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摘要:
针对模式分类中高置信度的先验概率分布难以设定的问题,提出了一种新的应用贝叶斯分析进行模式分类的方法.该方法首先求得已知先验信息和各个可能的分类决策对先验概率分布的约束集,然后通过对他们进行比较确定待分类模式的类别.实例表明该方法能够有效地缩小待分类模式的可能类别集,从而为分类系统的下一步精确分类提供便利.
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文献信息
篇名 具有部分先验信息的贝叶斯分析法在模式分类中的应用
来源期刊 四川理工学院学报(自然科学版) 学科 数学
关键词 贝叶斯分析 模式分类 贝叶斯分类器
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 39-41
页数 3页 分类号 O235
字数 2061字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-1549.2006.01.012
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 万钧力 三峡大学电气信息学院 63 439 11.0 18.0
2 李瑞 三峡大学电气信息学院 5 11 2.0 3.0
3 周召 三峡大学电气信息学院 5 11 2.0 3.0
4 张国华 三峡大学电气信息学院 6 21 2.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
贝叶斯分析
模式分类
贝叶斯分类器
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
四川理工学院学报(自然科学版)
双月刊
1673-1549
51-1687/N
四川省自贡市汇兴路学苑街180号
chi
出版文献量(篇)
2774
总下载数(次)
3
总被引数(次)
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