基于最小最大概率机的客户需求分类技术

• 作者: 屠立 张树有
• 来源期刊: 农业机械学报
• 学科: 工学
• 关键词: 客户需求 最小最大概率机 多类别分类 输出编码
• 年，卷（期）: 2009,（3）
• 所属期刊栏目: 先进制造技术及基础理论
• 页码范围: 184-188
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4141字
• 语种: 中文

摘要

针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码设计问题.在算法中将一个减少了迭代次数的分类器视为弱化了的分类器,同时保留分类器的间隔属性和几何特性,并利用高维映射将分类器输出映射到特征空间,在弱化阶段大量减少了整体的迭代次数而在合成阶段利用非线性映射来提升性能.通过对叉车产品客户需求的数值试验证明算法具有较好的分类效果,降低了对二类分类器的精度要求.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张树有	浙江大学机械与能源工程学院	138	1648	21.0	36.0
2	屠立	浙江大学机械与能源工程学院	87	299	9.0	14.0