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图像多类分类问题一直是语义图像检索的一个难点问题,目前常采用的Support Vector Machine(SVM)多类分类方法会存在分类盲区,严重影响了图像的分类准确率,将Fuzzy Support Vector Machine(FSVM)理论引入到SVM多类分类器常用的两种分类策略中去,分别构成一对一Fs-VM( 1-v-1 FSVM)和一对多FSVM( 1-v-r FSVM),文中详细对比了两种方法的分类准确率及分类速度,最终实验证明1-v-1 FSVM方法提高了图像多类分类的准确率,同时也比1-v-r FSVM方法更具优越性. 相似文献
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为探索大型机场停机位指派问题综合现实有效的解决方法,分析了停机位指派过程设计的利益主体,以最小化航空公司运行成本、最小化旅客步行距离、最小化航班冲突概率同时最大化航空公司之间的公平性为目标,建立大型机场停机位多目标指派模型。采用第2代非支配排序遗传算法(Non-dominated sorting genetic algorithm-Ⅱ,NSGA-Ⅱ)对模型进行仿真验证,该算法可以对多目标问题进行更高效的求解。分析不同迭代次数下的Pareto前沿解集的特性,并将优化解与随机指派结果进行对比,验证了该模型和算法的有效性。 相似文献
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