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臧冽

作品数：1 被引量：0H指数：0
供职机构：南京航空航天大学计算机科学与技术学院更多>>
相关领域：自动化与计算机技术更多>>

合作作者

文献类型

  • 1篇中文期刊文章

领域

  • 1篇自动化与计算...

主题

  • 1篇支持向量
  • 1篇支持向量机
  • 1篇神经网
  • 1篇神经网络
  • 1篇数据挖掘
  • 1篇向量
  • 1篇向量机
  • 1篇贝叶斯
  • 1篇贝叶斯分类

机构

  • 1篇南京航空航天...

作者

  • 1篇黄越
  • 1篇臧冽
  • 1篇聂盼盼

传媒

  • 1篇计算机技术与...

年份

  • 1篇2012
共 1 条 记 录，以下是 1-1
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排序方式：
一种混合分类方法的研究与改进
2012年
多分类器组合是提高识别效果的一条有效途径。根据神经网络适用于处理准确率高、非线性的样本,贝叶斯分类具有快速稳健的特征,以及支持向量机处理小样本、非线性及高维模式识别问题的优势,提出了神经网络+贝叶斯+SVM混合分类方法。该方法利用BP神经网络和Bayes分类器对测试样本进行判决,如果判决结果一致,则直接输出分类结果,如果结果不一致,引入支持向量机进行二次判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决。
黄越臧冽聂盼盼
关键词：神经网络贝叶斯分类支持向量机数据挖掘
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