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多层组合分类器研究
被引量：
8
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作者
蒋艳凰
杨学军
《计算机工程与科学》
CSCD
2004年第6期67-69,76,共4页
为了提高监督分类的精度,本文从组合分类器的结构出发,提出一种横向多层组合模型,并对这种模型的运行方式与组合特性进行分析。该模型每层含有一个分类器,每个分类器的输入和输出一起作为其后面一层的输入。我们将简单贝叶斯法与BP神经...
为了提高监督分类的精度,本文从组合分类器的结构出发,提出一种横向多层组合模型,并对这种模型的运行方式与组合特性进行分析。该模型每层含有一个分类器,每个分类器的输入和输出一起作为其后面一层的输入。我们将简单贝叶斯法与BP神经网络组合成两层分类器。实验结果表明,这种组合方式有效地提高了单个方法的分类精度。
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关键词
学习算法
多层组合分类器
监督学习
反向前馈神经网络
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职称材料
题名
多层组合分类器研究
被引量：
8
1
作者
蒋艳凰
杨学军
机构
国防科技大学计算机学院
出处
《计算机工程与科学》
CSCD
2004年第6期67-69,76,共4页
基金
国家杰出青年科学基金资助项目(69825104)
文摘
为了提高监督分类的精度,本文从组合分类器的结构出发,提出一种横向多层组合模型,并对这种模型的运行方式与组合特性进行分析。该模型每层含有一个分类器,每个分类器的输入和输出一起作为其后面一层的输入。我们将简单贝叶斯法与BP神经网络组合成两层分类器。实验结果表明,这种组合方式有效地提高了单个方法的分类精度。
关键词
学习算法
多层组合分类器
监督学习
反向前馈神经网络
Keywords
supervised learning
naive Bayesian method
BPNN
stacked classifier model
分类号
TP183 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
多层组合分类器研究
蒋艳凰
杨学军
《计算机工程与科学》
CSCD
2004
8
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