非线性迭代PLS信息模式识别算法
文献类型：期刊论文
| 作者 | 丁世飞1; 史忠植2; 靳奉祥3 |
| 刊名 | 计算机工程
 |
| 出版日期 | 2008 |
| 卷号 | 34.0期号:1.0页码:20 |
| 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 |
| ISSN号 | 1000-3428 |
| 英文摘要 | 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。 |
| 语种 | 英语 |
| 源URL | [http://119.78.100.204/handle/2XEOYT63/26585]  |
| 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. |
入库方式： OAI收割
来源：计算技术研究所
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