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摘要:
针对sIB算法的压缩变量参数的确定问题,采用最小描述长度原理,构建一种自动确定参数的AsIB算法.算法使用一种有效的编码方案对数据分析模型和相应的数据进行描述,将最小描述长度的模型作为选择标准,从而有效发现了数据蕴含的特征模式数目.实验表明:AsIB算法所采用的编码方案有效,在不设定模式数目的情况下,能够正确发现数据集所蕴含的模式.该算法解决了现sIB算法对先验知识的依赖问题,将能拓展其在多维数据的自动降维分析和模式提取等方面的应用.
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文献信息
篇名 一种自动确定参数的sIB算法
来源期刊 计算机学报 学科 工学
关键词 IB理论 sIB算法 AsIB算法 最小描述长度原理 模型选择
年,卷(期) 2007,(6) 所属期刊栏目 研究论文与技术报告
研究方向 页码范围 969-978
页数 10页 分类号 TP8
字数 7901字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:0254-4164.2007.06.011
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 贾利民 北京交通大学轨道交通控制与安全国家重点实验室 176 2118 22.0 36.0
2 叶阳东 郑州大学信息工程学院计算机科学系 69 612 14.0 22.0
3 刘东 郑州大学信息工程学院计算机科学系 3 26 2.0 3.0
4 LI Gang 迪肯大学信息技术学院 1 21 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
IB理论
sIB算法
AsIB算法
最小描述长度原理
模型选择
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
计算机学报
月刊
0254-4164
11-1826/TP
大16开
中国科学院计算技术研究所(北京2704信箱)
2-833
1978
chi
出版文献量(篇)
5154
总下载数(次)
49
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
河南省自然科学基金
英文译名:
官方网址:http://kyc.hncj.edu.cn/gzzd/gzzd56.htm
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导