简介:摘要机器学习已经广泛的应用于众多疾病的辅助诊断中,分类集成学习通过构建多个学习器来完成特定学习任务,再通过特定的策略将他们结合起来。阿尔茨海默症由于其病因和疾病发展经历了较为漫长的过程。本研究使用对早期、晚期轻度认知障碍、阿尔茨海默症及正常老年人进行分组特征提取。优化使用可以提高分辨率的PCA-FLDA集成分类器对前期提取的数据进行分类集成,最大限度的降低了前期特征提取中不同分类方式对空间划分的依赖性。
简介:Agent在MAS中的行为在很多方面类似于生物在自然环境中的生态行为,因此,从生态系统角度,基于生态特征研究MAS的工业进化模型是很有意义的,对解决生态工业系统的优化控制有着引人注目的现实意义和发展前景。应用贝叶斯技术和贝叶斯网络为智能Agents和多Agent系统所提供的数学框架和处理工具,可有效地解决Agent研究领域所遇到的知识表示、学习和行为决策问题。生态工业系统中的每个企业可以建模为智能Agent。提出一种基于贝叶斯网的方法来对各企业Agent之间的协作关系进行建模。该方法能有效表达各企业Agent的行为策略之间的因果关系,进而可以对生态工业系统中各企业在不同情况下采取的行为策略进行预测和决策,使得整个生态工业系统的经济效益、社会效益和环境效益达到最优化。
简介:习语作为语言中占很大比例的一部分,其与文化的联系息息相关,而其翻译方法一直备受争议,本文选取了与物有关的习语作为研究对象,以奈达的功能对等原理为指导,将这类习语的翻译方法初步分为三大类直译,找对等物,忽略物体意译。