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：
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：
通過對立度向量計算，可以預測數值或者分類。
