基于近似粗糙集分辨力分类决策算法

    公开(公告)号:CN114186630A

    公开(公告)日:2022-03-15

    申请号:CN202111501107.0

    申请日:2021-12-09

    Abstract: 本申请发明提供了一种基于近似粗糙集分辨力分类决策算法。所述方法包括:利用粗糙集近似度判断属性划分样本数据能力,将样本属性隶属函数值大于设定近似度的样本占比作为该属性概率,并将其代入到决策分辨力算法中,以决策分辨力最大的属性作为分裂特征建立分类决策树,测试样本在分类决策树中获得的叶节点即为分类决策结果。本申请方法能够在提高样本分类决策准确率的基础上,提高分类决策时间效率和树形复杂度。

    一种稀布平面阵列综合方法
    3.
    发明公开

    公开(公告)号:CN116720431A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310627432.4

    申请日:2023-05-30

    Abstract: 本发明涉及阵列天线综合领域,尤其涉及一种稀布平面阵列综合方法。本发明为平衡开发和勘探过程比重,对算术优化算法中的算术优化加速器采用非线性函数重构;采用前三优的个体代替当前最优个体进行勘探开发并引入精英变异策略,以增强算法跳出局部最优的能力,提高算法的收敛精度;提出了一种自适应矩阵映射法则,对当前阵元分布进行判断,若其不满足最小阵元间距约束,则通过调整策略对其进行调整,避免不可行解的同时保证了阵元的自由度。

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