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决策树的优化算法 被引量：130
1
作者 刘小虎 李生 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 1998年第10期797-800,共4页
决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层... 决策树的优化是决策树学习算法中十分重要的分支．以ＩＤ３为基础，提出了改进的优化算法．每当选择一个新的属性时，算法不是仅仅考虑该属性带来的信息增益，而是考虑到选择该属性后继续选择的属性带来的信息增益，即同时考虑树的两层结点．提出的改进算法的时间复杂性与ＩＤ３相同，对于逻辑表达式的归纳，改进算法明显优于ＩＤ３． 展开更多
关键词 机器学习 决策树 分类 信息增益 熵
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基于决策树分类技术的遥感影像分类方法研究 被引量：107
2
作者 申文明 王文杰 +3 位作者 罗海江 张峰 刘小曼 熊文成 《遥感技术与应用》 CSCD 2007年第3期333-338,共6页
以河北唐山为研究区,应用Landsat ETM+影像数据和GIS数据,对决策树分类技术和传统计算机自动分类方法进行了比较。研究表明:决策树与传统自动分类方法相比,分类精度提高了18.29%,Kappa系数提高0.1878。在地形起伏的山区,应用DEM及其衍... 以河北唐山为研究区,应用Landsat ETM+影像数据和GIS数据,对决策树分类技术和传统计算机自动分类方法进行了比较。研究表明:决策树与传统自动分类方法相比,分类精度提高了18.29%,Kappa系数提高0.1878。在地形起伏的山区,应用DEM及其衍生数据等GIS数据作为辅助数据可以提高分类精度19.52%,Kappa系数提高0.281;反射率影像分类效果比原始DN值影像的分类效果好,分类精度提高15.86%;缨帽变换在压缩数据量的同时,分类精度有所降低。 展开更多
关键词 遥感影像 决策树 计算机自动分类 空间数据挖掘 土地利用/土地覆盖
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数据挖掘技术 被引量：51
3
作者 吉根林 孙志挥 《中国图象图形学报（A辑）》 CSCD 北大核心 2001年第8期715-721,共7页
数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题 ,为了使人们对该领域现状有个概略了解 ,在消化大量文献资料的基础上 ,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍 ,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及... 数据挖掘技术是当前数据库和人工智能领域研究的热点课题 ,为了使人们对该领域现状有个概略了解 ,在消化大量文献资料的基础上 ,首先对数据挖掘技术的国内外总体研究情况进行了概略介绍 ,包括数据挖掘技术的产生背景、应用领域、分类及主要挖掘技术 ;结合作者的研究工作 ,对关联规则的挖掘、分类规则的挖掘、离群数据的挖掘及聚类分析作了较详细的论述 ;介绍了关联规则挖掘的主要研究成果 ,同时指出了关联规则衡量标准的不足及其改进方法 ,提出了分类模式的准确度评估方法 ;最后 ,描述了数据挖掘技术在科学研究、金融投资、市场营销、保险业、制造业及通信网络管理等行业的应用情况 ,并对数据挖掘技术的应用前景作了展望 . 展开更多
关键词 数据挖掘 决策支持 关联规则 分类规则 KDD 知识发现 数据库 人工智能 聚类分析 离群数据挖掘
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数据挖掘中决策树算法的最新进展 被引量：47
4
作者 韩慧 毛锋 王文渊 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2004年第12期5-8,共4页
概述了传统决策树方法的基本原理和优越性,指出了该方法应用于超大数据集的数据挖掘环境时的局限性;着重分五个方面概括了近年来决策树方法在数据挖掘中的主要进展,并讨论了决策树方法面临的挑战及其发展趋势。
关键词 决策树 分类 数据挖掘
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利用决策树发掘分类规则的算法研究 被引量：35
5
作者 谭旭 王丽珍 卓明 《云南大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 2000年第6期415-419,共5页
主要介绍决策树方法 ,回顾利用决策树发掘分类规则的各种算法 ,并对算法进行评价 .
