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摘要:
纠错输出码作为监督分类领域中的一个新的研究方向,是提高分类器泛化能力的一种有效方法,但目前还没有通用的确定性编码方法.分析了现有纠错输出码的性质,提出一种搜索编码法,该方法通过对整数空间的顺序搜索,获得满足任意类别数目与最小汉明距离要求的输出码;然后探讨了基于搜索编码的监督分类技术.对简单贝叶斯与BP神经网络算法进行实验,结果表明,搜索编码法可作为一种通用的编码方法用于提高监督分类器的泛化能力.
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文献信息
篇名 一种搜索编码法及其在监督分类中的应用
来源期刊 软件学报 学科 工学
关键词 监督分类 纠错输出码(ECOC) 搜索编码法 简单贝叶斯算法 BP神经网络
年,卷(期) 2005,(6) 所属期刊栏目 模式识别与人工智能
研究方向 页码范围 1081-1089
页数 9页 分类号 TN911
字数 8067字 语种 中文
DOI
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 蒋艳凰 1 22 1.0 1.0
2 赵强利 1 22 1.0 1.0
3 杨学军 1 22 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
监督分类
纠错输出码(ECOC)
搜索编码法
简单贝叶斯算法
BP神经网络
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
软件学报
月刊
1000-9825
11-2560/TP
16开
北京8718信箱
82-367
1990
chi
出版文献量(篇)
5820
总下载数(次)
36
总被引数(次)
226394
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
国家高技术研究发展计划(863计划)
英文译名:The National High Technology Research and Development Program of China
官方网址:http://www.863.org.cn
项目类型:重点项目
学科类型:信息技术
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