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原文服务方: 现代电子技术       
摘要:
针对传统关联数据分类方法一直存在分类精度差的问题,提出一种运动数据中的最优关联数据的分类方法.由于运动数据的变化量十分的庞大,同时变化程度也无法用规律进行推导,因此需要确定运动数据中的最优关联数据,通过最优关联数据的关联性进行高速提取,使用异导函数对提取的数据进行系统的分类.为了保证提出的运动数据中的最优关联数据的分类方法的有效性,设计对比仿真实验,通过实验数据表明,提出的运动数据中的最优关联数据的分类方法能够准确地对运动数据中的最优关联数据进行系统分类.
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文献信息
篇名 运动数据中的最优关联数据的分类分析
来源期刊 现代电子技术 学科
关键词 运动数据 最优关联数据 数据分类 隶属关系 预判标识码 分类精度
年,卷(期) 2018,(2) 所属期刊栏目 前沿交叉科学
研究方向 页码范围 179-182
页数 4页 分类号 TN911-34|TP391
字数 语种 中文
DOI 10.16652/j.issn.1004-373x.2018.02.045
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研究主题发展历程
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运动数据
最优关联数据
数据分类
隶属关系
预判标识码
分类精度
研究起点
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
现代电子技术
半月刊
1004-373X
61-1224/TN
大16开
1977-01-01
chi
出版文献量(篇)
23937
总下载数(次)
0
总被引数(次)
135074
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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