权重调整

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权重调整

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: 基于熵理论的多属性群决策专家权重的调整算法通过计算专家个体决策结果与群体决策结果的偏差量并结合熵理论求得专家的客观权重, 将其作为权重调整值, 进行决策者的权重调整. 计算调整后的决策结果, 并据此继续对权重进行调整. 通过反复调整, 直至计算出稳定的...
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: 论文研究-一种基于k-NN的案例相似度权重调整算法.pdf 对于CBR中的案例检索问题，结合经典案例...经过特征约简，在假设时间因素对历史案例可采纳程度有显著影响基础上，提出了一种小规模的基于时序的案例特征权重多阶段调整算法。该算法适用于数值型特征项相似度计算。
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: 基于灰色系统理论的多属性群决策专家权重的调整算法在得到专家主观权重的基础上, 提出一种权重调整算法. 通过计算专家个体决策结果与群体决策结果的灰色关联度并结合初始权重求得专家的综合权重, 运用专家的综合权重计算调整后的决策结果, 并据此继续对...
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: 论文研究-惯性权重正弦调整的粒子群算法.pdf 通过对标准粒子群算法中惯性权重的分析，提出了一种惯性权重正弦调整的粒子群算法。运用差分方程对粒子速度变化过程和位置变化过程进行分析，得到了粒子群算法的收敛条件。通过对4个典型的函数的测试，实验结果表明...
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: meta_focal_loss：使用焦点损失的自适应权重 meta_focal_loss 使用焦点损失的自适应权重所需的环境如下：Linux Python 3.8 PyTorch 1.7.1 Torchvision 0.8.2
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: 惯性权重和学习因子动态调整的改进粒子群算法的MATLAB代码实现根据粒子群相关改进论文编辑，内部包含粒子群算法源码、改进后粒子群算法代码、测试函数集合文件改进文献来源，两种算法均已编辑为函数模式方便进行对比，亲测可用，可用作论文写作中算法对比。
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: 基于惯性权重和学习因子动态调整的粒子群算法.zip 粒子群算法的速度迭代公式中有如下 3 个重要参数：惯性权重 w 和学习因子 c1、c2。...对比实验结果表明，动态调整后的惯性权重能提高算法搜索性能，有效改善收敛状况，随着算法不断迭代，惯性权重值动态改变
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