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摘要:
为提高案例推理(case-based reasoning,CBR)分类器的分类准确率并降低时间复杂度,本文提出了一种基于权重阈值寻优的特征约简策略.首先通过基于数据驱动的方法对特征权重进行分配,得到每个特征的权重结果;其次,设计特征权重重要度阈值的适应度函数,并利用遗传算法对该重要度阈值进行优化搜索,最后根据得到的优化阈值与特征的权重分配情况,删除权重小于该阈值的特征从而完成特征的约简过程.通过对比实验,本文所提策略能够有效提高CBR分类器的分类准确率并降低时间复杂度,表明了权重阈值寻优约简策略的可行性与优越性.验证了本文方法不仅可以降低CBR分类器的时间复杂度,而且能够提高CBR的决策与学习能力.
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文献信息
篇名 基于权重阈值寻优的案例推理分类器特征约简
来源期刊 控制理论与应用 学科 工学
关键词 案例检索 特征权重 阈值寻优 特征约简
年,卷(期) 2015,(4) 所属期刊栏目 短文
研究方向 页码范围 533-539
页数 7页 分类号 TP18
字数 5895字 语种 中文
DOI 10.7641/CTA.2015.40541
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 王普 北京工业大学电子信息与控制工程学院 206 1897 22.0 33.0
3 赵辉 北京工业大学电子信息与控制工程学院 8 54 4.0 7.0
5 严爱军 北京工业大学电子信息与控制工程学院 28 242 9.0 14.0
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研究主题发展历程
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案例检索
特征权重
阈值寻优
特征约简
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控制理论与应用
月刊
1000-8152
44-1240/TP
大16开
广州市五山华南理工大学内
46-11
1984
chi
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