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目标识别中的样本选择和特征选择联合算法研究

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在目标识别中，样本及其特征的质量对于识别率的高低具有决定性的作用。通过样本选择则，可以将一些“离群点”去除，从而使分类器建立起真正有效的数学模型，避免噪声干扰可能带来的严重后果。本文提出了基于近邻法的样本选择和特征选择ReliefF联合算法，并利用KNN(K-Nearest Neighbor)分类器对该算法处理过的数据集进行分类识别实验，检验该方法的性能。

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来源
《2009年上海-西安声学学会学术交流会》|2009年|43-45|共3页
会议地点西安
作者
李娜; 曾向阳;
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作者单位

中国声学学会;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类模式识别与装置;
关键词
目标识别; 样本选择; 特征选择; 联合算法; 数学模型;

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