【摘 要】
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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
【机 构】
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重庆邮电大学计算智能重庆市重点实验室,西南交通大学信息科学与技术学院
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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.
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