简介：属性a离散化后的决策表 ,表2属性b离散化后的决策表,D)=E(D|B)-E(D|B∪{a})
简介：车牌识别系统包括车牌定位、车牌提取、字符识别三个大的步骤。仅对其中的字符识别部分采用人工智能属性论方法进行一些研究,并假定我们已经完成了车牌定位和车牌提取这两大步骤,且已经对车牌的图像进行了二值化处理。在经过学习样本之后,对车牌图像上的字符逐个进行矩阵分析、比对学习样本的特征、根据使用频率和相似度找到最为相符的字符进行车牌识别。
简介：实际应用中的协同过滤推荐算法往往面临着用户冷启动、数据稀疏等问题。针对以上问题,拟采用用户的属性信息进行聚类进行优化,实验通过MATLAB平台在MovieLens数据集上验证所提出的算法的推荐准确性。
基于相对熵的决策表连续属性离散化算法
属性论方法在车牌识别系统中的研究及实现
一种改进的基于用户属性聚类的推荐算法
