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摘要:
在有限样本下距离量的选择对最近邻算法( K-nearest neighbor ,KNN)算法有重要影响。针对以前距离量学习泛化性不强以及时间效率不高的问题,提出了一种稀疏条件下的两层分类算法( sparsity-inspired two-level classifi-cation algorithm ,STLCA)。该算法分为高低2层,在低层使用欧氏距离确定一个未标记的样本局部子空间;在高层,用稀疏贝叶斯在子空间进行信息提取。由于其稀疏性,在噪声情况下有很好的稳定性,可泛化性强,且时间效率高。通过在噪声数据以及在视频烟雾检测中的应用表明,STLCA算法能取得更好的效果。
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文献信息
篇名 稀疏条件下的两层分类算法
来源期刊 智能系统学报 学科 工学
关键词 稀疏贝叶斯 两层分类 距离学习 视频烟雾检测 最近邻算法 有限样本 泛化性 时间效率
年,卷(期) 2015,(1) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 27-36
页数 10页 分类号 TP391.4
字数 5924字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1673-4785.201407019
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 王士同 江南大学数字媒体学院 528 3424 23.0 37.0
2 仝伯兵 江南大学数字媒体学院 6 18 3.0 4.0
3 梅向东 8 24 3.0 4.0
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研究主题发展历程
节点文献
稀疏贝叶斯
两层分类
距离学习
视频烟雾检测
最近邻算法
有限样本
泛化性
时间效率
研究起点
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期刊影响力
智能系统学报
双月刊
1673-4785
23-1538/TP
大16开
哈尔滨市南岗区南通大街145-1号楼
2006
chi
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