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适于数据流组合分类的直推学习方法

《计算机应用》2009年 第6期 | 刁树民 王永利   佳木斯大学公共计算机教研部 黑龙江佳木斯154007
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摘 要:在进行组合决策时,已有的组合分类方法需要对多个组合分类器均有效的公共已知标签训练样本。为了解决在没有已知标签样本的情况下数据流纽合分类决策问题,提出一种基于约束学习的数据流组合分类器的融合策略。在判定测试样本上的决策时,根据直推学习理论设计满足每一个局部分类器约束度量的方法,保证了约束的可行性,解决了分布式分类聚集时最大熵的直推扩展问题。测试数据集上的实验证明,与已有的直推学习方法相比,此方法可以获得更好的决策精度,可以应用于数据流组合分类的融合。
【分 类】【工业技术】 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机软件 > 程序设计、软件工程 > 程序设计 > 数据库理论与系统 > 数据库系统:按系统名称分
【关键词】 数据流 基于约束学习 直推学习 最大熵 分布式组合分类
【出 处】 《计算机应用》2009年 第6期 1578-1581页 共4页
【收 录】 中文科技期刊数据库