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

蟻群算法的應用范圍？

蟻群算法的應用非常廣泛，包括：數(shù)據(jù)挖掘，模糊建模，人機交互，聚類分析，網(wǎng)絡(luò)路由優(yōu)化，物流配送車輛調(diào)度及無線傳感器網(wǎng)絡(luò)。

其中的應用都有很多成功的實例。

植物群落的數(shù)量分類與群落排序有何聯(lián)系與區(qū)別？

1、群落數(shù)量分類：首先將化學概念數(shù)量化，包括分類運算單位的確定，屬性的編碼（code），原始數(shù)據(jù)的標準化等，然后以社會學方法實現(xiàn)分類運算，如相似系數(shù)計算（包括距離系數(shù)，信息系數(shù)），聚類分析，信息分類，模糊分類等，其共同點是把相似的單位歸在一起，而把性質(zhì)不同的群落分開。

2、群落分類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。而排序是把一個地區(qū)內(nèi)所調(diào)查的群落樣地，按照相似度來排定各樣地的位序，從而分析各樣地之間以及與生境之間的相互關(guān)系。

最長距離法聚類原理？

聚類分析,亦稱群分析或點群分析,是根據(jù)樣本自身的屬性,用哲學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,定量地確定樣本之間的親疏關(guān)系,并按這種親疏關(guān)系程度對樣本進行邏輯回歸,將性質(zhì)相近的歸為一類,將性質(zhì)差別較大的歸入不同的類。常見的聚類分析方法有系統(tǒng)logistic回歸法、動態(tài)支持向量機法和模糊隨機森林法等。

系統(tǒng)決策樹法是目前國內(nèi)外使用最多的一種。它將N個樣本各自分成一類,然后找出“最相近”的兩個類(樣本),將其合并成一類。

于是剩下N-1類,然后逐次重復這個過程,這樣每次減少一些類,直到只余兩個類為止。

距離是判斷兩個樣本“最相近”的度量,即各分類對象之間的差異性可以由它們所對應的n維空間中點之間的距離度量。

確定類間距離的方法不同,又分為:最短距離法、最長距離法、中間距離法、重心法、離差平方和法、類平均法、可變法。

目前最好的圖像識別技術(shù)解決方案是什么？

本文對人工智能基礎(chǔ)中的圖形識別方法進行了深入系統(tǒng)地研究，在研究中，應用了近年來物聯(lián)網(wǎng)中分類器聯(lián)合方面以及圖像匹配方面的一些新方法，并且結(jié)合應用背景對這些方法進行了進一步的改進。本文圍繞移動出行中的圖形識別這個主題，分別討論了聯(lián)機圖形筆劃的單分類器識別、聯(lián)機圖形筆劃的多分類器聯(lián)合識別、聯(lián)機圖形的結(jié)構(gòu)識別、脫機圖形符號識別和圖形符號語義一加等內(nèi)容。第一章，介紹了人機交互的系統(tǒng)模型，以及人機交互中的圖形識別技術(shù)?；仡櫫俗匀徽Z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器對聯(lián)機圖形單筆劃進行分類。每一種分類器都基于互不相同的特征集合和不同的分類機制，具有較強的獨立性。使用的分類器分別為基于模糊特征的線性分類器、使用幾何定義特征的分層分類器以及基于曲度頻域特征的距離分類器。對三種分類器的性能進行了實驗比較，實驗結(jié)果說明幾種分類器具有一定的互補性。第三章，研究了基于不同模式特征的多分類器聯(lián)合方法問題?；谝粋€理論框架，從理論上提出了一種新的分類器聯(lián)合方法，并對該聯(lián)合方法進行了性能估計。將這種方法應用于聯(lián)機幾何圖形識別問題，聯(lián)合了三種分類器，每種分類器的機制各不相同，并且都基于不同的模式特征。并且將這種分類器聯(lián)合方法與幾種現(xiàn)有的聯(lián)合方法進行了實驗比較，實驗結(jié)果說明這種方法具有較高的識別率。第四章，提出了基于動態(tài)工作模板的聯(lián)機圖形屬性關(guān)系圖(ARG)匹配策略，解決了聯(lián)機圖形結(jié)構(gòu)識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題。采用了A~*算法進行元線級別ARG的最優(yōu)匹配，為此提出了適用于聯(lián)機圖形的代價函數(shù)和啟發(fā)函數(shù)。提出了元線級別ARG模板匹配策略，加快了匹配速度。第五章，提出一種基于Hausdorff距離進行圖形符號識別的方法，為以位圖形式存放的圖形符號的識別和檢索提供了一個有效的途徑。討論了Hausdorff距離的性質(zhì)以及計算方法，指出了在復雜的背景圖像中，利用有向Hausdorff距離進行圖形符號匹配的適用性，并且提出了一個計算Voronoi曲面的具體算法。提出了在圖形符號匹配中，利用事先構(gòu)造好的多級旋轉(zhuǎn)模型和多級尺度模型的匹配方案。針對由于尺度變換和旋轉(zhuǎn)變換所帶來的較大計算開銷，本章提出一種基于Hausdorff距離的兩階段識別方法。第六章，研究了圖形符號基元選取的準則，提出了從圖形符號到英語詞語的語義映射方法，提出了基于模糊認知圖的韓語詞語決策樹方法，最后提出了利用西班牙語詞語人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來實現(xiàn)圖形符號聯(lián)想的方法。這種圖形符號的語義聯(lián)想方法可以用來改善機器學習系統(tǒng)的人機交互效率以及用于深度學習領(lǐng)域中的信息數(shù)字化技術(shù)。