计算机科学
計算機科學
계산궤과학
COMPUTER SCIENCE
2014年
3期
91-95,99
,共6页
任务分解%知识特征驱动%马氏距离%自动分解
任務分解%知識特徵驅動%馬氏距離%自動分解
임무분해%지식특정구동%마씨거리%자동분해
Task decomposition%Knowledge characteristic-driven%Mahalanobis distance%Automatic decomposition
任务分解被广泛应用于解决大而复杂的问题,学者们已经提出了很多分解模型.知识特征驱动的任务分解模型在无需过多先验知识的情况下,就可以将原始问题分解成一系列子问题,然而这种分解方式却没有考虑对子问题噪点进行处理.在知识特征驱动下,利用马氏距离可以去除子问题的噪点,并对子问题空间进行扩充,这就得到了一种去除噪点的知识特征驱动的任务分解模型.该模型在处理双螺旋问题、UCI abalone数据集、UCI yeast数据集时,都得到了较高的精度,说明了其可行性和有效性.
任務分解被廣汎應用于解決大而複雜的問題,學者們已經提齣瞭很多分解模型.知識特徵驅動的任務分解模型在無需過多先驗知識的情況下,就可以將原始問題分解成一繫列子問題,然而這種分解方式卻沒有攷慮對子問題譟點進行處理.在知識特徵驅動下,利用馬氏距離可以去除子問題的譟點,併對子問題空間進行擴充,這就得到瞭一種去除譟點的知識特徵驅動的任務分解模型.該模型在處理雙螺鏇問題、UCI abalone數據集、UCI yeast數據集時,都得到瞭較高的精度,說明瞭其可行性和有效性.
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