一种面向大类别集的快速分类方法

作     者：徐磊 肖柏华 戴汝为 王春恒 Xu Lei;Xiao Baihua;Dai Ruwei;Wang Chunheng

作者机构：中国科学院自动化研究所复杂系统与智能科学重点实验室北京100080 

基　　金：国家自然科学基金面上项目(60602031 60472066) 

出 版 物：《计算机研究与发展》 (Journal of Computer Research and Development)

年 卷 期：2008年第45卷第4期

页      码：588-595页

摘      要：针对大类别集分类问题提出了一种新的快速分类方法.引入了基于分组的候选规则,通过冗余分组,将大类别集分成若干独立的子集.组的数量和类别数都是有限的,因此可以充分利用各种信息,单独为每个组设计优化的分类器.以手写汉字识别为例,利用多级学习矢量量化来分别训练全局分类器、组中心以及每个组的细分类器.提供了危险区域的判据,并且结合其他的候选规则来提高边缘样本的识别率.

主 题 词：快速分类算法 大类别集 基于分组的候选规则 学习矢量量化 危险区域判据 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 081104[081104] 08[工学] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

核心收录：

馆 藏 号：203840384...