-
题名因素空间理论下基点分类算法研究
被引量:2
- 1
-
-
作者
蒲凌杰
曾繁慧
汪培庄
-
机构
辽宁工程技术大学理学院
辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院
-
出处
《智能系统学报》
CSCD
北大核心
2020年第3期528-536,共9页
-
基金
国家自然科学基金委主任基金项目(61350003)
辽宁省教育厅科学技术研究经费项目(LJ2019JL019).
-
文摘
目前,基于因素空间理论的背景基提取算法计算过程复杂,初始化必须依赖各因素极值,基点数量提取冗余等原因,未能在应用中取得很好效果。为此,结合内点判别法和知识可继承、可扩展的思想,提出一种计算简单、初始化独立、基点数量小的改进的背景基提取算法。然后,利用改进的背景基提取算法构造出一种全新的数据分类算法−基点分类算法,基点分类算法以提取每一类样本的背景基为预测模型,再通过新定义的λ-背景基,优化预测模型。数值实验表明:基点分类算法原理简单、构造难度小、分类模型泛化能力强,预测能力准确率高,同时严格的模型限定区域又能为识别新类别提供新方法。
-
关键词
因素空间
背景基
背景基提取
λ-背景基
基点分类算法
识别新类别
数据分类
背景分布
背景关系
-
Keywords
factor space
background base
background base extraction
λ-background base
base point classification algorithm
identify new classes
data classification
background distribution
background relationship
-
分类号
TP18
[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
-