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模糊特征选择新算法:Ⅱ 被引量:3

New Fuzzy Feature Selection Algorithm: Ⅱ
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摘要 用模糊似然函数计算类内及类间距离,得到任意特征子集的模糊特征选择系数,用于特征子集的选择,从而得出最能区分和表征模式类的特征子集.举例说明了该方法的具体用法,表明具有好的实用性. The fuzzy feature selection index are defined using the distances of intraset and interset of pattern classes,which are calculated by fuzzy likelihood function. The algorithm can be used to compare the importance of any subset of features,so that the most important feature subset can be gotten. An example indicates how to use them in concrete situations,which shows that these methods are applicable.
出处 《控制理论与应用》 EI CAS CSCD 北大核心 1998年第4期646-648,共3页 Control Theory & Applications
基金 国家自然科学基金!69334012
关键词 模糊特征选择 模糊似然函数 模式识别 fuzzy feature selection fuzzy likelihood function feature selection index
  • 相关文献

参考文献3

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  • 3尚修刚,Pattern Recognit Lett,1997年,18卷,425页

二级参考文献1

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共引文献7

同被引文献16

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引证文献3

二级引证文献2

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