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摘要:
如何进行最优的特征选择是模式识别的研究重点之一.目前比较常用的最优特征选择方法是BAB和BAB+算法,然而此算法搜索时间比较长.在此基础上详细地阐述改进的分支定界的原理以及算法,该算法的基本思想是通过剪切那些肯定不会产生最优解的分支,同时引入了部分路径和父路径的概念,以达到决策树能够快速搜索到最优解的目的.实验结果证明了该算法的有效性及优越性.
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文献信息
篇名 改进的分支定界算法
来源期刊 软件 学科 工学
关键词 分支定界 搜索树 特征选择 部分路径
年,卷(期) 2011,(10) 所属期刊栏目 算法与计算复杂性
研究方向 页码范围 32-34
页数 分类号 TP391.4
字数 2694字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1003-6970.2011.10.009
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研究主题发展历程
节点文献
分支定界
搜索树
特征选择
部分路径
研究起点
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相关学者/机构
期刊影响力
软件
月刊
1003-6970
12-1151/TP
16开
北京市3108信箱
1979
chi
出版文献量(篇)
9374
总下载数(次)
40
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