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型 k - NNR 分類器所提出的目標函数,它是将分類正確率和參考集數目兩個目標函數用一個權重做線性組合。在第(三)節我們提出一個不採用權重的新目標函數,這是我們考量參考集數目和分類正確率的多目標( multi - criteria )函数的一個新觀點的解法。
型 k - NNR 分類器所提出的目標函数,它是将分類正確率和參考集數目兩個目標函數用一個權重做線性組合。在第(三)節我們提出一個不採用權重的新目標函數,這是我們考量參考集數目和分類正確率的多目標( multi - criteria )函数的一個新觀點的解法。
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J ( RT ) = = max J ( R ) REP ( T )以下就是有關於這兩種型式目標函數的說明: ( 1 )第 1 型-無預知參考集合元素数目 N2 CE J ( R ) = Zh = " ( c ) -a - card ( R ) . ( 2 )第 2 型一有預知參考集合元数目上限 Limit J ( R ) = Zhs ( C ) -a - PCR ) ro ...
J ( RT ) = = max J ( R ) REP ( T )以下就是有關於這兩種型式目標函數的說明: ( 1 )第 1 型-無預知參考集合元素数目 N2 CE J ( R ) = Zh = " ( c ) -a - card ( R ) . ( 2 )第 2 型一有預知參考集合元数目上限 Limit J ( R ) = Zhs ( C ) -a - PCR ) ro ...
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MAX NZ J. ( R ) = Zns ( 1 ) MIN J. ( R ) = = card ( R )其中 CE ( 1 ,假如,在集合 R 中,藉由 k - NNR 可以被正確地分類 net ( L. ) = ( 1 , 10 ,否則,對於多目標最佳化問題,首先我們介紹支配法則( dominated rule )。當一個合理解 A ( feasible ...
MAX NZ J. ( R ) = Zns ( 1 ) MIN J. ( R ) = = card ( R )其中 CE ( 1 ,假如,在集合 R 中,藉由 k - NNR 可以被正確地分類 net ( L. ) = ( 1 , 10 ,否則,對於多目標最佳化問題,首先我們介紹支配法則( dominated rule )。當一個合理解 A ( feasible ...
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