时间。 为了解决此问题，排除的中间林为要降序的每个数据分区构建一棵树，以便为每个树实现对数搜索时间。 从被排除的中间林中报告了有希望的经验结果。 但是，我们观察到，确定是否需要进一步检查数据分区的是构成该数据分区的数据，而不是其位置。 尽管可以在对数时间内搜索被排除的中间林中的每棵树，但是由于存在多棵树，因此总体查询性能受到了影响。 我们通过分析和经验表明，多点优势树的表

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-03-09
    • 文件大小：367616
    • 提供者：weixin_38529436

  1. 结合带权与或树和AOE-网的任务规划研究

  2. 多智能体任务规划中的任务分解、任务协调是相互关联和紧密结合的过程。与或树是人工智能中用于表示问题规约以及求解过程的一种方法,它能把复杂的多阶问题分解成多个易于求解的子问题。针对任务的复杂性和时序约束问题,提出一种结合带权与或树和AOE-网的任务规划方法。根据任务的时序约束,对复杂任务进行逐层分解或变换,建立带权与或树结构;将带权与或树转换为AOE-网,进行基于最早发生时间的任务计划一致协调。仿真结果验证了任务规划方法在多智能体系统中的可行性和有效性。

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-02-23
    • 文件大小：1048576
    • 提供者：weixin_38499503

  1. python决策树之CART分类回归树详解

  2. 决策树之CART（分类回归树）详解，具体内容如下 1、CART分类回归树简介   CART分类回归树是一种典型的二叉决策树，可以处理连续型变量和离散型变量。如果待预测分类是离散型数据，则CART生成分类决策树；如果待预测分类是连续型数据，则CART生成回归决策树。数据对象的条件属性为离散型或连续型，并不是区别分类树与回归树的标准，例如表1中，数据对象xi的属性A、B为离散型或连续型，并是不区别分类树与回归树的标准。 表1 2、CART分类回归树分裂属性的选择   2.1 CART

  3. 所属分类：其它

    • 发布日期：2021-01-20
    • 文件大小：151552
    • 提供者：weixin_38518668
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