模式识别高效决策的Monte Carlo研究

作     者：张鹏 仇红娟 邱道尹 ZHANG Peng;QIU Hong-juan;QIU Dao-yin

作者机构：郑州市公路工程公司河南郑州450009 河南郑州新郑国际机场管理有限公司河南郑州451162 华北水利水电学院科研处河南郑州450011 

基　　金：河南省自然科学基金资助项目(0211030300) 

出 版 物：《河南科学》 (Henan Science)

年 卷 期：2005年第23卷第6期

页      码：929-931页

摘      要：在实际应用中,一般的近邻分类器由于模式处理量过大,且难以在线和快速获得最佳近邻数等原因,而受到了限制.本文运用Monte Carlo方法,对设计中所涉及的模式容量和类内内间离散度等参数,进行了详尽的模拟研究.结果表明,诸参数间存在着一定的规律性,能有效地解决模式集的大幅度压缩,和自由参数的选择问题,具有普遍的应用价值.

主 题 词：模式识别 Monte Carlo模拟 近邻分类器 压缩度 离散度 

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

D　O　I：10.3969/j.issn.1004-3918.2005.06.044

馆 藏 号：203879382...