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      電子發(fā)燒友網(wǎng)>電子資料下載>人工智能>一種基于圖熵極值理論的領(lǐng)域概念聚類方法

      一種基于圖熵極值理論的領(lǐng)域概念聚類方法

      2021-04-01 | pdf | 0.90 MB | 次下載 | 免費

      資料介紹

      　　為在領(lǐng)域本體學(xué)習(xí)過程中實現(xiàn)最優(yōu)同領(lǐng)域概念聚類并解決概念重疊問題，通過引入圖熵極值理論，提出種新的領(lǐng)域概念聚類方法。依據(jù)最大信息熵原理，將圖中各概念節(jié)點視為一個整體以取代原選取質(zhì)心的方法同時利用圖熵最小化計算公式設(shè)計概念自動聚類機制。實驗結(jié)果表明，與K- means算法、基于密度和基于距離的領(lǐng)域概念聚類方法相比，該方法可有效提高査準率、查全率以及綜合評估指標(biāo)F值。
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