关键词 数据挖掘 决策树 数据分类 分类分别 MID3算法
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利用神经网络发现分类规则 被引量：37
6
作者 张朝晖 陆玉昌 张钹 《计算机学报》 EI CSCD 北大核心 1999年第1期108-112,共5页
神经网络是目前公认的高精度分类器，但它的分类过程却令人难以理解，被称为“黑箱”，从而降低了它的可信度，且使其结果不易应用到其它相关领域．本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想．在分类精度基本... 神经网络是目前公认的高精度分类器，但它的分类过程却令人难以理解，被称为“黑箱”，从而降低了它的可信度，且使其结果不易应用到其它相关领域．本文提出应用决策树模拟神经网络的隐节点和输出节点的决策过程的思想．在分类精度基本不变的前提下，将训练后的前馈神经网络利用遗传算法进行剪枝，再将其转换为含有若干棵树的森林结构，然后将每棵树看作一个分类器，利用决策树模拟每个分类器的分类过程，最后将决策树结构转化为若干条符号规则．决策树结构易于理解。 展开更多
关键词 神经网络 遗传算法 决策树 分类规则
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基于HJ时间序列数据的农作物种植面积估算 被引量：60
7
作者 刘佳 王利民 +2 位作者 杨福刚 杨玲波 王小龙 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2015年第3期199-206,共8页
通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一... 通过对长时间序列遥感影像的波谱变化特征分析,可以有效地进行农作物种类识别与信息提取,提高农作物种植面积的遥感监测精度。中空间分辨率多光谱遥感影像适合于中国大范围大宗农作物面积监测,也是能够提供稳定时间序列遥感数据源之一。该研究以河北省衡水市为研究区域,采用2011年10月3日-2012年10月24日期间,16景30 m空间分辨率的HJ-1A/B卫星CCD(电荷耦合元件,charge-coupled device)影像月度NDVI(归一化植被指数,normalized difference vegetation index)时间序列数据,针对冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花、花生和大豆等主要作物类型,在全生育期波谱特征曲线分析基础上,提取主要作物类型的曲线特征,采用基于NDVI阈值的决策分类技术,进行了农作物种植面积遥感识别,以15个规则的2 km×2 km的地面实测GPS(全球定位系统,global positioning system)样方进行了精度验证。考虑到大豆和花生2种作物的NDVI时间序列特征相似性较高,将这2种作物合并为一类进行分类,并命名为小宗作物。结果表明,冬小麦、夏玉米、春玉米、棉花和小宗作物等5类目标可以有效识别,分类总体精度达到90.9%,制图精度分别为94.7%、94.7%、82.4%、86.9%和81.2%,其他未分类类别精度为85.9%。利用中高分辨率遥感时间序列卫星影像,在大宗农作物时间序列的变化规律分析基础上,可以准确地提取大宗农作物种植面积,在农作物面积资源调查中具有较大的应用潜力。 展开更多
关键词 遥感 农作物 决策树 分类 环境卫星 时间序列 作物面积
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基于决策支持向量机的中文网页分类器 被引量：19
8
作者 贺海军 王建芬 +1 位作者 周青 曹元大 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2003年第2期47-48,共2页
提出了基于决策支持向量机的中文网页分类算法。把支持向量机方法和二叉决策树的基本思想结合起来构成多类别的分类器，用于中文网页分类，从而减少支持向量机分类器训练样本的数量，提高训练效率。实验表明，该方法训练数据规模大大减... 提出了基于决策支持向量机的中文网页分类算法。把支持向量机方法和二叉决策树的基本思想结合起来构成多类别的分类器，用于中文网页分类，从而减少支持向量机分类器训练样本的数量，提高训练效率。实验表明，该方法训练数据规模大大减少，训练效率较高，同时具有较好的精确率和召回率。 展开更多
