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一种序列的加权kNN分类方法 被引量：15
1
作者 朱明旱 罗大庸 易励群 《电子学报》 EI CAS CSCD 北大核心 2009年第11期2584-2588,共5页
针对加权kNN(k-Nearest Neighbor)方法在对样本进行分类时,仅仅只利用了它的k近邻点来进行分类决策的不足,提出了一种序列的加权kNN分类方法.该方法在对某个测试样本进行分类时,除了利用它k近邻点所提供的类别信息外,还有效地利用了前... 针对加权kNN(k-Nearest Neighbor)方法在对样本进行分类时,仅仅只利用了它的k近邻点来进行分类决策的不足,提出了一种序列的加权kNN分类方法.该方法在对某个测试样本进行分类时,除了利用它k近邻点所提供的类别信息外,还有效地利用了前面已分类样本的类别信息,这使得测试样本的分类决策更加合理和有效.在Cohn-Kanade人脸库上进行的表情识别实验表明,在序列样本分类的场合,该方法的分类效果比加权kNN方法更好. 展开更多
关键词 加权kNN 流形 贝叶斯规则 序列的加权kNN
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邻域保持嵌入—加权k近邻故障检测算法及其在半导体蚀刻过程中的应用
2
作者 张成 郑晓芳 +3 位作者 郭青秀 冯立伟 戴絮年 李元 《信息与控制》 CSCD 北大核心 2019年第6期738-744,共7页
为了解决复杂的多模态过程故障检测问题,提出了邻域保持嵌入—加权k近邻规则(neighborhood preserving embedding-weighted k-nearest neighbors,NPE-wkNN)质量监控方法.首先,利用邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)... 为了解决复杂的多模态过程故障检测问题,提出了邻域保持嵌入—加权k近邻规则(neighborhood preserving embedding-weighted k-nearest neighbors,NPE-wkNN)质量监控方法.首先,利用邻域保持嵌入(neighborhood preserving embedding,NPE)得到特征空间中数据的流形结构;然后,在特征空间中确定每个样本第k近邻的前K近邻集并计算样本的权重.最后,将样本的加权距离作为统计量对过程进行质量监控.NPE-wkNN方法在保持原始数据近邻结构的同时降低了计算复杂度,除此之外,权重规则消除了数据的多模态特征,从而提高了过程故障检测率.通过数值实例和半导体蚀刻工艺仿真实验,对比了传统的主元分析(principal component analysis,PCA)、NPE、k近邻(k-nearest neighbor,kNN)、加权k近邻(weighted kNN,wkNN)等方法,结果验证了本文方法的有效性. 展开更多
关键词 邻域保持嵌入 加权k近邻规则 故障检测 半导体蚀刻过程
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