%0 Journal Article
%T 改进的知识特征驱动的任务分解模型
%A 凡少强？
%A 王国胤？
%A 李美争？
%J 计算机科学
%D 2014
%X 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、uciabalone数据集、uciyeast数据集时,都得到了较高的精度,说明了其可行性和有效性。
%K 任务分解
%K 知识特征驱动
%K 马氏距离
%K 自动分解中图法分类号tp181文献标识码a
%U http://www.jsjkx.com/jsjkx/ch/reader/view_abstract.aspx?file_no=20140319&flag=1