关键词 决策 支持向量机 中文网页分类器 决策树 统计学习理论
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用于分类与预测的决策树分析（英文） 被引量：48
9
作者 Yan-yan SONG Ying LU 《上海精神医学》 CSCD 2015年第2期130-135,共6页
决策树是一种常用的数据挖掘方法,用于多变量分析时建立分类系统或制定预测结果变量的算法。此方法将一个数据群分割成分枝状节段,构造出包括根节点、内部节点和叶节点的倒置形树状模型。该算法运用非参数方法,不需要套用任何复杂的参... 决策树是一种常用的数据挖掘方法,用于多变量分析时建立分类系统或制定预测结果变量的算法。此方法将一个数据群分割成分枝状节段,构造出包括根节点、内部节点和叶节点的倒置形树状模型。该算法运用非参数方法,不需要套用任何复杂的参数模型就能有效地处理大型复杂的数据库。当样本足够大时,可将研究数据分为训练数据集和验证数据集。使用训练数据集构建决策树模型,使用验证数据集来决定树的适合大小,以获得最优模型。本文介绍了构建决策树的常用算法(包括CART,C4.5,CHAID和QUEST),并描述了SPSS和SAS软件中将树结构可视化的程序。 展开更多
关键词 决策树方法 预测算法 分类系统 决策树模型 应用 QUEST SAS程序 数据集
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一种基于植被指数的遥感影像决策树分类方法 被引量：41
10
作者 潘琛 杜培军 +1 位作者 罗艳 袁林山 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2009年第3期777-780,797,共5页
以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)、绿度植被指数(GVI)、比值植被指数(RVI)等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区... 以江苏省徐州市为研究区,采用2000年ETM+多光谱影像作为遥感信息源,选择影像的光谱特征和归一化植被指数(NDVI)、绿度植被指数(GVI)、比值植被指数(RVI)等10种植被指数作为分类特征,基于See5决策树学习软件构建分类决策树,实现了研究区景观格局的遥感分类。研究结果表明,决策树分类法易于综合多种特征进行遥感影像的分类,植被指数参与到决策树分类中能够提高分类的总体精度。 展开更多
关键词 植被指数 决策树 See5 分类
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基于决策树分类的橡胶林地遥感识别 被引量：43
11
作者 刘晓娜 封志明 姜鲁光 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第24期163-172,F0003,共11页
中老缅交界地区是橡胶林地的主要种植区,利用遥感手段快速动态监测橡胶林地的时空变化,对于橡胶合理种植、生态环境保护以及边境安全保障具有重要的科学价值和实践意义。研究基于Landsat数据和MODIS-NDVI数据,采用决策树分类的方法提取... 中老缅交界地区是橡胶林地的主要种植区,利用遥感手段快速动态监测橡胶林地的时空变化,对于橡胶合理种植、生态环境保护以及边境安全保障具有重要的科学价值和实践意义。研究基于Landsat数据和MODIS-NDVI数据,采用决策树分类的方法提取中老缅交界地区的橡胶林地。研究发现:1)1月上旬至3月下旬为提取橡胶林地的主要时间窗口;根据橡胶林不同树龄所表现的光谱差异,按照橡胶幼林(<10 a)和橡胶成林(≥10a)提取橡胶林地;橡胶成林、高植被覆盖度的旱地、有林地容易发生误分,橡胶幼林、茶园、灌木林地和草地容易发生混淆。2)基于原始光谱特征、归一化指数、K-T变换指数以及纹理特征分别构建橡胶幼林和橡胶成林决策树分类模型;2010年橡胶成林分类总精度超过90%,橡胶幼林分类总精度超过75%;对同一地区1980、1990、2000年3个时相的决策树分类发现,橡胶幼林和橡胶成林决策树分类模型简单有效,结合晚期的橡胶成林来验证提取早期的橡胶幼林可以达到更高的分类精度。3)1980–2010年间,中老缅交界地区橡胶林地由7.05万hm2增至60.14万hm2,橡胶林地扩张趋势显著;橡胶幼林扩张速度明显快于橡胶成林,特别是近10 a来;西双版纳橡胶种植面积在中老缅交界地区占主导地位,橡胶林地不断向老挝、缅甸边境地区扩张。 展开更多
