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吴信东 《合肥工业大学学报(自然科学版)》1988,(2)
针对有限方案集的多目标决策中所遇到的目标间量纲不统一或定量目标与定性目标共存的问题,本文收集、整理、归类了四类综合评价方法,即折算指数法、综合效用法、分解一综合法、和模糊综合评判方法,着重阐述了模糊综合评判方法。各类方法中也渗入了作者的若干见解和模型。 相似文献
2.
归纳学习的扩张矩阵方法中,在一个反例集NE背景下求一个正例e~+的最短公式问题(MFL)和在NE背景下求一个正例集PE的最优覆盖问题(MCV)是两个突出的最优化问题.文献[1]业已证明它们均为NP-hard的.本文给出作者设计的四个算法,分别称之为MFL,HFL,MCV和HCV.算法MFL和MCV是完备算法,它们分别为MFL问题和MCV问题提供了关于例子空间属性数的指数时间、例子数的多项式时间的求解方法.算法HFL和HCV是两个分别对应于算法MFL和MCV但时间复杂性为多项式的启发式算法. 相似文献
3.
本文从整数的阶乘表示入手,根据整数同倒置序列、及倒置序列同某种全排列的两对一一对应关系,提出了一种线性的排列生成算法。该算法生成的排列以其对应整数为指数,用倒置序列作为生成的中间工具。 相似文献
4.
页没有提供关键词,人工标注关键词代价巨大,并且大多数已有的关键词自动提取算法都需要建立在人工标注的训练集之上,因而难以实用.由于关键词是文章中较重要且主题关联较凝聚的词的集合,因此提出一种基于密度聚类模式的中文新闻网页关键词提取方法,根据词语之间的共现信息,对网页分词后的词语进行聚类,在分析词语关联度的基础上提取出反映新闻主题的关键词.通过大量随机新闻网页实验结果表明,与单纯的TF/IDF(词频和文档频率倒数的乘积)方法相比,此算法召回率平均提高了7.15N,准确率平均提高了7.075%. 相似文献
5.
基于语义联系的新闻网页关键词抽取 总被引：1，自引：0，他引：1
提出一种基于语义联系的新闻网页度,还考虑词语在具体上下文中的相关性,用词汇链将词语语义联系表示成图形式,在此基础上抽取出新闻网页关键词.对从网易网站选取120篇有核心提示的新闻网页进行测试,实验结果表明,所提出的方法比基于词频的关键词抽取方法和基于<知网>语义相似度构建词汇链的关键词抽取方法,在准确率和召回率上有很大的提高,当抽取关键词个数为3时,比基于词频方法的准确率和召回率分别提高了27.77%和21.38%. 相似文献
6.
利用项集有序特性改进Apriori算法 总被引：4，自引：2，他引：4
Apriori算法是挖掘关联规则的一个经典算法，通过分析、研究该算法的基本思想，并利用项集的有序特性对其进行改进，减少了生成的候选集数量，从而提高算法的效率． 相似文献
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