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本刊是由中国航天科工集团公司主管, 由航天科工集团十七所主办。它是仿真技术领域的综合性科技期刊。98年起已列入国家科技部中国科...【详细查看】
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大规模不完整信息特征提取仿真研究
【出 处】:
【作 者】:
高佳锋
师智斌
【摘 要】随着信息规模的不断扩大不完整信息随之出现,使信息无法完成正常传输.对其进行特征提取,能够有效提升数据分析的准确性.对不完整信息特征的提取,需要得到特征属性类别中心矢量,计算出特征挖掘适应度值,完成对不完整信息特征的提取.传统方法估计出基函数和滤波器,对不完整信息进行滤波,但忽略了计算出特征挖掘适应度值,导致提取精度偏低.提出基于神经网络的大规模不完整信息特征提取方法.描述不完整信息属性与分类结果之间的关系,组建分类决策树对不完整信息进行聚类处理,结合自适应搜索方法进行大规模不完整信息特征进行提取,得到特征属性类别中心矢量,得到动态训练下的信息特征提取的模糊控制律,计算出特征挖掘适应度值,由此实现大规模不完整信息的特征提取.实验结果表明,所提方法具有较高的特征提取精度.
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