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具有随机化输入的贝叶斯概率模型
具有随机化输入的贝叶斯概率模型
作者:
刘爱平
王稳平
裴卫军
谢海林
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
概率线性回归
随机化输入
贝叶斯概率模型
分类性能
摘要:
针对概率线性回归模型存在采用单层结构的表示能力有限、训练过程中容易存在过拟合问题,提出具有随机化输入的贝叶斯概率模型。通过对模型增加随机化输入层,对输入数据进行随机化处理,将单层线性处理模型转化为两层非线性模型以增强模型表示能力;同时对模型参数加入高斯先验概率分布以提高模型的泛化能力。理论分析和实验结果表明,具有随机化输入的贝叶斯概率模型具有较优的分类性能和较好的泛化能力。
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文献信息
篇名
具有随机化输入的贝叶斯概率模型
来源期刊
空军预警学院学报
学科
工学
关键词
概率线性回归
随机化输入
贝叶斯概率模型
分类性能
年,卷(期)
2016,(3)
所属期刊栏目
信息、情报与通信
研究方向
页码范围
191-193,211
页数
4页
分类号
TP183
字数
3042字
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.2095-5839.2016.03.008
五维指标
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节点文献
概率线性回归
随机化输入
贝叶斯概率模型
分类性能
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
空军预警学院学报
主办单位:
空军预警学院
出版周期:
双月刊
ISSN:
2095-5839
CN:
42-1847/E
开本:
大16开
出版地:
武汉市黄浦大街288号
邮发代号:
创刊时间:
1987
语种:
chi
出版文献量(篇)
2416
总下载数(次)
4
总被引数(次)
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