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摘要:
该文分析了决策树归纳学习在进行多模式类学习时存在的问题,并针对此问题提出了一种用多决策树进行逻辑合成的方法.UCI数据的实验结果和实际应用都表明,用多决策树进行模式递增学习的方法可以有效地提高识别系统的判决精度.
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文献信息
篇名 多模式多决策系统
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 模式识别 归纳学习 决策树 多决策树
年,卷(期) 2003,(3) 所属期刊栏目 学术探讨
研究方向 页码范围 93-94,109
页数 3页 分类号 TP391
字数 2314字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.03.031
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 何劲松 中国科学技术大学计算机科学与技术系 35 233 8.0 14.0
2 王煦法 中国科学技术大学计算机科学与技术系 191 4142 33.0 58.0
3 郑浩然 中国科学技术大学计算机科学与技术系 59 470 10.0 21.0
传播情况
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1996(1)
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2003(0)
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研究主题发展历程
节点文献
模式识别
归纳学习
决策树
多决策树
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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