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  • 1 篇 期刊文献

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  • 1 篇 工学
    • 1 篇 控制科学与工程
    • 1 篇 计算机科学与技术...
    • 1 篇 软件工程
  • 1 篇 管理学
    • 1 篇 管理科学与工程(可...

主题

  • 1 篇 智能推理
  • 1 篇 属性约简
  • 1 篇 冗余属性
  • 1 篇 贝叶斯网络
  • 1 篇 属性次序优化
  • 1 篇 属性依赖强化

机构

  • 1 篇 吉林大学

作者

  • 1 篇 姜汉民
  • 1 篇 王利民

语言

  • 1 篇 中文
检索条件"主题词=属性依赖强化"
共 1 条 记 录，以下是1-10 订阅
强化属性依赖关系的K阶贝叶斯分类模型
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控制与决策 2019年 第6期34卷 1234-1240页
作者： 王利民 姜汉民 吉林大学计算机科学与技术学院 长春130012
经典K阶贝叶斯分类模型(KDB)进行属性排序时,仅考虑类变量与决策属性间的直接相关,而忽略以决策属性为条件二者之间的条件相关.针对以上问题,在KDB结构的基础上,以充分表达属性间的依赖信息为原则,强化属性间的依赖关系,提升决策属性对... 详细信息
来源： 维普期刊数据库 维普期刊数据库 同方期刊数据库 同方期刊数据库 评论
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