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Agent普适机器学习分类器
  • ISSN号:0469-5097
  • 期刊名称:南京大学学报(自然科学版)
  • 时间:0
  • 页码:164-170
  • 语言:中文
  • 分类:TP181[自动化与计算机技术—控制科学与工程;自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
  • 作者机构:[1]苏州大学计算机科学与技术学院,苏州215006
  • 相关基金:国家自然科学基金(60775045),江苏省自然科学基金(BK2005027,BK2002040)
  • 相关项目:面向数据约简的机器学习新方法研究
中文摘要:

从20世纪90年代提出普适计算的透明化和不可见性两个特点开始,到2003年国际普适计算会议提出使用自身的信息来提高系统性能以后,普适计算开始向机器学习的方向发展.本文借助普适计算的基本性质,结合机器学习的特点,提出Agent普适机器学习分类器方法,通过Agent的移动性和普适计算的随时随地性来实现机器学习为各行各业服务的普适功能,从而形成Agent普适机器学习基本内容,包括Agent普适机器学习基本概念和Agent普适机器学习分类器设计,最后通过实例分析进一赡证明本文提出方法的有效件.

英文摘要:

Pervasive Computing has developed towards machine learning since pervasive computing was put forward in the 1990s. Pervasive machine learning is a new machine learning algorithm to afford satisfaction to the demands of al walk a life, based on the generalization of machine learning combined with the characteristics of the pervasive computing. This thesis presents a method of Agent Pervasive machine learning classifier by means of the basic characteristic of pervasive computing and combing the characteristic of machine learning. For machine learning pervasive ability to serve every field by the mobility of Agent and pervasive computing characteristic of Agent pervasive machine learning, we give some basic concepts and the design of Agent pervasive machine learning classifier, And the validity of our method is further proved by a sample analysis.

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期刊信息
  • 《南京大学学报:自然科学版》
  • 中国科技核心期刊
  • 主管单位:中华人民共和国教育部
  • 主办单位:南京大学
  • 主编:龚昌德
  • 地址:南京汉口路22号南京大学(自然科学版)编辑部
  • 邮编:210093
  • 邮箱:xbnse@netra.nju.edu.cn
  • 电话:025-83592704
  • 国际标准刊号:ISSN:0469-5097
  • 国内统一刊号:ISSN:32-1169/N
  • 邮发代号:28-25
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),德国数学文摘,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:9316