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多类问题中最优特征子集选取的研究 CNKI文献
本文对最优模糊值特征子集选取算法进行了改进,使其可以适用于多类最优模糊值特征子集选取,并且在选取第一个最优特征的时候引入了信息熵的方法,降低了算法的计算复杂度。利用选取的~#...
李继荣 《自动化技术与应用》 2006年12期 期刊
关键词： 特征子集选取 / 模糊值特征 / 信息熵 / 相似度
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OFFSS方法中不同特征表示的研究 CNKI文献
特征子集选取是机器学习和模式识别中的一个重要问题，其目的在于通过对特征空间中无关或冗余特征的删除和最优相关特征的选取，来提高分类和识别问题的性能。随着基于模糊值最优...
田鑫 导师:王熙照 河北大学 2006-06-01 硕士论文
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OFFSS算法的改进及实现 CNKI文献
特征子集选择FSS(Feature Subset Selection)是机器学习和模式识别中非常困难而有意义的一个问题,其目的是为了减少用于分类或识别问题中的特征数量,以提高学习算法的效率和准确度。现有的属性选择研究大...
冯志晶 导师:刘大中 河北大学 2005-06-01 硕士论文
关键词： 机器学习 / 模糊化 / 扩张矩阵 / 特征子集
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基于模糊扩张矩阵多类问题的最优特征子集抽取 CNKI文献
特征子集选取是一种在模式识别和分类问题中应用非常广泛的有效方法,目的是在分类和模式识别问题中通过减少特征空间的维数,降低计算复杂度,提高分类识别的计算速度和分类准确率。最优模糊值特征子集选
路小英 导师:王熙照 河北大学 2005-06-01 硕士论文
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