【摘 要】
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针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码设计问题。在算法中将一个减少了迭代次数的
【机 构】
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浙江大学机械与能源工程学院,浙江机电职业技术学院机械工程系
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50775201);国家“863”高技术研究发展计划资助项目(2006AA04Z114);浙江省自然科学基金重点资助项目(Z107416)
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针对复杂产品客户需求中类别数多且数据量大的分类问题,利用最小最大概率机的概率信息和样本间隔信息,提出采用启发式方法解决编码设计问题。在算法中将一个减少了迭代次数的分类器视为弱化了的分类器,同时保留分类器的间隔属性和几何特性,并利用高维映射将分类器输出映射到特征空间,在弱化阶段大量减少了整体的迭代次数而在合成阶段利用非线性映射来提升性能。通过对叉车产品客户需求的数值试验证明算法具有较好的分类效果,降低了对二类分类器的精度要求。
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