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复杂决策表的特征提取方法研究
被引量：
4
1
作者
赵卫东
李旗号
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2002年第10期1241-1244,共4页
特征提取是机器学习和决策表分析的重要步骤 ,直接关系到学习和决策质量 .文中对目前特征提取的几种主要方法 ,即动态约简、神经网络、超平面、模板和作者提出的决策表分解、ITIL算法进行了评述 ,指出这些方法存在的不足 ,为特征提取的...
特征提取是机器学习和决策表分析的重要步骤 ,直接关系到学习和决策质量 .文中对目前特征提取的几种主要方法 ,即动态约简、神经网络、超平面、模板和作者提出的决策表分解、ITIL算法进行了评述 ,指出这些方法存在的不足 ,为特征提取的进一步研究指明了方向 .
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关键词
复杂决策表
特征提取
示例学习
机器学习
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职称材料
题名
复杂决策表的特征提取方法研究
被引量：
4
1
作者
赵卫东
李旗号
机构
复旦大学管理学院
合肥工业大学机械汽车学院
出处
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2002年第10期1241-1244,共4页
文摘
特征提取是机器学习和决策表分析的重要步骤 ,直接关系到学习和决策质量 .文中对目前特征提取的几种主要方法 ,即动态约简、神经网络、超平面、模板和作者提出的决策表分解、ITIL算法进行了评述 ,指出这些方法存在的不足 ,为特征提取的进一步研究指明了方向 .
关键词
复杂决策表
特征提取
示例学习
机器学习
Keywords
decision table
feature selection
rough set
分类号
TP181 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
在线阅读
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
复杂决策表的特征提取方法研究
赵卫东
李旗号
《小型微型计算机系统》
CSCD
北大核心
2002
4
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