基于多元概率推理模型的中文书写纹识别

• 作者: 刘三女牙 刘智 孙建文 铁璐
• 来源期刊: 计算机工程
• 学科: 工学
• 关键词: 网络书写纹 集成学习 概率推理模型 样本空间 随机采样 隶属度
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 人工智能及识别技术
• 页码范围: 158-162
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 5231字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1000-3428.2013.11.036

摘要

针对中文短文本分类问题，从集成学习的角度提出一种基于多元概率推理模型的书写纹识别方法。将初始样本集划分为等粒度、可交叉的样本子集，构造具有差异性的子空间，在各子空间上采用基于概率推理模型的基分类器训练样本，通过概率求和法融合所有基分类器的输出得到训练样本的最终识别结果。实验结果表明，该方法对于网络书写纹具有较好的识别效果，查全率、查准率和F1度量值分别高达81.6%、85.9%和83.69%。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘三女牙	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	19	40	4.0	6.0
2	刘智	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	25	111	7.0	10.0
3	孙建文	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	22	117	7.0	10.0
4	铁璐	华中师范大学国家数字化学习工程技术研究中心	4	11	2.0	3.0