基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取       
摘要:
由于学习样本的分布特性和所反映的主观特性的不同,每一个样本相对于学习算法的重要性程度往往是不对等的,为了能够在知识约简过程中考虑到学习样本的不对等性,提出了基于加权熵的知识约简方法.针对各类别样本分布不均匀的样本重要性不对等情况,为了加强小类样本所蕴含的知识在知识约简中的体现,提出一种逆类概率加权的不对等样本加权方法,实验表明该方法能够明显提高小类样本的分类正确率,也验证了基于加权熵的知识约简方法能够将样本的不对等性体现在知识约简结果中.
推荐文章
基于FMO的不对等保护模型
H.264
灵活片组划分
不对等保护
前向纠错
差错掩盖
基于加权方法的节点重要性度量
社交网络
节点重要性
加权方法
一种属性重要性定义方法及其在约简中的应用
属性重要性
决策表
分辨矩阵
属性约简算法
基于样本学习的广义粗糙集知识约简
粗糙集
相对值务件互信息
主动学习
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于加权熵的重要性不对等样本学习的知识约简
来源期刊 广西师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 粗糙集 知识约简 加权熵 不对等样本
年,卷(期) 2006,(4) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 38-41
页数 4页 分类号 TP18
字数 2868字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-6600.2006.04.010
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 于达仁 哈尔滨工业大学先进动力控制与可靠性研究所 242 3647 29.0 50.0
2 胡清华 哈尔滨工业大学先进动力控制与可靠性研究所 28 874 14.0 28.0
3 刘金福 哈尔滨工业大学先进动力控制与可靠性研究所 36 460 13.0 21.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (592)
参考文献  (6)
节点文献
引证文献  (3)
同被引文献  (3)
二级引证文献  (0)
1982(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1993(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1996(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
1998(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
1999(3)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(3)
2000(2)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(2)
2001(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2002(2)
  • 参考文献(2)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(0)
2007(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2008(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2012(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
粗糙集
知识约简
加权熵
不对等样本
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
广西师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-6600
45-1067/N
大16开
桂林市育才路15号
48-54
1957
chi
出版文献量(篇)
3550
总下载数(次)
1
总被引数(次)
13610
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
  • 期刊分类
  • 期刊(年)
  • 期刊(期)
  • 期刊推荐
论文1v1指导