非线性迭代PLS信息模式识别算法

• 作者: 丁世飞 史忠植 靳奉祥
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 数学
• 关键词: 偏最小二乘(PLS) 非线性迭代偏最小二乘(NIPLS) 模式识别 土地质量
• 年，卷（期）: 2008,（1）
• 所属期刊栏目: 博士论文
• 页码范围: 20-22
• 页数: 3页
• 分类号: O212
• 字数: 2924字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2008.01.007

摘要

对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究,提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法.该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合.NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法,具有更强的信息识别能力,且对数据本身的分布要求不高,尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效.将该算法应用于土地质量的分类识别,结果表明,该文所建立的算法是有效的、可靠的.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	史忠植	中国科学院计算技术研究所智能信息处理重点实验室	232	9166	52.0	89.0
2	靳奉祥	山东科技大学地球信息科学与工程学院	62	1074	17.0	30.0
3	丁世飞	中国矿业大学计算机科学与技术学院	83	2735	17.0	52.0