對立度算法

對立度算法

對立度(Opposite Degree,簡稱OD)算法是岳曉光等人提出的一種智慧型算法。對立度算法主要是根據語義對立度的概念,結合神經網路、遺傳算法、聚類分析等算法的思想設計的。OD算法分為兩個子算法,即:對立度數值計算(Opposite Degree - Numerical Computation,簡稱OD-NC)算法和對立度分類計算(Opposite Degree - Classification Computation,簡稱OD-CC)算法。

基本介紹

  • 中文名:對立度算法
  • 外文名:Opposite Degree Algorithm
對立度(Opposite Degree,簡稱OD)算法是岳曉光等人提出的一種智慧型算法。對立度算法主要是根據語義對立度的概念,結合神經網路、遺傳算法、聚類分析等算法的思想設計的。OD算法分為兩個子算法,即:對立度數值計算(Opposite Degree - Numerical Computation,簡稱OD-NC)算法和對立度分類計算(Opposite Degree - Classification Computation,簡稱OD-CC)算法。
對立度數值計算算法能夠進行數值預測,已經成功的套用在了一些相關工程領域,例如金屬磨損安全預測、軟土地基沉降預測。
對立度分類計算算法能夠進行分類預測,也套用在了一些相關工程領域,例如瓦斯安全預測、煤與瓦斯突出預測。
對立度算法的主要思想是:兩組數據其對立度越低,說明其越接近;兩個矩陣對立度越低,說明其越接近。通過將數據之間進行對立度計算,進而求得其親疏遠近的關係,進而進行數值和分類的預測。
一般情況下,定義先驗數值是A,後驗數值是B,稱為B 相對於A 的對立度,簡稱為對立度,記為O(A,B),可以得到公式:
對立度算法
其中,O 越趨近於0,B 和A 越接近;O 等於0 時,A 和B 相等。
對立度有如下性質:
O(A,A)=O(B,B)=0,即A 相對於A 的對立度和B 相對於B 的對立度都等於零。
由對立度的定義,進而可以推廣到對立度空間的計算,如下面的公式所示:
對立度算法
通過對立度向量計算,可以預測數值或者分類。
對立度算法

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