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非线性迭代PLS信息模式识别算法
丁世飞1; 史忠植2; 靳奉祥3
2008
发表期刊计算机工程
ISSN1000-3428
卷号34.0期号:1.0页码:20
摘要对偏最小二乘(PLS)回归的基本方法进行了分析研究,提出了基于非线性迭代偏最小二乘(NIPLS)的信息模式识别算法。该算法实现了模式识别中特征提取与分类器设计的有机结合。NIPLS较Fisher判别分析、Bayes判别分析等经典的模式识别算法,具有更强的信息识别能力,且对数据本身的分布要求不高,尤其对于多重共线性资料或解释变量多而样本数量少时更为有效。将该算法应用于土地质量的分类识别,结果表明,该文所建立的算法是有效的、可靠的。
关键词偏最小二乘(PLS) 非线性迭代偏最小二乘(NIPLS) 模式识别 土地质量
语种英语
文献类型期刊论文
条目标识符http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26587
专题中国科学院计算技术研究所期刊论文_中文
作者单位1.中国矿业大学
2.中国科学院计算技术研究所
3.山东科技大学
推荐引用方式
GB/T 7714
丁世飞,史忠植,靳奉祥. 非线性迭代PLS信息模式识别算法[J]. 计算机工程,2008,34.0(1.0):20.
APA 丁世飞,史忠植,&靳奉祥.(2008).非线性迭代PLS信息模式识别算法.计算机工程,34.0(1.0),20.
MLA 丁世飞,et al."非线性迭代PLS信息模式识别算法".计算机工程 34.0.1.0(2008):20.
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