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基于可传递信度模型的自适应k-NN分类器
引用本文:刘邱云,付雪峰,吴根秀.基于可传递信度模型的自适应k-NN分类器[J].计算机研究与发展,2008,45(Z1):239-243.
作者姓名:刘邱云  付雪峰  吴根秀
作者单位:1. 江西师范大学数学与信息科学学院,南昌,330022
2. 南昌工程学院计算机科学与技术系,南昌,330099
基金项目:国家自然科学基金 , 江西师范大学校科研和教改项目
摘    要:针对训练模式类标签不精确的识别问题,提出了基于可传递信度模型(TBM)的自适应k-NN分类器,它通过运用pignistic变换,可以方便地对待识别模式真正所属的类做出决策,并通过梯度下降来最小化训练模式的输出类标签与目标类标签之间的误差函数,以实现参数的自适应学习.实验表明,该分类器用于处理训练模式类标签不精确的模式识别问题是有效的,且与参数优化前的基于TBM的k-NN分类器相比,其误分类率更低、鲁棒性更强.

关 键 词:TBM  自适应  k-NN分类器  pignistic概率  梯度下降
修稿时间:2007年7月10日

An Adaptive k-NN Classifier Based on the Transferable Belief Model
Liu Qiuyun,Fu Xuefeng,Wu Genxiu.An Adaptive k-NN Classifier Based on the Transferable Belief Model[J].Journal of Computer Research and Development,2008,45(Z1):239-243.
Authors:Liu Qiuyun  Fu Xuefeng  Wu Genxiu
Affiliation:Liu Qiuyun1,Fu Xuefeng2,, Wu Genxiu11(Institute of Mathematics , Informatics,Jiangxi Normal University,Nanchang 330022)2(Department of Computer Science , Technology,Nanchang Institute of Technology,Nanchang 330099)
Abstract:For processing training patterns with imprecise class labels, an adaptive fuzzy k-nearest neighbor classifier based on the transferable belief model(TBM) is presented in the paper. It's convenient to make decision about the true class membership of a pattern to be classified through the application of the pignistic transformation. And the parameters in the classifier are tuned automatically by minimizing an error function between the output class labels and target class labels of the training patterns throu...
Keywords:the transferable belief model  adaptive  k-NN classifier  pignistic probability  gradient descent  
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