关键词 遥感 决策树 分类 橡胶林地 中老缅交界地区
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基于决策树和混合像元分解的江苏省冬小麦种植面积提取 被引量：42
12
作者 王连喜 徐胜男 +2 位作者 李琪 薛红喜 吴建生 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2016年第5期182-187,共6页
归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线能提供作物生长动态变化信息,将其应用于农作物种植面积提取具有一定优势。该文以江苏省为研究区域,采用2013年1月1日-2014年12月19日46景250 m空间分辨率的MO... 归一化植被指数(normalized difference vegetation index,NDVI)时间序列曲线能提供作物生长动态变化信息,将其应用于农作物种植面积提取具有一定优势。该文以江苏省为研究区域,采用2013年1月1日-2014年12月19日46景250 m空间分辨率的MODIS-NDVI时间序列数据、2014年4月23日的MOD09A1反射率影像及Landsat数据,开展冬小麦种植面积的遥感识别,首先利用MODIS数据建立作物的归一化植被指数时间序列曲线,再采用Savitzky-Golay滤波方法对NDVI时间序列数据进行重构,并基于农作物物候历、种植结构和种植模式等信息,提取研究区域典型地物物候生长期的关键值,在分析冬小麦、林地、水稻物候期(生长期开始时间、生长期结束时间、生长期幅度、生长期长度及生长期的NDVI最大值)变化趋势的基础上,综合比较分析不同地物平滑重构后的NDVI时间序列曲线特征,界定作物种类,确定训练规则,利用快速、高效的决策树方法,通过多阈值限定进行分类,初步提取冬小麦的空间分布范围;但是由于存在混合像元,阈值范围的设定会影响冬小麦种植面积的提取精度,针对此类问题,运用地表反射率影像数据提取冬小麦端元波谱曲线,结合线性光谱混合模型进行混合像元分解,进而根据冬小麦丰度比例精确提取冬小麦种植面积;最后利用统计数据和空间分辨率较高的Landsat TM 8影像数据对提取结果进行县域级验证。精度评价结果表明,研究区域的冬小麦种植面积提取精度达到90%,能够较准确地反映研究区域冬小麦的分布情况,表明运用中高分辨率遥感时间序列影像数据可以准确提取作物种植面积,为农作物种植面积信息提取提供参考。 展开更多
关键词 决策树 滤波 分类 归一化植被指数NDVI 混合像元 分解 冬小麦
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基于QUEST决策树的遥感影像土地利用分类--以云南省丽江市为例 被引量：38
13
作者 吴健生 潘况一 +1 位作者 彭建 黄秀兰 《地理研究》 CSSCI CSCD 北大核心 2012年第11期1973-1980,共8页
土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以... 土地利用分类精度直接决定土地利用/土地覆被变化相关研究的准确性,而基于决策树的遥感影像分类是近年来提高土地利用分类精度的重要方法。QUEST决策树在影像解译和空间表达方面,运算速度和分类精度均优于普通CART等决策树方法。本文以云南丽江地区为例,应用QUEST决策树分类方法,对该地区的Landsat TM 5影像图进行分类,同时将地形因素、植被指数作为地学辅助数据的因子添加到分类波段中,进行不同特征融合,来处理目标类别间的非线性关系,该方法在处理图像理解知识方面具有更大的灵活性;同时与普通决策树分类法的遥感影像分类的结果相比较,Kappa系数值从原来的0.789提高到0.849。在地形复杂的山地地区,针对TM影像数据,选择基于QUEST决策树分类能够有效提高土地利用分类结果精度。 展开更多
关键词 土地利用分类 决策树 地学辅助数据 分类精度 光谱特征
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基于类决策树分类的特征层融合识别算法 被引量：37
