蟻群算法的應(yīng)用范圍？蟻群算法的應(yīng)用非常廣泛，包括：數(shù)據(jù)挖掘，模糊建模，人機(jī)交互，聚類(lèi)分析，網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化，物流配送車(chē)輛調(diào)度及無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)。其中的應(yīng)用都有很多成功的實(shí)例。植物群落的數(shù)量分類(lèi)與群落排序有何

蟻群算法的應(yīng)用范圍？

蟻群算法的應(yīng)用非常廣泛，包括：數(shù)據(jù)挖掘，模糊建模，人機(jī)交互，聚類(lèi)分析，網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化，物流配送車(chē)輛調(diào)度及無(wú)線(xiàn)傳感器網(wǎng)絡(luò)。

其中的應(yīng)用都有很多成功的實(shí)例。

植物群落的數(shù)量分類(lèi)與群落排序有何聯(lián)系與區(qū)別？

1、群落數(shù)量分類(lèi)：首先將化學(xué)概念數(shù)量化，包括分類(lèi)運(yùn)算單位的確定，屬性的編碼（code），原始數(shù)據(jù)的標(biāo)準(zhǔn)化等，然后以社會(huì)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)分類(lèi)運(yùn)算，如相似系數(shù)計(jì)算（包括距離系數(shù)，信息系數(shù)），聚類(lèi)分析，信息分類(lèi)，模糊分類(lèi)等，其共同點(diǎn)是把相似的單位歸在一起，而把性質(zhì)不同的群落分開(kāi)。

2、群落分類(lèi)是為了所研究的群落按其屬性、數(shù)據(jù)所反映的相似關(guān)系而進(jìn)行分組，使同組的群落盡量相似，不同組的群落盡量相異。而排序是把一個(gè)地區(qū)內(nèi)所調(diào)查的群落樣地，按照相似度來(lái)排定各樣地的位序，從而分析各樣地之間以及與生境之間的相互關(guān)系。

最長(zhǎng)距離法聚類(lèi)原理？

聚類(lèi)分析,亦稱(chēng)群分析或點(diǎn)群分析,是根據(jù)樣本自身的屬性,用哲學(xué)方法直接比較各事物之間的性質(zhì),按照某些相似性或差異性指標(biāo),定量地確定樣本之間的親疏關(guān)系,并按這種親疏關(guān)系程度對(duì)樣本進(jìn)行邏輯回歸,將性質(zhì)相近的歸為一類(lèi),將性質(zhì)差別較大的歸入不同的類(lèi)。常見(jiàn)的聚類(lèi)分析方法有系統(tǒng)logistic回歸法、動(dòng)態(tài)支持向量機(jī)法和模糊隨機(jī)森林法等。

系統(tǒng)決策樹(shù)法是目前國(guó)內(nèi)外使用最多的一種。它將N個(gè)樣本各自分成一類(lèi),然后找出“最相近”的兩個(gè)類(lèi)(樣本),將其合并成一類(lèi)。

于是剩下N-1類(lèi),然后逐次重復(fù)這個(gè)過(guò)程,這樣每次減少一些類(lèi),直到只余兩個(gè)類(lèi)為止。

距離是判斷兩個(gè)樣本“最相近”的度量,即各分類(lèi)對(duì)象之間的差異性可以由它們所對(duì)應(yīng)的n維空間中點(diǎn)之間的距離度量。

