【摘 要】
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构造基于数据编码矩阵是目前利用纠错输出编码解决多类分类问题的研究重点.为此提出利用单层感知器作为学习框架,结合解码策略把输出编码矩阵各码元值映射为感知器网络中的权
【机 构】
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空军装备软件测评中心,广空装备部军通处,驻成飞公司军事代表室
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构造基于数据编码矩阵是目前利用纠错输出编码解决多类分类问题的研究重点.为此提出利用单层感知器作为学习框架,结合解码策略把输出编码矩阵各码元值映射为感知器网络中的权值,同时引入含权值取值约束的目标函数作为该网络代价函数,并对其进行学习,最终得到基于子类划分的数据编码矩阵.实验中利用人工数据集和UCI数据集并选择线性逻辑分类器作为基分类器分别进行测试,通过与几种经典编码方法比较,结果表明该编码方法能在编码长度较小情况下得到更好的分类效果.
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