14
作者 尚朝轩 王品 +1 位作者 韩壮志 彭刚 《控制与决策》 EI CSCD 北大核心 2016年第6期1009-1014,共6页
针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点,基于决策树分类算法的思想,创建类决策树的概念,提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法.所给出的算法无需训练样本,采用边构造边分类的方式,选取信息增益最大的属性作为分类... 针对雷达组网量测数据不确定性大、信息不完备等特点,基于决策树分类算法的思想,创建类决策树的概念,提出一种基于类决策树分类的特征层融合识别算法.所给出的算法无需训练样本,采用边构造边分类的方式,选取信息增益最大的属性作为分类属性对量测数据进行分类,实现了对目标的识别.该算法能够处理含有空缺值的量测数据,充分利用量测数据的特征信息.仿真实验结果表明,类决策树分类算法是一种简单有效的特征层融合识别算法. 展开更多
关键词 决策树 特征层融合 目标识别 分类 类决策树
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地块数据支持下的玉米种植面积遥感测量方法 被引量：34
15
作者 马丽 顾晓鹤 +2 位作者 徐新刚 黄文江 贾建华 《农业工程学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第8期147-151,F0003,共6页
统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础,也是制定粮食政策和调整种植结构的重要依据。以3S为代表的空间信息技术,是实现农作物种植面积统计的关键技术,也是实现常规统计进入空间统计的重要因素。该研究以玉... 统计行政单元内粮食作物种植面积及其空间分布是粮食产量估算的基础,也是制定粮食政策和调整种植结构的重要依据。以3S为代表的空间信息技术,是实现农作物种植面积统计的关键技术,也是实现常规统计进入空间统计的重要因素。该研究以玉米种植面积遥感测量为目标,选取种植结构复杂的农业区河南省原阳县为试验区,通过高分辨率融合影像建立地块边界数据,以TM影像为核心数据源,对TM数据进行预处理,结合NDVI及特征波段信息采用决策树方法对试验区进行预分类,初步获取玉米种植范围;将玉米预分类结果与耕地地块数据空间叠加分析,以地块内玉米的预分类面积比例为分层标志,建立分层模型,结合交通数据,布设野外样方;采用遥感影像与车载GPS结合的方式,设计合理的野外调查路线,开展野外样方实测工作,获取样本地块内的玉米种植比例;然后以野外GPS调查点为依据,通过决策树方法对玉米预分类结果进行修正。最后通过野外测量获取的样本地块玉米百分比及统计数据对TM数据提取的玉米种植面积结果进行评价,求得位置精度为81.8%,总量精度为91.1%。说明借助耕地地块数据库,能够提高多时相TM分类的位置精度和总量精度。 展开更多
关键词 遥感 决策树 分类 玉米面积 TM 归一化差值植被指数
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基于数据的决策方法综述 被引量：30
16
作者 王红卫 祁超 +2 位作者 魏永长 李彬 朱松 《自动化学报》 EI CSCD 北大核心 2009年第6期820-833,共14页
现代的决策问题与传统环境相比具有两个特点,首先是系统自动化水平的提高带来的大量原始数据,另外则是由于现实决策问题的复杂性和不确定性导致的机理模型无法准确建立.面对这样的特点,传统的基于机理模型的决策方法无法得到有效应用,于... 现代的决策问题与传统环境相比具有两个特点,首先是系统自动化水平的提高带来的大量原始数据,另外则是由于现实决策问题的复杂性和不确定性导致的机理模型无法准确建立.面对这样的特点,传统的基于机理模型的决策方法无法得到有效应用,于是,大量的研究工作围绕基于数据的决策方法展开.本文根据决策问题的性质从三个方面综述了当前被普遍关注和应用的基于数据的决策方法:分类方法、决策分析方法和优化方法,针对各种具体方法,总结了该方法的特征、发展过程以及前景. 展开更多
关键词 基于数据 决策 分类 决策分析 优化
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基于决策树与监督、非监督分类方法相结合模型的遥感应用研究 被引量：17
