计算机工程与应用
計算機工程與應用
계산궤공정여응용
COMPUTER ENGINEERING AND APPLICATIONS
2003年
25期
108-110,178
,共4页
特征子集选择%扩张矩阵%噪音%渐进式学习
特徵子集選擇%擴張矩陣%譟音%漸進式學習
특정자집선택%확장구진%조음%점진식학습
特征子集选择问题一直是人工智能领域研究的重要内容,特别是近几年来,特征子集选择的算法研究已经成为机器学习和数据挖掘等领域的一个研究热点.该文在扩张矩阵的基础上提出了类扩张矩阵的概念,并将加权的期望信息和不一致错误率函数应用于特征子集的选择,实现了具有噪音处理功能的渐进式特征子集选择算法--IFSS_EM,实际领域的实验结果表明:IFSS_EM算法具有运行效率高、选择特征较具有代表性的优点,从而使其能够较好地应用于实际领域.
特徵子集選擇問題一直是人工智能領域研究的重要內容,特彆是近幾年來,特徵子集選擇的算法研究已經成為機器學習和數據挖掘等領域的一箇研究熱點.該文在擴張矩陣的基礎上提齣瞭類擴張矩陣的概唸,併將加權的期望信息和不一緻錯誤率函數應用于特徵子集的選擇,實現瞭具有譟音處理功能的漸進式特徵子集選擇算法--IFSS_EM,實際領域的實驗結果錶明:IFSS_EM算法具有運行效率高、選擇特徵較具有代錶性的優點,從而使其能夠較好地應用于實際領域.
특정자집선택문제일직시인공지능영역연구적중요내용,특별시근궤년래,특정자집선택적산법연구이경성위궤기학습화수거알굴등영역적일개연구열점.해문재확장구진적기출상제출료류확장구진적개념,병장가권적기망신식화불일치착오솔함수응용우특정자집적선택,실현료구유조음처리공능적점진식특정자집선택산법--IFSS_EM,실제영역적실험결과표명:IFSS_EM산법구유운행효솔고、선택특정교구유대표성적우점,종이사기능구교호지응용우실제영역.
