数学分类问题中非稳态波动分类模型的设计与仿真

• 作者: 冯素芬
• 来源期刊: 科技通报
• 学科: 数学
• 关键词: 非稳态波动 分类模型 N平均-依赖过滤 偏最小二乘
• 年，卷（期）: 2013,（12）
• 所属期刊栏目: 窑数理科学和化学窑
• 页码范围: 1-3
• 页数: 3页
• 分类号: O144
• 字数: 2151字
• 语种: 中文

摘要

提出了一种基于N平均-依赖过滤和偏最小二乘方法的分类模型，基于数据序列的当前条件方差塑造数学非稳态波动模型，采用N平均-依赖数据过滤模型获取N个-依赖后验概率的均值当成分类概率，对数学非稳态波动模型进行初步分类，采用偏最小二乘方法对非稳态波动模型进行再次分类，增强模型的分类精度。实验结果说明，该种方法具有较高的抗干扰性，对非稳态波动数据分类的效率和精度都优于传统模型，具有较高的应用价值。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	冯素芬		15	35	4.0	5.0