期刊导航
期刊开放获取
上海教育软件发展有限公..
期刊文献
+
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
任意字段
题名或关键词
题名
关键词
文摘
作者
第一作者
机构
刊名
分类号
参考文献
作者简介
基金资助
栏目信息
检索
高级检索
期刊导航
共找到
1
篇文章
<
1
>
每页显示
20
50
100
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
显示方式：
文摘
详细
列表
相关度排序
被引量排序
时效性排序
基于Parzen窗概率密度估计的小样本选煤数据分类算法研究
1
作者
王超
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2014年第1期142-144,共3页
针对小样本选煤数据分类问题,文章提出了一种基于概率密度估计的小样本分类算法。该算法首先对小样本选煤数据分类问题进行概率密度估计,然后根据估计的概率密度函数构造额外训练样本,最后将额外训练样本添加到原始样本集中进行分类。由...
针对小样本选煤数据分类问题,文章提出了一种基于概率密度估计的小样本分类算法。该算法首先对小样本选煤数据分类问题进行概率密度估计,然后根据估计的概率密度函数构造额外训练样本,最后将额外训练样本添加到原始样本集中进行分类。由于Parzen窗算法可以较为精确的进行概率密度估计,生成的额外训练样本的真实性较高,所以该算法可以有效的提高分类器在的小样本选煤数据分类问题上的性能。
展开更多
关键词
小样本选煤数据
概率密度估计
额外训练
样本
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
基于Parzen窗概率密度估计的小样本选煤数据分类算法研究
1
作者
王超
机构
辽宁建筑职业学院
出处
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2014年第1期142-144,共3页
文摘
针对小样本选煤数据分类问题,文章提出了一种基于概率密度估计的小样本分类算法。该算法首先对小样本选煤数据分类问题进行概率密度估计,然后根据估计的概率密度函数构造额外训练样本,最后将额外训练样本添加到原始样本集中进行分类。由于Parzen窗算法可以较为精确的进行概率密度估计,生成的额外训练样本的真实性较高,所以该算法可以有效的提高分类器在的小样本选煤数据分类问题上的性能。
关键词
小样本选煤数据
概率密度估计
额外训练
样本
Keywords
small sample coal classification
probability density estimation
extra training samples
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
在线阅读
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Parzen窗概率密度估计的小样本选煤数据分类算法研究
王超
《煤炭技术》
CAS
北大核心
2014
0
在线阅读
下载PDF
职称材料
已选择
0
条
导出题录
引用分析
参考文献
引证文献
统计分析
检索结果
已选文献
上一页
1
下一页
到第
页
确定
用户登录
登录
IP登录
使用帮助
返回顶部
