1) minimal decision algorithm
极小决策算法
1.
Based on rough logic, theorems is presented, whether attribute reduction and minimal decision algorithm change or not when a new instance is added to the universe.
以粗糙逻辑为基础,首先给出了在新实例加入论域后判断约简变化与否以及判断原极小决策算法中决策规则变化与否的判定依据。
2) Complete-Minimal Decision Algorithm
完备极小决策算法
4) decision-making algorithm
决策算法
1.
Research on decision-making algorithm of offensive players’behavior in football match
足球比赛中进攻方队员行为决策算法研究
2.
A decision-making algorithm based on class algorithms is provided by which many ruleless and random data can be classified.
提出基于分类思想的性能判定决策算法,对大量的无规则的杂乱的网关经验数据进行分类。
3.
Aiming at this problem,multi-sensor data fusion algorithm and minimum risk decision-making algorithm are studied to meet the needs of HVAC system to make a reasonable decision-making.
针对HVAC(Heating Ventilation and Air Conditioning)系统检测装置和控制系统存在的时间滞后,使人体舒适性得不到很好的满足,并且有额外的能量消耗,进而研究了多传感器数据融合算法及基于D-S证据理论的最小风险决策算法以满足HVAC系统做出合理的决策。
5) decision algorithm
决策算法
1.
An adaptation decision algorithm was also presented which was realized by retaining most of the higher quality layers, and dropping lower quality layers as far as possible.
264/AVC视频适配模型和系统,并设计了多媒体资源适配引擎,提出了相应的资源适配决策算法,即在满足网络可用带宽的约束条件下,丢弃低感知质量层的视频帧,而尽可能多地保留高感知质量层的视频帧。
2.
Then,according to the features of the generalized information table,the algorithms of acquiring minimal attribute reduction,attribute value reduction and minimum decision algorithm are put forward.
首先介绍了决策表、广义信息表的构造及特点,然后给出了求决策表的最小属性约简及最小决策算法的计算方法。
3.
It includes a behavior-based two-layer dynamic agent architecture, a behavior-based decision algorithm, and a role-based dynamic multi-agent cooperation model.
针对机器人足球仿真比赛,提出了一种新的多智能体系统结构,它包括基于行为的双层动态智能体结构和决策算法以及基于角色的动态多智能体协作模型。
6) minimax decision
极小极大决策
1.
Homotopy algorithm and visualization for nonlinear minimax decision model;
非线性极小极大决策模型的同伦算法及可视化实现
补充资料：Boole函数的极小化
Boole函数的极小化
f Boolean functions , minimization
玫心e函数的极小化〔致双ean如口比哪，而苗mi.垃皿成;脚月e.“盆中y.“”浦M..llM.3a皿.] 及川e函数的范式(Boolean fun以ions，normalforms of)表示，它们关于某种复杂性度量是最简单的.苹李的早杂堆(印mplexity ofa。ormal form)的通常的意义是指其中所含字母的个数.这种意义下的最简单的范式称为极小范式(minimal form).复杂性的度量有时是指在析取范式中出现的初等合取的个数，或是合取范式中因式的个数.在这种情形下，最简单的范式称作最短范式(s hortest form).鉴于析取范式与合取范式的对偶性，仅考虑析取范式就足够了. 最短析取范式与极小析取范式的构造各具特点.同一函数的极小析取范式的集合与最短析取范式的集合之间可能有如下的集合论关系:一个包含在另一个之内，交集是空集，或有非空的对称差.设mf是函数f的极小析取范式的复杂性，匆是它的最短析取范式的极小复杂性;又设l伍)是当f取遍所有。元函数时，比值气/。，中之最大者.于是有以下的渐近式成立: n ‘、”)~万· Boole函数的极小化问题，通常理解为构造它们的极小析取范式，构造任何Boole函数f(x1，…，x。)的一切极小析取范式，有一个平凡的算法如下:观察所有含变元x:，…，x。的析取范式，从中选取那些实现f，并且有极小复杂性的范式.实际上，这个算法即使对于小的n，也是不切实用的，因为它所需要的演算次数急剧上升.因此，许多别的算法被提出，但并不能有效地应用于所有的函数. 在极小化问题中，一个函数的初始指定通常是一个表，或一个完满析取范式(见B.诵e函数的范式(B 001-ean funCtions，normal formof))，或任何一个析取范式第一步在于转化成所谓的简约析取范式，这对每个函数都是唯一确定的.实现这个转化有许多方法可采用.最普遍的方法是在析取范式中作形式如下 的变换: AvA.B.A(吸收).带有关于邻域S、(吸，贝)的特殊记忆的最佳局部算法.上面所介绍的种种算法，都是丁粤可草捧(罗neral ringalgorithm)的特例.若 S*一，(贬，呢)={吸，贬，，…，班，}， Sk(班，卿二{级，贬.，，二，甄，贬，十，，…，吸，}以及、。一、一N·u自N一N一N·U自N、， Q(Sk)=Ns‘\N凡一，，则对于每个子集N三Q(S‘)，都可以确定一个并非到处有定义的Boole函数f，使得f取值l的集合M子为Ns八N，取值。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条