原文服务方: 科技与创新       
摘要:
烟叶致香成分数据具有"小样本、高维数、模糊和非线性"等特点,传统的统计分析方法难以有效解决其相关性问题.本文综合运用M5P模型树、mRMR特征选择以及神经网络等多种智能方法解决致香成分之间复杂的非线性问题,并结合行业专家经验,客观地对多种方法结论进行验证和评价,得出具有概括性的最终特征参数.综合分析方法拟补了传统分析方法的不足,提高了数据分析结果的准确度.
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文献信息
篇名 烟叶致香成分相关性分析研究
来源期刊 科技与创新 学科
关键词 特征选择 最大相关最小冗余 M5P模型树 相关性分析
年,卷(期) 2010,(28) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 236-238
页数 分类号 TP311
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.2095-6835.2010.28.092
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 胡盛国 3 8 2.0 2.0
2 宫会丽 中国海洋大学信息科学与工程学院 25 140 7.0 10.0
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研究主题发展历程
节点文献
特征选择
最大相关最小冗余
M5P模型树
相关性分析
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
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0
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202805
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