本文關(guān)鍵詞：基于機(jī)會(huì)認(rèn)知的類腦智能數(shù)據(jù)挖掘機(jī)制

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【摘要】：由于類腦智能數(shù)據(jù)具有協(xié)同多種不同的認(rèn)知能力,對(duì)復(fù)雜環(huán)境具備極強(qiáng)的自適應(yīng)能力,需要組建類腦智能數(shù)據(jù)的挖掘機(jī)制。但是采用當(dāng)前的算法建立挖掘機(jī)制時(shí),難以精確地消除數(shù)據(jù)中存在的冗余性,存在數(shù)據(jù)挖掘誤差大的問題。為此提出基于機(jī)會(huì)認(rèn)知的類腦智能數(shù)據(jù)挖掘機(jī)制。上述方法融合于時(shí)間粒度先對(duì)原始數(shù)據(jù)的時(shí)間序列進(jìn)行分割,完成對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理,依據(jù)馬氏距離來調(diào)整類腦智能數(shù)據(jù)變量之間的相關(guān)性,通過協(xié)方差矩陣得到其特征值和特征向量,將離散化的智能數(shù)據(jù)在粗糙集理論基礎(chǔ)上進(jìn)行屬性的約簡,在不損失原有類腦智能數(shù)據(jù)信息的基礎(chǔ)上消除表中的冗余片段,從而組建了基于機(jī)會(huì)認(rèn)知的類腦智能數(shù)據(jù)挖掘機(jī)制。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提方法執(zhí)行類腦智能數(shù)據(jù)挖掘效果較好,且挖掘效率較快。
【作者單位】： 鄭州大學(xué)西亞斯國際學(xué)院;鄭州大學(xué)軟件與應(yīng)用科技學(xué)院;
【基金】：2016年度河南省高等學(xué)校重點(diǎn)科研項(xiàng)目(16A520094)
【分類號(hào)】：TP311.13
【正文快照】： 1引言隨著人工智能學(xué)科的不斷發(fā)展,在不同方向上觀測(cè)不同認(rèn)知任務(wù)下腦部神經(jīng)的活動(dòng)變化并獲得相關(guān)類腦智能數(shù)據(jù)已成為可能[1-2]。受到腦部工作理念開發(fā),發(fā)展類腦智能現(xiàn)已成為人工智能學(xué)科以及計(jì)算機(jī)應(yīng)用相關(guān)領(lǐng)域研究的熱點(diǎn)[3]。類腦智能是通過計(jì)算建模為應(yīng)用手段,受人體腦部神

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本文編號(hào)：1252428