17
作者 吴非权 马海州 +4 位作者 沙占江 曹广超 杨海镇 黄华兵 樊启顺 《盐湖研究》 CSCD 2005年第4期9-13,共5页
遥感影像解译中的决策树分类法一般是引入NDVI植被指数、亮度阈值法、DTM、空间结构、纹理、和其它一些地貌特征来实现地物类别的分离;而传统的监督分类、非监督分类是直接基于像元的亮度值而进行的分类,两者各有优缺点。将两者在遥感... 遥感影像解译中的决策树分类法一般是引入NDVI植被指数、亮度阈值法、DTM、空间结构、纹理、和其它一些地貌特征来实现地物类别的分离;而传统的监督分类、非监督分类是直接基于像元的亮度值而进行的分类,两者各有优缺点。将两者在遥感影像解译中结合使用,建立统一的分类模型,并以皖东地区TM影像为例进行了分类实验,结果证明,采用该模型分类比单一的最大似然法分类精度提高了4.45%,Kappa指数提高了0.107,该模型能有效地提高影像分类的精度。 展开更多
关键词 遥感 决策树 监督分类 非监督分类
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决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用 被引量：22
18
作者 王曙燕 耿国华 李丙春 《西北大学学报（自然科学版）》 CAS CSCD 北大核心 2005年第3期262-265,共4页
目的研究决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用。方法利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类,提出了一个基于决策树算法的医学图像分类器。结果实现了ID3和C4.5算法对图像数据的分类,获得了分类的实验结果。结论该模型系统达到了较... 目的研究决策树算法在医学图像数据挖掘中的应用。方法利用决策树算法对乳腺癌图像数据进行分类,提出了一个基于决策树算法的医学图像分类器。结果实现了ID3和C4.5算法对图像数据的分类,获得了分类的实验结果。结论该模型系统达到了较高的分类准确率,证明数据挖掘在辅助医疗诊断中有着广泛的应用前景。 展开更多
关键词 数据挖掘 决策树 分类 医学图像
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汉字识别方法综述 被引量：28
19
作者 孙华 张航 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2010年第20期194-197,共4页
分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别... 分析汉字结构特征及其演变,在汉字字库及汉字识别目标变化的基础上,结合汉字识别过程,研究与比较贝叶斯决策、二次判别函数法、隐马尔科夫模型、神经网络分类器以及支持向量机这5种汉字识别方法的优缺点及适用范围。结果表明,汉字识别方法仍需要在识别目标及特征提取、训练字符集准备方面进行改进。 展开更多
关键词 汉字识别 模式识别 贝叶斯决策 多分类器聚合 分类识别
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一种基于粗糙集的网页分类方法 被引量：19
20
作者 李滔 王俊普 徐杨 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2003年第3期520-522,共3页
Internet的迅速发展带来了一个新的问题 ,如何有效、迅速地从浩瀚的 Web网页中找到所需要的信息 .机器学习的发展给这个问题的解决提供了一个新的方向 .本文将粗糙集理论应用于网页分类 ,提出了一种基于粗糙集的决策表约简的增量式学习... Internet的迅速发展带来了一个新的问题 ,如何有效、迅速地从浩瀚的 Web网页中找到所需要的信息 .机器学习的发展给这个问题的解决提供了一个新的方向 .本文将粗糙集理论应用于网页分类 ,提出了一种基于粗糙集的决策表约简的增量式学习算法 ,并利用该算法实现了一个 Web网页的分类器 。 展开更多
关键词 粗糙集 网页分类方法 决策表约简 增量式学习 WEB INTERNET
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