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摘要:
为解决由训练样本局限性导致因素分析法中测试样本错误识别和无法识别的问题,进一步提高因素库对样本信息的利用,采用样本培育的方法,对离散决策表的修炼培育作了具体表述:利用初始训练得到的规则集对新增样本进行测试,加入反馈机制,对训练集进行多重训练,直至初始测试准确率不变.研究结果表明:样本培育方法能及时地用新增训练数据改写推理规则,更好地实现样本信息的利用价值.
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文献信息
篇名 因素分析法的样本培育
来源期刊 辽宁工程技术大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 因素空间 因素库 因素分析法 样本培育 反馈 样本 错误识别 无法识别
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 320-323
页数 4页 分类号 TP311.131|O129
字数 语种 中文
DOI 10.11956/j.issn.1008-0562.2017.03.018
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 曾繁慧 29 119 6.0 9.0
2 郑莉 1 0 0.0 0.0
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研究主题发展历程
节点文献
因素空间
因素库
因素分析法
样本培育
反馈
样本
错误识别
无法识别
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
辽宁工程技术大学学报(自然科学版)
月刊
1008-0562
21-1379/N
大16开
辽宁省阜新市
1979
chi
出版文献量(篇)
6319
总下载数(次)
12
总被引数(次)
52708
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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