文献类型：期刊文章

作　　者：蒋艳凰[1] 赵强利[1] 杨学军[1]

机构地区：[1]国防科学技术大学计算机学院软件研究所,湖南长沙410073

出　　处：《软件学报》

基　　金：国家自然科学基金No.69825104；国家高技术研究发展计划(863)No.2002AA1Z2101。

年　　份：2005

卷　　号：16

期　　号：6

起止页码：1081-1089

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2004、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2011_2012、EI、IC、INSPEC、JST、MR、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZMATH、核心刊

摘　　要：纠错输出码作为监督分类领域中的一个新的研究方向,是提高分类器泛化能力的一种有效方法,但目前还没有通用的确定性编码方法.分析了现有纠错输出码的性质,提出一种搜索编码法,该方法通过对整数空间的顺序搜索,获得满足任意类别数目与最小汉明距离要求的输出码;然后探讨了基于搜索编码的监督分类技术.对简单贝叶斯与BP神经网络算法进行实验,结果表明,搜索编码法可作为一种通用的编码方法用于提高监督分类器的泛化能力.

关 键 词：监督分类  纠错输出码(ECOC)  搜索编码法  简单贝叶斯算法  BP神经网络

分 类 号：TN911]