確定類(lèi)間距離的方法不同,又分為:最短距離法、最長(zhǎng)距離法、中間距離法、重心法、離差平方和法、類(lèi)平均法、可變法。

目前最好的圖像識(shí)別技術(shù)解決方案是什么？

本文對(duì)人工智能基礎(chǔ)中的圖形識(shí)別方法進(jìn)行了深入系統(tǒng)地研究，在研究中，應(yīng)用了近年來(lái)物聯(lián)網(wǎng)中分類(lèi)器聯(lián)合方面以及圖像匹配方面的一些新方法，并且結(jié)合應(yīng)用背景對(duì)這些方法進(jìn)行了進(jìn)一步的改進(jìn)。本文圍繞移動(dòng)出行中的圖形識(shí)別這個(gè)主題，分別討論了聯(lián)機(jī)圖形筆劃的單分類(lèi)器識(shí)別、聯(lián)機(jī)圖形筆劃的多分類(lèi)器聯(lián)合識(shí)別、聯(lián)機(jī)圖形的結(jié)構(gòu)識(shí)別、脫機(jī)圖形符號(hào)識(shí)別和圖形符號(hào)語(yǔ)義一加等內(nèi)容。第一章，介紹了人機(jī)交互的系統(tǒng)模型，以及人機(jī)交互中的圖形識(shí)別技術(shù)?；仡櫫俗匀徽Z(yǔ)言處理技術(shù)的歷史與現(xiàn)狀。接著介紹了本文的研究成果和本文的章節(jié)安排。第二章，選擇了三種不同分類(lèi)器對(duì)聯(lián)機(jī)圖形單筆劃進(jìn)行分類(lèi)。每一種分類(lèi)器都基于互不相同的特征集合和不同的分類(lèi)機(jī)制，具有較強(qiáng)的獨(dú)立性。使用的分類(lèi)器分別為基于模糊特征的線(xiàn)性分類(lèi)器、使用幾何定義特征的分層分類(lèi)器以及基于曲度頻域特征的距離分類(lèi)器。對(duì)三種分類(lèi)器的性能進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明幾種分類(lèi)器具有一定的互補(bǔ)性。第三章，研究了基于不同模式特征的多分類(lèi)器聯(lián)合方法問(wèn)題。基于一個(gè)理論框架，從理論上提出了一種新的分類(lèi)器聯(lián)合方法，并對(duì)該聯(lián)合方法進(jìn)行了性能估計(jì)。將這種方法應(yīng)用于聯(lián)機(jī)幾何圖形識(shí)別問(wèn)題，聯(lián)合了三種分類(lèi)器，每種分類(lèi)器的機(jī)制各不相同，并且都基于不同的模式特征。并且將這種分類(lèi)器聯(lián)合方法與幾種現(xiàn)有的聯(lián)合方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)比較，實(shí)驗(yàn)結(jié)果說(shuō)明這種方法具有較高的識(shí)別率。第四章，提出了基于動(dòng)態(tài)工作模板的聯(lián)機(jī)圖形屬性關(guān)系圖(ARG)匹配策略，解決了聯(lián)機(jī)圖形結(jié)構(gòu)識(shí)別中由于存在單筆劃的多筆繪制以及筆順不固定而引起的問(wèn)題。采用了A~*算法進(jìn)行元線(xiàn)級(jí)別ARG的最優(yōu)匹配，為此提出了適用于聯(lián)機(jī)圖形的代價(jià)函數(shù)和啟發(fā)函數(shù)。提出了元線(xiàn)級(jí)別ARG模板匹配策略，加快了匹配速度。第五章，提出一種基于Hausdorff距離進(jìn)行圖形符號(hào)識(shí)別的方法，為以位圖形式存放的圖形符號(hào)的識(shí)別和檢索提供了一個(gè)有效的途徑。討論了Hausdorff距離的性質(zhì)以及計(jì)算方法，指出了在復(fù)雜的背景圖像中，利用有向Hausdorff距離進(jìn)行圖形符號(hào)匹配的適用性，并且提出了一個(gè)計(jì)算Voronoi曲面的具體算法。提出了在圖形符號(hào)匹配中，利用事先構(gòu)造好的多級(jí)旋轉(zhuǎn)模型和多級(jí)尺度模型的匹配方案。針對(duì)由于尺度變換和旋轉(zhuǎn)變換所帶來(lái)的較大計(jì)算開(kāi)銷(xiāo)，本章提出一種基于Hausdorff距離的兩階段識(shí)別方法。第六章，研究了圖形符號(hào)基元選取的準(zhǔn)則，提出了從圖形符號(hào)到英語(yǔ)詞語(yǔ)的語(yǔ)義映射方法，提出了基于模糊認(rèn)知圖的韓語(yǔ)詞語(yǔ)決策樹(shù)方法，最后提出了利用西班牙語(yǔ)詞語(yǔ)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來(lái)實(shí)現(xiàn)圖形符號(hào)聯(lián)想的方法。這種圖形符號(hào)的語(yǔ)義聯(lián)想方法可以用來(lái)改善機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的人機(jī)交互效率以及用于深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域中的信息數(shù)字化技術(shù)。