原文服务方: 科技与创新       
摘要:
特征提取是模式识别中的关键技术之一,本文提出了一种基于改进ReliefF算法的主成分特征提取方法,通过该方法进行主特征特征提取可以有效降维,大大减轻了后续的分类器的工作量,同时也有助于提高分类器的分类精度.
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文献信息
篇名 模式识别中的特征提取研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 模式识别 特征提取 主成分分析
年,卷(期) 2008,(1) 所属期刊栏目 模式识别
研究方向 页码范围 220-221
页数 2页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1008-0570.2008.01.090
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 王明文 江西师范大学计算机信息工程学院 115 1470 19.0 34.0
2 吴水秀 江西师范大学计算机信息工程学院 20 191 5.0 13.0
3 曾庆鹏 南昌大学信息工程学院 13 76 4.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
模式识别
特征提取
主成分分析
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
科技与创新
半月刊
2095-6835
14-1369/N
大16开
2014-01-01
chi
出版文献量(篇)
41653
总下载数(次)
0
总被引数(次)
202805
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
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