因素分析法的样本培育

发布时间：2018-04-28 07:18

  本文选题：因素空间 + 因素库　； 参考：《辽宁工程技术大学学报(自然科学版)》2017年03期

【摘要】：为解决由训练样本局限性导致因素分析法中测试样本错误识别和无法识别的问题,进一步提高因素库对样本信息的利用,采用样本培育的方法,对离散决策表的修炼培育作了具体表述:利用初始训练得到的规则集对新增样本进行测试,加入反馈机制,对训练集进行多重训练,直至初始测试准确率不变.研究结果表明:样本培育方法能及时地用新增训练数据改写推理规则,更好地实现样本信息的利用价值.
[Abstract]:In order to solve the problem that the limitation of training sample leads to the problem of false identification and unidentifiable of test sample in the method of factor analysis, the method of sample cultivation is adopted to further improve the utilization of sample information in factor database. The training of discrete decision table is described in detail: the new samples are tested by the rule set of initial training, and the feedback mechanism is added to train the training set until the accuracy of initial test remains unchanged. The results show that the new training data can be used to rewrite the reasoning rules in time, and the value of sample information can be better realized.
【作者单位】： 辽宁工程技术大学理学院;辽宁工程技术大学智能工程与数学研究院;
【基金】：国家自然科学基金项目(61350003,71371091) 辽宁省教育厅科学技术研究一般项目(L2014133)
【分类号】：O213

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本文编号：1814315